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模式识别课程用C/C++实现感知器算法。

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泰坦尼克号的受难者数据

p 原始的多层感知器实现 用法：mlp输入数据输出目录纪元最大速度图层-cfg 输入数据-带有数据的文本文件的路径：每行包含点坐标及其类标签 output- dir-包含训练结果的dir的路径（将包含errs.txt，errs_val.txt，weights.txt，results.txt） epoch-max- [int]最大纪元数 速度-[双]学习速度 layers-cfg-文本文件的路径，其中包含带有隐藏层的输出编号的一行 err_graph.py-用于培训和验证错误可视化的脚本 用法：python err_graph.py draw_results.py-用于分类结果可视化的脚本 用法：python draw_results.py results-path results-path ：output-dir / results.txt

实验报告——多层感知器进行目标检测

它包括决策边界图

单层感知器matlab代码--MATLAB神经网络原理与实例精解

matlab-mnist-two-layer-perceptron：在MatLab中实现的两层感知器，用于基于MNIST数据集识别手写数字

单层感知器神经网络matlab代码基于运动图像的单通道脑电分类 Global SIP 2018接受的论文中描述了此代码。 <概述> 该存储库中的Matlab脚本确定了通道，特征和分类器的最佳组合，可最大程度地提高基于单通道EEG的运动图像BCI的分类精度。 频道：22 ch 特征： 功率谱（PS） 灰度共生矩阵（GLCM） 单通道公共空间模式（SCCSP） 分类器： 线性判别分析（LDA） k最近邻居（k-NN） 高斯混合模型（GMM） 随机森林（RF） 多层感知器（MLP） 支持向量机（SVM） 带有PS的SVM和带有SCCSP的MLP在二进制分类中显示一位受试者的分类准确度为86.6％ （平均值：63.5％）。 为了进行评估，我们使用了开放访问数据集。 在使用我们的代码之前，请发送以访问数据。 <代码> 该存储库有一个主要的m.file，该文件由预处理和后处理步骤组成。 在通过预处理步骤保存特征向量之后，可以使用10倍交叉验证来计算分类精度。 另外，您可以通过更改set_config.m文件中的值来更改此框架中的每个参数。 <环境> 马尔巴布R2017a 信号处理工具箱 静力学和机