该代码实现了用于教程目的的多层反向传播神经网络，并允许在输入、输出和隐藏层中训练和测试任意数量的神经元。 隐藏层的数量也可以变化。 共有三个文件，其中 MLBPN_Train.m 用于在所需输入模式上构建和训练多层网络，MLBPN_Test.m 用于测试训练后的神经网络。 您可以通过修改DefinePattern.m文件来提供自己的训练模式。 如果需要，学习率、总迭代次数和激活函数都可以更改。 该代码使您能够单独修改前向和反向传播阶段，以允许在复杂的训练数据上快速收敛。

我几年前做的多层感知器的Verilog实现（源代码注释为西班牙语）

摘要:C#源码,文件操作,文件操作　　一个C#的文件操作，也就是大家熟悉的FOS操作，用C#创建和删除多层文件夹，虽然简单但确常用的一个基本技巧。使用方法：选择需要删除的文件名称即可删除多层文件夹，输入要创建的多层文件夹路径及名称即可创建多层文件夹。在一些大型的综合编程项目中，FSO操作是最基础也是较底层的操作。

基于MLP(多层感知机)的时间序列预测python源码+超详细注释 内容包含： 01.(多步+单变量输入)_(单步+单变量输出)_监督学习数据 02.(多步+单变量输入)_(单步+单变量输出)_MLP模型 03.(多步+多变量输入)_(单步+单变量输出)_监督学习数据 04.(多步+多变量输入)_(单步+单变量输出)_MLP模型 05.(多步+多变量输入)_(单步+多变量输出)_监督学习数据 06.(多步+多变量输入)_(单步+多变量输出)_MLP模型 07.多路输入_(多步+多变量输入)_(单步+单变量输出)_MLP模型 08.多路输出_(多步+多变量输入)_(单步+多变量输出)_MLP模型 09.(多步+单变量输入)_(多步+单变量输出)_监督学习数据 10.(多步+单变量输入)_(多步+单变量输出)_MLP模型 11.(多步+多变量输入)_(多步+单变量输出)_监督学习数据 12.(多步+多变量输入)_(多步+单变量输出)_MLP模型 13.(多步+多变量输入)_(多步+多变量输出)_监督学习数据 14.(多步+多变量输入)

多层血条的自制工具，拖拽进去就能使用，省去了自己制作的麻烦，简单小巧易使用。

运用激光雷达监测气溶胶是大气环境监测的一项重要内容, 通过激光雷达方程可以反演得到气溶胶消光系数, 并进而获得气溶胶的其他特性。然而传统方法在反演气溶胶消光系数时需要很多假设, 使得反演精度受到很大限制。提出了一种利用多层自适应线性(Madaline)人工神经网络来反演气溶胶消光系数的方法, 通过对网络进行训练, 可由激光雷达回波信号直接反演气溶胶消光系数, 从而可有效避免传统方法的诸多假设。对比实验表明该方法使反演精度大大提高, 获得了很好的反演结果。

该项目研究了图神经网络在电力系统分析中的应用。 它旨在比较图神经网络 (GNN) 与传统多层感知器 (MLP) 模型在相同模型复杂度下的性能。 代码是在 Jupyter Notebook IDE 中使用 pytorch 框架开发的。 神经网络（NN）的最新进展框架被称为图神经网络（GNN），在电力系统中，电网可以被表示为一个具有高维特征和总线之间相互依赖关系的图，为电力系统分析提供更好的机器学习状态，在GNN框架中整合电网拓扑结构用于电力流的应用。 在电网中，总线可以被看作是节点，而线可以被看作是边。节点的特征是电压、电压角、有功功率和无功功率，而线路的特征可以是线路电流和线路电阻。 Pytorch实现图神经网络 (GNN) 与传统多层感知器 (MLP)的电力系统分析 （完整源码和数据包） Pytorch实现图神经网络 (GNN) 与传统多层感知器 (MLP)的电力系统分析 （完整源码和数据包） Pytorch实现图神经网络 (GNN) 与传统多层感知器 (MLP)的电力系统分析 （完整源码和数据包）

1.单层感知机 2.多层感知机 3.常见梯度优化 3.常见损失函数 4.多个例子 5.可以直接开会讲，适合学习和汇报 6.常见的激活函数介绍 7.使用房价预测问题介绍了单层感知机模型 8.BP神经网络 9.前馈神经网络 10.梯度优化实例 11.MLP神经网络

纯CSS3打造逼真的多层云彩动画特效源码.zip

https://doi.org/10.1016/j.ins.2018.12.065 MATLAB源码 结合SHADE和IDE两个算法进行分层运算