资源列表
chapter42
- 并行运算与神经网络：神经网络并行运算，多层神经网络训练算法的选择(Parallel computing and neural networks)
MNIST-classification-example-master
- MNIST-classification-example
面向机器智能的TensorFlow实践
- 适合作为Tensorflow学习的入门书籍，很多基本概念讲的比较清楚(Suitable for Tensorflow as an introduction to learning books, explain many basic concepts more clear)
MOEAD
- 多目标进化优化，一种基于分解的多目标进化算法（MOEA / D）(Multi - objective evolutionary optimization, a multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition ( moea / d ))
MINIST_CNN
- 使用卷积神经网络实现手写体识别，有train.m与test.m，里面附有数据集(use CNN to recognize the ministdataset)
dijkstra
- dijkstra算法用于求解最优路径问题，拿来即用，需要理解程序的用法(Dijkstra algorithm is used to solve the optimal path problem)
get-pip
- 安装pip,这是关于python版本的0.9.1的版本，是目前最新版本，可以安装各种功能包，在这里推荐给大家。(installing PIP, which is version 0.9.1 of python version, is the latest version of the current version, which can be installed with various functional packages, which are recommended here.)
Reports_files
- 作为提高组织病理学诊断科学报告文件的准确性和效率的深度工具，仅供参考附paper(Deep learning as a tool for increased accuracy and efficiency of histopathological diagnosis Scientific Reports_files)
beautifulsoup4-4.4.1.tar
- 目前只是一个测试功能还等待完善，后期会加油请多多支持(it is a little file for test and i only want to download the file you know?)
myPSO
- 粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等[1] 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutati
BP
- 利用BP网络逼近对象y(k)=u(k)^3+y(k-1)/(1+y(k-1)^2)。采样时间取1ms。输入信号为u(k)=0.5sin(6*pi*t)。(Approximate object y (k), =u (k), ^3+y (k-1) / (1+y (k-1) ^2) using BP networks. Sampling time is 1ms. The input signal is u (k) =0.5sin (6*pi*t).)
chapter30
- 粒子群算法的源代码，更新公式的改进，包含中文注释(Particle swarm algorithm source code, update formula improvements)