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Matlab 下 BP 神经网络的举例及详细说明。美国大学的一个实验。 虽然是 PDF文件，但程序可以直接粘贴下来运行。,The process to train and test a designed MLP neural network :
1) We make training patterns and test patterns.
2) A network architecture should be defined by newff MATLAB function with th
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< 神经网络设计源代码>>一书的源代码。-err
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用MATLAB语言仿真设计人工神经网络.PDF-MATLAB simulation of the design language used artificial neural network. PDF
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BP神经网络原理及MATLAB仿真 pdf电子书籍-BP neural network and MATLAB simulation pdf e-books
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神经网络跟踪理论及应用.pdf（图书）-Neural network theory and application of track. Pdf (Book)
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本资料为神经网络模式识别及其应用的中文版，其中，介绍了模式识别方面的基础知识，以及神经网络的应用，并且给出了C++代码的实现。非常适合入门。-This information and the application of neural network pattern recognition of the Chinese version, which introduced the basic knowledge of pattern recognition and neural network a
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neural network fuzzy codes
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Neural Network Toolbox
For Use with MATLAB®
Howard Demuth Mark Beale User’s Guide .
PDF
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haykin的神经网络原理，包括pdf文件和书中附带的matlab源码-haykin of neural network theory, including pdf files and books with the matlab source
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人工神经网络BP算法和结构的自我调整，很有用的论文-BP artificial neural network algorithm and the structure of self-adjustment, paper useful
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The speed value is obtained at the
multilayer Artificial Neural Network (ANN) output
and the feedback is connected between the output
and the input node so as to extract the dynamic
recurrent neural network features.
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matalab program theory of neural network
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RECOGNITION OF HANDWRITTEN ARABIC AND LATIN DIGITS WITH ARTIFICIAL
NEURAL NETWORK
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最全的基于MATLAB的30个神经网络案例分析pdf文件，适用于模式识别以及数学建模-Most complete 30 based on MATLAB neural network case analysis of PDF file, suitable for pattern recognition and mathematical modeling
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基于GA-PSO-BP组合的神经网络应用研究，有需要请下载。-Application of Neural Network GA-PSO-BP portfolio based on the need to download.
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深度学习-MIT资料 里面介绍了很多深度学习的知识从最简单的回归问题到最深刻的神经网络深入浅出(Deep learning -MIT information introduces a lot of deep learning knowledge from the simplest regression to the deepest neural network.)
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学习python的最好实践资料，是学习各种神经网络学科的基础。(The best practice for learning python is the basis for learning various neural network disciplines.)
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本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。(This book is a true sen
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本书首先从简单的思路着手，详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。第一部分介绍基本的思路，包括神经网络底层的数学知识，第2部分是实践，介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法，从而逐渐使用该语言构建神经网络，以能够识别人类手写的字母，特别是让其像专家所开发的网络那样地工作。第3部分是扩展，介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级，甚至让其在Raspberry Pi上工作。(This book begins with a brief introduction to the basi
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人工智能
第1章 绪论
第2章 刺激响应agent
第3章 神经网络
第4章 机器进化
第5章 状态机
。。。。。。
共25章(Artificial intelligence
Chapter 1 Introduction
Chapter 2 Stimulus Response Agent
Chapter 3 Neural Network
Chapter 4 Machine Evolution
Chapter 5 State Machines
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