旋转神经网络RotNet，图片旋转

基于MATLAB神经网络编程实验1．了解神经网络的基本概念和原理；2. 掌握用MATLAB实现神经网络的思路和方法；3. 了解神经网络工具箱函数的功能。

matlab提取文件要素代码CUDA深度神经网络 这是某些深度神经网络（DNN）的实现。 我们密切关注，但是使用C ++ /代替Matlab或Octave。 每个神经网络体系结构都在单独的类中实现，其中一些由其他类组成。 我们已经有了以下架构的工作版本： 稀疏自动编码器（AE） Softmax回归（SM） 堆叠式自动编码器（SAE） 线性解码器（LD）（测试中） 数学 作为参考，我们在此提供每种体系结构的摘要信息。 实际上，我们主要给出了我们在代码中使用的方程式，因此请参阅参考资料以获取完整的说明。 请注意，我们的方程看起来可能与那里的方程并不完全一样，因为我们将给出同时处理大量数据的向量化版本。 但是首先，一些通用的符号： 象征 描述 数据输入大小。 特征向量的维数。 数据列大小。 要训​​练多少个特征向量。 尺寸数据矩阵。 每列都是一个特征向量。 维度的标签向量。 元素包含特征向量的标签。 向量和维度。 这不是单位矩阵。 1和维的矩阵。 这不是单位矩阵。 成本函数中的权重衰减参数。 梯度下降的学习率。 sigmod功能。 可能是什么（实数或矩阵）。 当应用于矩阵时，返回一个向量，该

资源里面包含了遗传算法的三个案列分析和对应程序，方便初学者使用。

本系列讲解循环神经网络RNN和LSTM的所有知识点，学完本系列课程将对RNN和LSTM的理论知识有清晰的认识，同时能够将理论结合实践应用到工作中。

matlab非线性函数拟合与实验报告（不使用工具箱）供新手参考使用的matlab代码，内含m文件与实验报告一份。

随着全球数据量的激增，集中式云计算无法提供低时延、高效率的视频监控服务。基于此，提出分布式边缘计算模型，在边缘端直接处理视频数据，减少网络的传输压力，缓解中央云服务器的计算负担，降低视频监控系统的处理时延。结合联邦学习算法，采用轻量级神经网络，分场景训练模型，并将其部署于计算能力受限的边缘设备上。实验结果表明，对比通用神经网络模型，所提方法检测准确度提高18%，模型训练时间有效减少。

CNNvsNN_Digit_recognizer 进行该项目的目的是在通用数据集上比较卷积神经网络（CNN）和常规神经网络（NN）的性能差异。

矿山瓦斯突出与爆炸事故的预测预报是当前我国煤矿安全生产中急待解决的问题之一。引入BP神经网络的拟牛顿(Newton)优化算法,在保留空间实体相关和多种分布并存的前提下,讨论了建立拟牛顿优化算法BP神经网络瓦斯灾害预测预报模型的数学模型设计、网络结构设计和程序设计3个部分,并以济宁二号井为实例进行了测试。结果表明:该模型稳定、快速、预测精度高,能够较好地模拟矿山瓦斯突出与爆炸事故特征,对瓦斯灾害作出较准确的预测。

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