深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势，作为一个十余年来快速发展的崭新领域，越来越受到研究者的关注。卷积神经网络（CNN）模型是深度学习模型中最重要的一种经典结构，其性能在近年来深度学习任务上逐步提高。

matlab画CNN网络图代码设计或可视化神经网络架构的工具 ：Net2Vis从Keras代码自动为卷积神经网络生成抽象可视化。 ：Visualkeras是一个Python软件包，可帮助可视化Keras（独立或包含在tensorflow中）神经网络体系结构。 它允许轻松的样式来满足大多数需求。 到目前为止，它支持分层样式体系结构生成，这对于CNN（卷积神经网络）和抓取样式体系结构非常有用。 import visualkeras model = ... visualkeras . layered_view ( model ). show () # display using your system viewer visualkeras . layered_view ( model , to_file = 'output.png' ) # write to disk visualkeras . layered_view ( model , to_file = 'output.png' ). show () # write and show visualkeras . layered_vie

使用matlab对输入数据建立Kd-tree并通过Kd-tree进行k-NN查询。k-NN查询的主要算法思路来自知乎【量化课堂】kd 树算法之详细篇

梯度下降法及NN的excel实现

今天小编就为大家分享一篇对tensorflow中tf.nn.conv1d和layers.conv1d的区别详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

执行模糊 k-最近邻 [1] 分类。 [1] JM Keller、MR Gray 和 JA Givens, Jr.，“模糊 K-最近邻算法”，IEEE 系统、人与控制论汇刊，卷。 15，第 4 期，第 580-585 页。

粒子群优化RBF网络权值，可以在线训练，好用的程序

官方离线安装包，测试可用。使用rpm -ivh [rpm完整包名] 进行安装

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简单的基于matlab通过BP神经网络进行数据分析，可以设置神经网络的层数和数据库的数据，在代码中已经有了归一化、误差分析和可视化结果