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搜索资源列表

  1. BpNet

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  2. 三层BP神经网络的算法实现,主要实现了训练和预测两个方法供外部调用。
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:1543
    • 提供者:nodin
  1. RBFyuanchengxu

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  2. 在RBF神经网络学习过程中,I出F神经元先计算输入与中心之间的距离,然 后再对这一距离进行某种非线性变换。输出层和隐藏层分别完成不同的任务,这两层学习的策略也不相同。输出层是对线性权进行调整,采用的是线性优化策略, 因而学习速度较快。而隐藏层是对传递函数的参数进行调整,采用的是非线性优 化策略,因而学习速度较慢。 RBF算法选用高斯函数作为隐藏层传递函数时,由隐藏层来实现从 x哼R,(x)的非线性映射,由输出层来实现从R,(X)--->y。的线性映射。-In the R
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-05
    • 文件大小:18681
    • 提供者:李玉健
  1. ANN

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  2. 用两层神经网络实现的分类器,一个小demo,随机产生数据并分类-Neural network of two layers is used to implement data classifier, a small demo
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-12
    • 文件大小:998
    • 提供者:THC
  1. 04.CNN处理CiFar

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  2. 以python语言为基础,利用tensorflow机器学习架构,两层卷积神经网络实现,CiFar数据集图片分类功能。(Based on Python language, using tensorflow machine learning architecture, two-layer convolutional neural network, CiFar data set image classification function.)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2020-07-20
    • 文件大小:2048
    • 提供者:奋斗到天亮
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