针对现有的利用非线性滤波算法对神经网络进行训练中存在滤波精度受限和效率不高的缺陷, 提出一种基于容积卡尔曼滤波(CKF) 的神经网络训练算法. 在算法实现过程中, 首先构建神经网络的状态空间模型; 然后将网络连接权值作为系统的状态参量, 并采用三阶Spherical-Radial 准则生成的容积点实现神经网络中节点连接权值的训练. 理论分析和仿真结果验证了所提出算法的可行性和有效性.

我几年前做的多层感知器的Verilog实现（源代码注释为西班牙语）

该项目研究了图神经网络在电力系统分析中的应用。 它旨在比较图神经网络 (GNN) 与传统多层感知器 (MLP) 模型在相同模型复杂度下的性能。 代码是在 Jupyter Notebook IDE 中使用 pytorch 框架开发的。 神经网络（NN）的最新进展框架被称为图神经网络（GNN），在电力系统中，电网可以被表示为一个具有高维特征和总线之间相互依赖关系的图，为电力系统分析提供更好的机器学习状态，在GNN框架中整合电网拓扑结构用于电力流的应用。 在电网中，总线可以被看作是节点，而线可以被看作是边。节点的特征是电压、电压角、有功功率和无功功率，而线路的特征可以是线路电流和线路电阻。 Pytorch实现图神经网络 (GNN) 与传统多层感知器 (MLP)的电力系统分析 （完整源码和数据包） Pytorch实现图神经网络 (GNN) 与传统多层感知器 (MLP)的电力系统分析 （完整源码和数据包） Pytorch实现图神经网络 (GNN) 与传统多层感知器 (MLP)的电力系统分析 （完整源码和数据包）

利用BP算法实现简单的多层感知器网络，用于实现非线性不可分模式的分类问题，以及非线性函数逼近问题。

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matlab精度检验代码Matlab多层感知器演示 多层感知器（MLP）是一种基本的深度神经网络模型，通常用于分类。 我开发了MLP的Matlab演示，可以为初学者提供指导。 此代码将主要告诉您如何 通过堆叠的稀疏自动编码器进行预训练 使用反向传播算法进行微调， 预测使用前馈传递。 跑步 在Matlab中运行demo.m 本演示以MNIST手写数字识别为例（demo.m中的设置可以在测试集上获得98％左右的分类精度），并且您可以为其他数据集修改此代码。 笔记 您最好拥有4GB以上的内存。

文件：python代码 内容：基于 anaconda+keras 框架，在 jupter notebook 中 构建多层感知器，识别MNIST数据集中的手写数字。 亲测可用，同学们可以放心下载。 MNIST数据集 (Mixed National Institute of Standards and Technology database) 是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型**手写数字数据库**，包含 6万 个示例的训练集以及 1万 个示例的测试集。MNIST数字文字识别数据集数据量不太多，而且是单色的图像，比较简单，很适合深度学习的初学者用来练习建立模型、训练、预测。 经典的MNIST数据集包含了大量的手写数字。十几年来，来自机器学习、机器视觉、人工智能、深度学习领域的研究员们把这个数据集作为衡量算法的基准之一。你会在很多的会议，期刊的论文中发现这个数据集的身影。实际上，MNIST数据集已经成为算法作者的必测的数据集之一。有人曾调侃道："如果一个算法在MNIST不work, 那么它就根本没法用；而如果它在MNIST上work, 它在其他数据上也可能不work！"

人工智能-多层感知器神经网络的局部泛化误差模型.pdf

CIFAR_MLP_Pytorch_Lightning 使用Pytorch照明库对多层感知器（MLP）神经网络进行了训练。 CIFAR数据集用于对神经网络进行分类。 进行不同的实验并观察结果。 实验类型和网络验证准确性如下： 版本1：B_SIze：32 H_Layers：1 H神经元：512 Optim：SGD Sigmoid Val_Acc：0.4706 版本2：B_SIze：32 H_Layers：1 H神经元：1512优化：SGD Sigmoid Val_Acc：0.4626 版本3：B_SIze：32 H_Layers：1 H神经元：1512优化：SGD RELU Val_Acc：0.5089 版本4：B_SIze：32 H_Layers：1 H神经元：1512优化：ADAM RELU Val_Acc：0.5114 版本5：B_SIze：32 H_Layers：1 H

数据集名称：成人自闭症谱系筛查数据 摘要：自闭症谱系障碍（ASD）是一种与显着的医疗费用有关的神经发育疾病，早期诊断可以显着减少这些疾病。 不幸的是，等待ASD诊断的时间很长，而且程序的成本效益也不高。 自闭症的经济影响和全世界ASD病例数量的增加表明，迫切需要开发易于实施和有效的筛查方法。 因此，迫切需要进行时间高效且可访问的ASD筛查，以帮助卫生专业人员并告知个人是否应进行正式的临床诊断。 全球ASD病例数的快速增长需要与行为特征相关的数据集。 但是，这样的数据集很少，因此很难进行全面的分析以提高ASD筛选过程的效率，敏感性，特异性和预测准确性。 目前，与临床或筛查有关的自闭症数据集非常有限，并且大多数都是自然遗传的。 因此，我们提出了一个与成人自闭症筛查有关的新数据集，其中包含20个特征，可用于进一步分析，特别是在确定有影响力的自闭症特征和改善ASD病例分类方面。 在此数据集中，我们