蛇游戏 使用神经网络训练蛇玩蛇游戏。 该项目使用Keras模块构建神经网络和PyGame，以创建用户界面。 Keras：TensorFlow和Theano的深度学习库 Keras是用Python编写的高级神经网络库，能够在或。 它的开发着重于实现快速实验。 能够以最小的延迟将想法付诸实践是进行良好研究的关键。 如果您需要一个深度学习库，请使用Keras： 允许轻松快速地进行原型制作（通过整体模块化，极简主义和可扩展性）。 支持卷积网络和循环网络，以及两者的组合。 支持任意连接方案（包括多输入和多输出训练）。 在CPU和GPU上无缝运行。 阅读的文档。 Keras兼容于： Python 2.7-3.5 。 安装 Keras使用以下依赖项： numpy，scipy pyyaml HDF5和h5py（可选，如果使用模型保存/加载功能，则为必需） 可选，但如果使用CNN，则建

最经典的神经网络就是BP神经网络，对神经网络的训练至关重要，本文讨论如何合理选取样本集容量

新版Matlab中神经网络训练函数Newff的详细讲解-新版Matlab中神经网络训练函数Newff的使用方法.doc 本帖最后由 小小2008鸟 于 2013-1-15 21:42 编辑 新版Matlab中神经网络训练函数Newff的详细讲解 一、   介绍新版newffSyntax·          net = newff],{TF1 TF2...TFNl}, BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF) Descriptionnewff],{TF1 TF2...TFNl}, BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF) takes several arguments PR x Q1 matrix of Q1 sample R-element input vectorsTSN x Q2 matrix of Q2 sample SN-element target vectorsSiSize of ith layer, for N-1 layers, default = [ ]. TFiTransfer function of ith layer. (Default = 'tansig' for hidden layers and 'purelin' for output layer.)BTFBackpropagation network training function BLFBackpropagation weight/bias learning function IPFRow cell array of input processing functions. OPFRow cell array of output processing functions. DDFData divison function ExamplesHere is a problem consisting of inputs P and targets T to be solved with a network.·          P = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];T = [0 1 2 3 4 3 2 1 2 3 4];Here a network is created with one hidden layer of five neurons.·          net = newff;The network is simulated and its output plotted against the targets.·          Y = sim;plotThe network is trained for 50 epochs. Again the network's output is plotted.·          net.trainParam.epochs = 50;net = train;Y = sim; plot 二、   新版newff与旧版newff调用语法对比 Example1比如输入input（6*1000），输出output为（4*1000），那么旧版定义：net=newff,[14,4],{'tansig','purelin'},'trainlm');新版定义：net=newff; Example2比如输入input（6*1000），输出output为（4*1000），那么旧版定义：net=newff,[49,10,4],{'tansig','tansig','tansig'},'traingdx');新版定义：net=newff; 更详细请看word文档 新版Matlab中神经网络训练函数Newff的使用方法.doc

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

Qt编写的BP神经元网络训练程序，对给定数据进行训练，回想。并对给定数据进行泛化测试。

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 };

BP网络训练误差曲线和网络模型 进水 UV254值 臭氧浓度， mg/L UV254去除率，％

可教学机器 使用神经网络训练来区分某些对象的WEB页面。