采用Matlab实现梯度下降各种优化算法，进行函数逼近，优化算法包括冲量法、NAG、Aagrad、RMSProp、Adam算法。可以通过该实验进行各种算法的比较，可以自行调整参数查看实验效果。
2021-10-04 17:25:56
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利用RBF神经网络实现对数据点的分类。采用的是广义RBF网络数据中心的监督学习算法，利用梯度下降法，自动求RBF网络的中心、扩展系数、权重。该实验动态展示了RBF分类逼近过程。你可以调节参数达到你需要的效果。
2021-08-10 21:55:07
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该实验使用模拟退火算法求取函数的最小值，matlab自编程实现。该实验可以观察到搜索点的过程，也可以自行修改参数。
2021-06-02 16:05:48
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该实验使用kohonen算法对随机生成的样本位置点进行聚类，最后筛选出有效神经元为聚类中心；没有使用库函数，matlab自编程实现；
2021-04-20 19:11:40
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该程序用BP神经网络逼近cos(x)+sin(x)函数，用matlab实现，没有采用库函数。可以清楚看到函数逼近过程，图形会展示出来。
2021-02-26 22:26:25
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