使用PSO优化RBF神经网络的主要参数中心值c, 宽度σ以及连接权值w。然后将影响输出响应值的多个特征因素作为PSO-RBF神经网络模型的输入神经元, 输出响应值作为输出神经元进行预测测试。

介绍了知识图谱与图神经网络

伯特·克尔 基于转移学习方法的预训练BERT模型预测组蛋白赖氨酸巴豆酰化（Kcr）位点 所有数据集都在BERT-Kcr /数据中。 所有模型均可在： （1）BERT-Base模型是原始的预训练BERT模型，它包含12个变压器层和768个隐藏的嵌入大小。 （2）BERT-Kcr模型是我们对组蛋白Kcr部位预测的最终模型。 所有代码均在BERT-Kcr /代码中： （1）如果要训练BERT-Kcr模型，请确保已下载上述BERT-Base模型，然后应该： A.格式化您的训练和验证文件，例如BERT-Kcr / code / input文件夹中的文件。 B.修改BERT-Kcr / code / train.sh中的文件夹路径，然后运行： bash train.sh （2）如果要使用BERT-Kcr模型预测组蛋白Kcr站点，请确保已下载上述两个模型，然后应该： A.格式化测试

MATLAB实现DNN神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据） DNN深度神经网络/全连接神经网络，数据为多输入多输出预测数据，输入10个特征，输出3个变量,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。 运行环境MATLAB2018b及以上。

这是一个基于CNN卷积神经网络的天气识别案例分享，可以运行实现~，同时里面包含对应的数据集。

这是一个基于VGG网络架构的cat and dog分类实战的小项目，里面包含所有源代码，同时也含有对应的用到的数据集。模型已经经过优化，同时含有部分注释便于理解，欢迎下载交流。

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这是一个 基于深度学习的卷积神经网络的四种动物识别案例分享（含数据集）。数据集含有上千张 四种动物 的图片。欢迎大家下载。

MATLAB实现BP神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据） 数据为多输入多输出预测数据，输入10个特征，输出3个变量,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。 运行环境MATLAB2018b及以上。

MATLAB实现PSO-BiLSTM粒子群优化长短期记忆神经网络多输入回归预测（完整源码和数据） 数据为多输入回归数据，输入7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。