BP神经网络（公式推导+举例应用）

dataset：文件夹为手势 0~9 的图片文件 train.csv 和 test.csv：手势 0~9 的 csv 文件 代码压缩包中三个文件： CNN.m：卷积神经网络代码 cnn.mat：保存的卷积神经网络 gesture_recognition.m：手势识别代码（通过修改文件路径对测试数据集中的手势图片进行识别） 该资源的使用请参考本人博客：MATLAB基于卷积神经网络的手势识别

kaggle游乐场系列比赛蓝莓产量的代码，团队利用lasso回归选取变量，利用随机森林对变量重要性进行排序，然后利用多元线性回归、bp神经网络（matlab）、SVR、LightGBM对其进行预测。所有代码如下。.zip

基于python实现的卷积神经网络手写数字识别系统源码（95分以上课程设计）.zip 华中科技大学人工智能与自动化学院 Python课程设计，代码完整下载即用无需修改确保可以运行。 基于python实现的卷积神经网络手写数字识别系统源码（95分以上课程设计）.zip 华中科技大学人工智能与自动化学院 Python课程设计，代码完整下载即用无需修改确保可以运行。基于python实现的卷积神经网络手写数字识别系统源码（95分以上课程设计）.zip 华中科技大学人工智能与自动化学院 Python课程设计，代码完整下载即用无需修改确保可以运行。基于python实现的卷积神经网络手写数字识别系统源码（95分以上课程设计）.zip 华中科技大学人工智能与自动化学院 Python课程设计，代码完整下载即用无需修改确保可以运行。基于python实现的卷积神经网络手写数字识别系统源码（95分以上课程设计）.zip 华中科技大学人工智能与自动化学院 Python课程设计，代码完整下载即用无需修改确保可以运行。基于python实现的卷积神经网络手写数字识别系统源码（95分以上课程设计）.zi

pytorch Pytorch_pytorch深度学习教程之循环神经网络

一个英文版本的神经网络课件。得来不易，希望对大家有所帮助。

服装识别论文

使用getdata.py下载数据，或者使用自己的数据源，将数据放在stock_daily目录下 使用data_preprocess.py预处理数据，生成pkl文件，放在pkl_handle目录下(可选) 调整train.py和init.py中的参数，先使用predict..py训练模型，生成模型文件，再使用predict.py进行预测，生成预测结果或测试比照图 本项目使用机器学习方法解决了股票市场预测的问题。项目采用开源股票数据中心的上证000001号，中国平安股票(编号SZ_000001)，使用更加适合进行长时间序列预测的LSTM(长短期记忆神经网络)进行训练，通过对训练集序列的训练，在测试集上预测开盘价，最终得到准确率为96%的LSTM股票预测模型，较为精准地实现解决了股票市场预测的问题

基于鲸鱼算法优化BP神经网络(WOA-BP)的时间序列预测，matlab代码。 模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。LSTM是一种含有LSTM区块（blocks）或其他的一种类神经网络，文献或其他资料中LSTM区块可能被描述成智能网络单元，因为它可以记忆不定时间长度的数值，区块中有一个gate能够决定input是否重要到能被记住及能不能被输出output。图1底下是四个S函数单元，最左边函数依情况可能成为区块的input，右边三个会经过gate决定input是否能传入区块，左边第二个为input gate，如果这里产出近似于零，将把这里的值挡住，不会进到下一层。左边第三个是forget gate，当这产生值近似于零，将把区块里记住的值忘掉。第四个也就是最右边的input为output gate，他可以决定在区块记忆中的input是否能输出 。LSTM有很多个版本，其中一个重要的版本是GRU（Gated Re