具有 Sigmoid 激活函数的多层感知器前馈全连接神经网络的实现。 训练是使用带有弹性梯度下降、动量反向传播和学习率降低选项的反向传播算法完成的。 当均方误差 (MSE) 达到零或达到预定义的最大时期数时，训练停止。 有关更多详细信息和结果讨论，请访问我的博客文章： http : //heraqi.blogspot.com.eg/2015/11/mlp-neural-network-with-backpropagation.html 。 代码配置参数如下： 1- 每个隐藏层的隐藏层数和神经元数。 它由变量 nbrOfNeuronsInEachHiddenLayer 表示。 有一个具有 3 个隐藏层的神经网络，神经元数量分别为 4、10 和 5； 该变量设置为 [4 10 5]。 2- 输出层尼特数。 通常输出单元的数量等于类的数量，但它仍然可以更少（≤ log2(nbrOfClasses

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MATLAB：压缩感知（内含完整代码）

本代码使用newp建立两层感知器，用第一层的输出作为第二层的输入，每一步都有详细的说明，程序比较精简，只有20行代码，就实现了多层感知器解决异或的问题，经测试，正确率100%。 例：q=[1 1 0; 1 0 1]; >> a=sim(net2,sim(net1,q)) a = 0 1 1

【清华大学大数据 数据分析 统计学 系列课程】 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 01 第一章 统计学习方法概论 （共32页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 02 第二章 感知机 （共28页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 03 第三章 k 近邻法 （共20页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 04 第四章 朴素贝叶斯法 （共17页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 05 第五章 决策树-2016-ID3CART （共85页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 06 第六章 Logistic回归 逻辑斯的回归与最大熵模型（共54页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 07 第七章 支持向量机 （共95页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 08 第八章 提升方法 （共58页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 09 第九章 EM算法及其推广 （共46页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 10 第十章 隐马尔科夫模型 （共50页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 11 第十一章 条件随机场 （共60页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 12 第十二章 统计学习方法总结.pptx

压缩感知l1重建算法matlab代码[用于压缩感知恢复的贝叶斯卷积神经网络]。 介绍 贝叶斯卷积神经网络（BCNN）是一种新的压缩感知（CS）恢复算法，它结合了卷积神经网络（CNN）和贝叶斯推理方法。 在本文中，我们显示出在重建结果方面的显着改进，优于传统的结构化压缩传感（SCS）算法和基于ReconNet，DR2Net和LDAMP等神经网络的恢复方法。 此处提供的代码有助于重现本文中介绍的某些结果。 引文（BibTex）： 如果您正在使用此代码，请引用以下论文。 @artical{BCNNs, author = {Xinjie Lan and Xin Guo and Kenneth E. Barner}, title = {Bayesian Convolutional Neural Networks for Compressed Sensing Restoration}, booktitle = {arVix:1811.04356}, month = {Nov.}, year = {2018} } 系统要求： 该软件已经在Matlab R2018a上进行了测试。 使用BCNN从CS测

信号处理 压缩感测 该项目是GSU数值分析研究小组的一部分，该研究小组在叶晓静博士的建议下进行。 该项目的重点是创建一个正态分布的玩具数据集，以执行近距离渐变方法的规则和加速变化，以实现压缩感测。 玩具数据集因原始问题而稀疏创建； 对于非稀疏信号，使用小波变换首先对数据进行稀疏处理，然后执行加速的压缩感测，然后使用逆变换将其带回到信号的原始域，从而解决了该问题的变体。 鼓励读者阅读以了解设置，数学和结果 需要什么工作？ 虽然大多数数学软件都经过了优化，但是代码本身需要一些巧妙的优化，以加快采样过程。

感知机（perceptron）是线性分类的二分类模型，感知机算法使用Python实现含数据集，输出的是测试集的类别

4.5 医疗行为多维度感知关键技术及应用研究 研究内容：聚焦智慧医院建设，研究医疗行为的多模态 感知并通过人机协同实现医疗流程的智能化。研究医疗行为 的多维度感知关键技术，重点突破医疗行为时空特征表达、 医疗行为细粒度识别、医疗行为操作合规性评估；研究高精 度力觉机器手臂辅助应用，突破复杂应用场景下的人机协同 关键技术，实现医务人员操作流程优化；研究全方位监测不 同患者生活习惯、饮食特征、运动模式、作息规律、精细行 为等对医疗结局的影响，为科学的行为干预提供依据。 考核指标：面向急诊、ICU、护理、代谢舱等各类复杂 场景，构建开放性的大规模多模态医疗行为数据集，经过标 注的数据规模不少于 10TB；覆盖至少 20 类医疗行为，医疗 行为感知系统对各类医疗行为的识别准确率大于 80%；开发 至少 2 类医疗流程辅助智能机械臂软硬件样机，在代谢舱等 使用场景中完成人机协同验证，并在至少 2 家三甲医院落地 应用。

肯定可以直接运行，我用的2018a运行的，所以应该兼容所有版本的matlab