matlab提取文件要素代码CUDA深度神经网络 这是某些深度神经网络（DNN）的实现。 我们密切关注，但是使用C ++ /代替Matlab或Octave。 每个神经网络体系结构都在单独的类中实现，其中一些由其他类组成。 我们已经有了以下架构的工作版本： 稀疏自动编码器（AE） Softmax回归（SM） 堆叠式自动编码器（SAE） 线性解码器（LD）（测试中） 数学 作为参考，我们在此提供每种体系结构的摘要信息。 实际上，我们主要给出了我们在代码中使用的方程式，因此请参阅参考资料以获取完整的说明。 请注意，我们的方程看起来可能与那里的方程并不完全一样，因为我们将给出同时处理大量数据的向量化版本。 但是首先，一些通用的符号： 象征 描述 数据输入大小。 特征向量的维数。 数据列大小。 要训​​练多少个特征向量。 尺寸数据矩阵。 每列都是一个特征向量。 维度的标签向量。 元素包含特征向量的标签。 向量和维度。 这不是单位矩阵。 1和维的矩阵。 这不是单位矩阵。 成本函数中的权重衰减参数。 梯度下降的学习率。 sigmod功能。 可能是什么（实数或矩阵）。 当应用于矩阵时，返回一个向量，该

资源里面包含了遗传算法的三个案列分析和对应程序，方便初学者使用。

本系列讲解循环神经网络RNN和LSTM的所有知识点，学完本系列课程将对RNN和LSTM的理论知识有清晰的认识，同时能够将理论结合实践应用到工作中。

matlab非线性函数拟合与实验报告（不使用工具箱）供新手参考使用的matlab代码，内含m文件与实验报告一份。

随着全球数据量的激增，集中式云计算无法提供低时延、高效率的视频监控服务。基于此，提出分布式边缘计算模型，在边缘端直接处理视频数据，减少网络的传输压力，缓解中央云服务器的计算负担，降低视频监控系统的处理时延。结合联邦学习算法，采用轻量级神经网络，分场景训练模型，并将其部署于计算能力受限的边缘设备上。实验结果表明，对比通用神经网络模型，所提方法检测准确度提高18%，模型训练时间有效减少。

CNNvsNN_Digit_recognizer 进行该项目的目的是在通用数据集上比较卷积神经网络（CNN）和常规神经网络（NN）的性能差异。

矿山瓦斯突出与爆炸事故的预测预报是当前我国煤矿安全生产中急待解决的问题之一。引入BP神经网络的拟牛顿(Newton)优化算法,在保留空间实体相关和多种分布并存的前提下,讨论了建立拟牛顿优化算法BP神经网络瓦斯灾害预测预报模型的数学模型设计、网络结构设计和程序设计3个部分,并以济宁二号井为实例进行了测试。结果表明:该模型稳定、快速、预测精度高,能够较好地模拟矿山瓦斯突出与爆炸事故特征,对瓦斯灾害作出较准确的预测。

这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：从2016年春季学期开始，作者 Jeff Heaton 开始为圣路易斯华盛顿大学教授 T81-558 深度学习的应用课程，并将课程材料、例子和作业放在 GitHub 上，逐渐丰富演变成了这本书。 ◉ 目录： 第1章：Python 预备课程 第2章：用于机器学习的 Python 第3章：TensorFlow 简介 第4章：表格数据训练 第5章：正则化和Dropout 第6章：用于计算机视觉的卷积神经网络 第7章：生成对抗网络 第8章：Kaggle 数据集 第9章：迁移学习 第10章：Keras 中的时间序列 第11章：Hugging Face的自然语言处理 第12章：强化学习 第13章：高级/其他主题 第14章：其他神经网络技术

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提出一种新颖的基于boosting RBF神经网络的入侵检测方法。将模糊聚类和神经网络技术相结合，提出基于改进的FCM算法和OLS算法相结合的FORBF算法，为了提高RBF神经网络的泛化能力，采用Boosting方法，进行网络集成。以“KDD Cup 1999 Data”网络连接数据集训练神经网络并仿真实验，得到了较高的检测率和较低的误警率。