对SOM网络进行了详细的介绍，对于学习自组织特征映射网络具有很好的帮助

MATLAB实现DBO-BP多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 螳螂算法优化BP神经网络多输入回归预测，数据为多输入回归数据，输入2个特征，输出1个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

1.请拟合以下两组数据，用线性回归完成（Logistic回归、感知器或其他线性分类器的其中一种完成拟合即可）。 [x,y]=[（1,1）,(2,3), (2,1),(1,0),(5,2),(4,0),(3,1),(4,3),(7,3)] [x,y]=[[0.067732,3.176513],[0.427810,3.816464],[0.995731,4.550095],[0.738336,4.256571],[0.981083,4.560815],[0.526171,3.929515],[0.378887,3.526170],[0.033859,3.156393],[0.132791,3.110301],[0.138306,3.149813],[0.247809,3.476346],[0.648270,4.119688],[0.731209,4.282233],[0.236833,3.486582],[0.969788,4.655492],[0.607492,3.965162],[0.358622,3.514900],[0.147846,3.125947],[0.637820,4.09

深度学习利用循环神经网络预测股价走势，包含多种情况，多个例子，还有简要的原理注释说明。

MATLAB实现BiLSTM双向长短期记忆神经网络多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入12个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

pytorch 实战，使用生成对抗网络生成动漫图像。 使用的技术：分割数据集（torch.utils.data.random_split）,early_stopping 当满足一定的条件时提前结束训练。训练，测试代码完善，非常容易上手。

本文对2019年10月更新的CNN综述文章《A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks》进行了翻译，对大家全面了解CNN架构进展有所帮助。

【实验内容和要求】 1. 给定的房屋面积x和价格y X = [[40], [50], [80], [100],[130], [150],[170], [200], [250], [300]] y = [[100],[150],[170], [200],[230], [250],[270], [280], [310], [330]] 请合理指定二次多项式回归以及三次多项式回归的公式。 做最终效果预测的样本 X_test = [[120],[150],[250],[300]] # 用来做最终效果测试 y_test = [[220],[250],[310],[330]] # 用来做最终效果测试

若有以下公式：（1）y = 4x2+6x-3 （2）y = x12+ x22-4x1-2x1x2 （3）y = 3x12+ 5x22-6x1-7x1x2 随机梯度下降与梯度下降求得最小值为多少？ 【请解释其随机梯度下降与梯度下降原理】

利用numpy 和tensorflow 、pytorch 搭建全连接神经网络。使用numpy 实现此练习需要自己手动求导，而tensorflow 和pytorch 具有自动求导机制。 ## 数据集: MNIST数据集包括60000张训练图片和10000张测试图片。图片样本的数量已经足够训练一个很复杂的模型（例如 CNN的深层神经网络）。它经常被用来作为一个新 的模式识别模型的测试用例。而且它也是一个方便学生和研究者们执行用例的数据集。除此之外，MNIST数据集是一个相对较小的数据集，可以在你的笔记本CPUs上面直接执行 ## 题目要求： ​ 补全full_connection_numpy.ipynb 和 full_connection_tensorflow.ipynb中空缺的部分。