这段代码实现了一种新的 MLP 神经网络训练方法，称为支持向量神经网络 (SVNN)，在工作中提出：O. Ludwig； “以神经网络和级联分类器为重点的快速模式识别非参数方法研究；” 博士论文，科英布拉大学，科英布拉，2012 年。 输入参数是 L 个代表 N 元素输入向量的 N x L 矩阵，行向量 y，其元素是各自的目标类，应该是 -1 或 1 ，以及隐藏神经元的数量nneu。 与 SVM 类似，SVNN 有一个惩罚参数 C，可以在代码的第 16 行设置。 该算法输出 MLP 参数 W1、W2、b1、b2，它们是 MLP 模拟器“sim_NN.m”的输入参数，它还需要测试数据矩阵以及目标向量（如果目标不可用，必须提供空向量）。 “sim_NN.m”输出估计的类别和准确度，acc（当测试目标可用时）。 该代码是为在四核处理器上运行而开发的。 在双核或单核处理器的情况下，第 53 行和第

基于MATLAB的神经网络训练模块基于MATLAB的神经网络训练

这是BP神经网络训练语音信号的MATLAB源代码，请大家多多参考！！！！

LeNet5神经网络模型在手写数字识别中的识别率很高，通过训练得到0.985精度的参数，可以用于训练更高精度的初始参数。其中卷积核选择表(O：true， X: false)： { O, X, X, X, O, O, O, X, X, O, O, O, O, X, O, O, O, O, X, X, X, O, O, O, X, X, O, O, O, O, X, O, O, O, O, X, X, X, O, O, O, X, X, O, X, O, O, O, X, O, O, O, X, X, O, O, O, O, X, X, O, X, O, O, X, X, O, O, O, X, X, O, O, O, O, X, O, O, X, O, X, X, X, O, O, O, X, X, O, O, O, O, X, O, O, O };

可教学机器 使用神经网络训练来区分某些对象的WEB页面。

使用在 Simulink 中开发的 NARX 的神经网络控制器。 我在使用 Simulink 进行控制应用的神经网络训练时遇到的问题之一是归一化问题。 在这个项目中，一个简单的 NARX 网络被用来替换 Simulink 中的 PID。 这特别有用，因为我们解决了以下问题1. 如何在 Simulink ( https://au.mathworks.com/help/deeplearning/ref/mapminmax.html ) 中编写自己的 Mapminmax 的 Matlab 版本2. PID 输入和输出作为 NARX 网络的输入和目标3. 在 Matlab 训练之前，首先将输入和目标归一化（从 +1 到 -1） 4. 使用“fnc”功能块，用输入和目标的最大值和最小值替换 xmin、ymin、xmax 和 ymax。 5. 由于您使用归一化输入进行训练，因此您需要在 Simulin

研一学生，老师布置的一个tensorflow任务。搭建简单的全链接神经网络，再根据几个影响洪水流量的因素，来预测洪水流量。 下面是代码。 import tensorflow as tf import numpy as np 定义数据形式 x_data = np.asarray([[84,21.6,4,110,2,1410], [29.5,34,2.27,110,3,1770], [152.5,24.9,1.95,90.3,3,1360], [40.1,22.7,2.67,89.7,3,1133], [110.6,23.2,1.11,110,1,449], [74,9.5,1.42,

(在5-6台机器上测试绝对可用)在data/train中放要测试的数据集一种放一类，在retrain.bat修改retrain.py和inception_model的路径.每次训练时都要将bottleneck中的内容清空images中放要测试的图片。在测试训练好的模型中修改生成文件out的位置。本模型为inceptionv3，可训练自己的模型，现在包含相貌等级的数据集，可训练完后查看效果。内包含各种注意事项，需要安装tensorflow

SentimentAnalysis:简单的神经网络训练情绪分析

行业-电子政务-关键点检测方法、神经网络训练方法、装置和电子设备.zip