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墨西哥帽子matlab代码神经网络算法 用MATLAB编写的神经网络算法 hebbian.m 该代码采用输入向量，权重，学习常数，并在每个阶段绘制更新后的权重 净额 代码将两个矩阵相乘 BAM_network.m 这个Matlab代码在以5x3的矩阵制作时为英语alphabects训练了双向联想存储网络的权重。 max_net.m 基于竞争的神经网络的具体示例。 可以用作子网来选择输入量最大的节点。 max_hat.m 该matlab代码采用以下参数输入n个输入神经元：->互连区域的半径->具有正互连的区域的半径->恒定c1->恒定c2->外部信号。 该代码对这些输入神经元执行墨西哥帽算法，并执行所需的次数。 hamming_net.m 这些网络可用于查找最接近双极性输入向量x的示例。 索姆 此代码已演示了Kohonen自组织图，也称为拓扑保留图算法。 lvq.m 该代码显示了线性向量量化算法的工作原理。 目前，代码将2类分类。 将对代码进行进一步的改进。 感知器 该代码显示了用于逻辑门的感知器学习算法的实现。 在最初阶段，已实现了“与门”，其输入值和目标输出可在代码中轻松修改。 它采

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这是一个比较完善的俄罗斯方块游戏，但方块不会自动向下运动(需要多线程的支持)，虽然趣味性不强，主要目的是向大家介绍如何在控制台程序( 也就是所谓的console程序)中实现简单的界面控制。并介绍我个人在学习中总结并封装的一些可用于控制台程序中关于界面控制的一些常用函数。

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自己查资料，对自动更新程序的结构和运行有了初步的了解，并最终完成了自己的一个自动更新程序。记录下来。

这是用NEO4J平台构建一个《人工智能引论》课程的多模态知识图谱相关代码与文件。 知识图谱的经典定义是结构化的语义知识库，是用形象化的图形式来表达出物理世界中的概念以及内部关系。**其基本组成单位是“实体－关系－实体”三元组**，实体间通过关系相互连接形成知识结构网络。而它**也是基于图的数据结构，基本组成是“节点－边－节点”**，从而将知识信息连接成为一个关系网。所以知识图谱主要有**实体、关系、属性**等部分。其中实体表示的某种事物是独立于其他事物的，也是构建图谱最基本的元素；关系表示的是实体与实体之间的关系，用边连接着实体；而属性则用来阐述某一类实体的一些具体的值。这些三元组形式是知识图谱数据层最底层的形式。 图数据库是一种新型的非关系型数据库，无论是节点还是边缘，它的图表都**基于图论**。图论中的基本元素节点和边对应图数据库当中的节点与关系。图数据库的模型是包括**节点、关系以及属性**。它主要存储两类数据：节点和边。节点是实体：如人、成绩、书籍或其他具体事物。边关系：连接节点的概念、事件或事物。

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此提交内容提供了一个工具套件，用于拟合2D圆锥（椭圆，圆，直线等）以及3D二次曲面（椭圆，球体，平面，圆柱等）。 每种拟合类型都由类层次结构中的一个对象表示。 对于每种拟合类型，都提供了重载方法来生成嘈杂的测试数据，拟合数据以及对结果进行可视化和后采样。 当前，此工具集并不涵盖圆锥/二次曲面族中的所有曲线/曲面类型。 尽管随着时间的推移我可能会添加更多内容，但我还是从一些似乎最常遇到的内容开始。 同样，工具集使用的大多数拟合算法都是非常基本的代数方法，但是如果表达兴趣，我可能会添加更精细的算法。 这些工具的各种示例用法在“示例”选项卡中进行了说明。