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
2023-11-26 17:31:59
7KB
系统开源
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