ADAM-4117配置，笔者的原创文档。详细讲解了研华ADAM-4117的配置过程。

预算matlab代码 下载 如果您下载此工具箱，请仔细检查您可以留下的电子邮件。 这样，我可以跟踪工具箱的用户基础，并在发生严重错误时通知用户。 它是什么？ ADAM是开源的Matlab工具箱。 它允许您使用后向解码（BDM）和前向编码模型（FEM）对EEG和/或MEG数据执行多变量分析。 特征 使用任意数量的条件执行多元分类分析（向后解码） 轻松计算，绘制和比较MVPA结果与ERP结果 跨时间或随时间平均计算正向编码模型，包括通道调整功能（CTF） 通过k倍留一法式程序使用相同的数据进行培训和测试 使用不同的文件进行培训和测试 使用不同的事件代码进行培训和测试 可以选择先进行时频（TFR）分解（使用Fieldtrip），然后在一系列频带上执行分析，或者仅使用原始EEG 可以对感应的TFR功率或总TFR功率执行解码 如果需要，请进行试验装箱 严格执行平衡设计 根据分类和CTF计算时间泛化矩阵（King等，TiCS 2014）或按频率矩阵计算时间（正向建模，例如参见Foster等2016或Samaha等2016） 计算原始EEG或任何频率的时间泛化矩阵（如果使用TFR数据） 训练时段的平

用于在MNIST数据集上训练和测试简单神经网络的完整代码，以识别0到9之间的单个数字（准确度约为98％）。 一切都从头开始实现，包括Adam优化器。 确保所有文件都在当前文件夹中，然后运行“ train.m”。 查阅http://neuralnetworksanddeeplearning.com/index.html来了解神经网络的理论，以及https://arxiv.org/abs/1412.6980来了解Adam优化器！

利用Matlab构建深度前馈神经网络以及各类优化算法的应用（SGD、mSGD、AdaGrad、RMSProp、Adam）-附件资源

在介绍Adam之前首先介绍一下momentum和RMSprop优化算法。 一、momentum 1、指数加权平均数 指数加权平均数不仅考虑了当前数值也涵盖了以前的数据对现在的影响。 解释指数加权平均值名称的由来： 指数加权平均值的应用： 使用这种方法进行数据的估计可能不是最精确的，但是这种方法计算简单，节省内存。 指数加权平均数因为设置的第0个值为0，所以对于前几个数都会出现严重的偏差，所以引入了偏差修正。 2.指数加权平均数的偏差修正 3.momentum算法 此算法是梯度下降算法的一种改进，在神经网络的反向传播过程中，不再只依赖当前参数的下降梯度进行参数的更新，也依赖以前几轮的参数和参数

fmin_adam：亚当随机梯度下降优化算法的Matlab实现

从头开始实现一些经典的机器学习模型，并针对流行的ML库进行基准测试 从零开始机器学习！ 更新：代码实现已移至 python 模块。 Notebook 只会显示结果和模型比较 为了刷新我的知识，我将尝试仅使用 python 和有限的 numpy/pandas 函数从头开始实现一些基本的机器学习算法。 我的模型实现将与来自流行的 ML 库 (sklearn) 的现有模型进行比较 权重衰减的线性回归 (L2 正则化) 权重衰减的逻辑回归 具有置换特征重要性的随机森林 随机森林回归器 随机森林分类器 K 最近邻：监督和无监督神经用于分类的网络随机梯度下降多个隐藏层为每个隐藏层定制的各种激活函数 + 梯度（Sigmoid、Softmax、ReLU ...） L2 正则化 Dropout 动态学习率优化器（动量、RMSProp 和 Adam） TODO：batchnorm 以下笔记本使用 Pytorch 库，因此它们不是从头开始实现的。 但是，我尽量不使用任何高级 Pytorch 函数 Pytorch 神经网络：自定义数据加载器 1 通道图像上的数据增强：torchvision vs fa

ADAM5510模块工具软件，用于从电脑下载程序到模块，支持串口通讯下载，可以设置模块相关参数。 ADAM-5510SeriesUtility.exe通讯下载工具软件，ADAM5510专用工具。编程下载专用。

介绍了关于研华M模块ADAM-4018的详细说明，提供研华数采的技术资料的下载。

ADAM-4000-5000Utility_4.00.06老版本的测试软件，现在已经更新,不过还挺好用的。