BP神经网络解决字母识别问题matlab源代码BP神经网络解决字母识别问题matlab源代码

大家好，今天给大家带来一个卷积神经网络（CNN）数学图形识别项目(简单入门版)，这个是人工智能解题的基础，机器首先通过题目识别出题目中的文字和图形，读懂题目的含义，这个是个相对复杂的过程。就在今年的1月4日，麻省理工学院等四所高校的联合研究团队，发布了一项最新研究成果：他们开发了一个神经网络，可以解答出微积分、线性代数等大学数学题。不管是要求计算数值，还是写方程式，或者画出函数图形，都能轻易解答，正确率达到了100%。要知道，在短短几个月前，人工智能解答类似的题，最高正确率不到10%。

机器学习课上的三层ANN神经网络实现图片的显著性提取

pytotrch搭建单向RNN进行数据拟合

MATLAB实现GWO-BiLSTM灰狼算法优化双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 灰狼算法优化参数为初始学习率，隐藏层节点个数，正则化参数。 数据为多输入回归数据，输入6个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。

python分别实现基于神经网络、线性回归、SVM方法预测学生成绩源码+数据集.zip 【完成的任务】 根据提供一组包含学生成绩与校园卡消费记录的数据。我对数据进行预处理后，分别采用神经网络、线性回归和SVM方法对学生学习成绩进行了回归。准确率为78%。 结果表明，学生经常去图书馆自习、每天在食堂吃饭不超过16块且前3学期学习成绩达到优秀的学生，在第4学期很可能再次达到优秀。该结果只针对次数据集。

蜣螂优化算法（DBO）优化BP神经网络多输入单输出回归预测（Matlab完整程序和数据） 蜣螂优化算法（DBO），BP神经网络，多输入单输出回归预测。 蜣螂优化算法（DBO）优化BP神经网络多输入单输出回归预测（Matlab完整程序和数据）

PART ONE/为什么需要图神经网络 PART TWO/什么是图神经网络（包括图的基本知识，及基本GNN的操作） PART THREE/图神经网络的变体（图神经网络的3个变体，图卷积神经网络（又可分为基于空间域的图卷积神经网络和基于频域的图卷积神经网络），基于注意力的图神经网络，基于自编码器的图神经网络）。包括DCNN（Diffusion-Convolution Neural Network、NN4G（Neural Networks for Graph）、MPNN：Message Passing Neural Network、GAT （Graph Attention Network）、图自编码器（graph autoencoder，GAE）、变分图自编码器（variational graph autoencoder，VGAE） PART FOUR/应用，在自然语言处理方面的应用，在计算机视觉方面的应用，在推荐系统方面的应用，在预测问题方面的应用

基于IOWA算子的动态灰色神经网络组合预测，黎伟，，针对传统灰色神经网络组合预测不能预测较远目标和没有考虑不同时刻预测精度不同的特点，本文将动态灰色预测和 算子相结合，提出�

基于机器视觉的自然环境下菇娘果实分割方法，已经训练好的模型共训练100轮，使用说明在ReadMe，测试集在菇娘测试集压缩包