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- 感知器算法实验 w1 w2 分类 早期“人工神经网络”模型-Perceptron classification algorithm w1 w2 early experimental
GanZhiQi
- 此为利用感知器规则编写的神经网络源码，平台为VC.-The rules for the use of perceptron neural networks prepared source, platform for the VC.
ganzhiqi_shuzi
- 神经网络中的感知器代码模板！之后我会传一些matlab的程序，希望能与大家一起学习！-hope you will see it!
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- 关于人工神经网络中感知器的matlab算法-The matlab algorithm is on artificial neural network sensor
logical
- 运用感知器神经网络实现数字逻辑，逻辑与，逻辑或等，并可以结合bp神经网络。并可以做出误差图，分类图等。-Realization of digital logic, using the perceptron neural network logic and the logic or etc, and can be combined with BP neural network. And can make the error chart classification chart.
nn
- 自己根据理解写的小程序。实现神经网络感知器的分类功能。使用python。-Little program written by personal understanding.The function of neural perceptron network classification.Using Python.
EXP2
- 利用Matlab神经网络工具箱中感知器函数对二维线性可分的样本进行正确分类。-Use Matlab neural network toolbox Perceptron dimensional linearly separable function correctly classified samples.
test
- 使用matlab] 利用神经网络单层感知器 对图像数字二值化进行判断分类 -Use matlab] single-layer perceptron neural network for digital image binarization judgment Categories
code
- MATLAB神经网络原理与实例精解中第4章 单层感知器的算法-MATLAB neural network theory and examples of the fourth chapter in the single-layer perceptron algorithm
libsvm-3.1-[FarutoUltimate3.1Mcode]
- 态势要素获取作为整个网络安全态势感知的基础，其质量的好坏将直接影响态势感知系统的性能。针对态势要素不易获取问题，提出了一种基于增强型概率神经网络的层次化框架态势要素获取方法。在该层次化获取框架中，利用主成分分析(PCA)对训练样本属性进行约简并对特殊属性编码融合处理，将其结果用于优化概率神经网络(PNN)结构，降低系统复杂度。以PNN作为基分类器，基分类器通过反复迭代、权重更替，然后加权融合处理形成最终的强多分类器。实验结果表明，该方案是有效的态势要素获取方法并且精确度达到95.53%，明显优于
神经网络
- 基于MATLAB编写的神经网络单层感知器分类(Neural network single layer perceptron classification based on MATLAB)
多层感知器
- 神经网络中的多层感知器用python实现(Multilayer perceptrons in neural networks are implemented in python.)
code
- matlab单层神经网络实现与逻辑，感知器是一种最简单的神经网络，可以解决最简单分类问题。在本经验中，利用了MATLAB代码简单实现了一个单层神经网络的感知器，对“与”逻辑运算进行了训练和学习，以便我们深入地了解感知器的构造。(Implementation and logic of MATLAB single layer neural network)
MLP_iris
- 一个简单的多层感知器实现鸢尾花数据的分类的代码(use mlp to realize the classification of Iris dataset)
单层感知器
- 单层感知基于神经网络的matlab单层感知模型的学习应用(Single layer perception neural network based learning and application of MATLAB monolayer sensing model)