完整的粒子群优化神经网络代码，代入数据就可以运行 完整的粒子群优化神经网络代码，代入数据就可以运行 完整的粒子群优化神经网络代码，代入数据就可以运行

RBF神经网络详细代码，可运行。适合算法初学者。

Hopfiled人工智能代码，简洁易懂，非常适用于人工智能的实验

基于RBF神经网络模型预测的MATLAB仿真m文件，仿真数据可更改为自己的数据，操作比较简单，程序有注释，理解很方便，适用于不理解神经网络的仿真小白

BP神经网络代码，适合初学者

关于一些初步卷积神经网络的HLS代码及约束。通过这部分可以了解卷积神经网络在HLS上面的实现。具有一些借鉴意义，想要真正的了解还请参加Xilinx每年的暑期计划。

BP神经网络Python程序，备有详细注释，只要明白神经网络大体流程的人即可看懂，可直接带入列表数据使用

卷积神经网络-Codealong 介绍 在此代码中，我们将重新研究以前的圣诞老人图像分类示例。 为此，我们将审查从嵌套目录结构中加载数据集并构建基线模型。 从那里，我们将构建一个CNN并演示其在图像识别任务上的改进性能。 建议您运行单元格，以便进一步探索变量并调查代码片段本身。 但是，请注意，某些细胞（尤其是稍后训练的细胞）可能需要几分钟才能运行。 （在Macbook pro上，整个笔记本电脑大约需要15分钟才能运行。） 目标 你将能够： 使用图像数据生成器从分层文件结构加载图像 解释为什么训练神经网络时可能会增加图像数据 在训练神经网络之前将数据增强应用于图像文件 使用Keras构建CNN 正确存储图像 分析图像数据时，文件管理很重要。 我们将再次使用圣诞老人图像，但是这次将它们存储在两个文件夹中： santa和not_santa 。 我们现在想使用train ， validation

硬件加速卷积神经网络代码HLS 完整注释

C#开发的BP神经网络代码，有多种传递函数和训练方式