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基于BP神经网络的模式识别方法，基于简单易懂的特点，同时有助于深刻理解神经网络的学习训练方法。-BP neural network pattern recognition method based on the characteristics of easy to understand, while helping a deep understanding of the neural network learning and training methods.
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matlab code for Deep Neural Network
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DeepLearnToolbox_CNN_lzbV2.0
深度学习,卷积神经网络,Matlab工具箱
参考文献:
[1] Notes on Convolutional Neural Networks. Jake Bouvrie. 2006
[2] Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Yann LeCun. 1998
[3] https://github.com/rasmusberg
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MATLAB神经网络经典程序
包括多个神经网络程序、深度学习程序-MATLAB neural network program
including mutil network and deep learning program
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深度学习之一，卷积神经网络例程，包括结构设置、系数更新、测试数据库等。-One deep learning, neural network convolution routines, including structural arrangement, the coefficient update, test s.
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DNN程序，可以利用MATLAB实现深度神经网络。包含子程序(DNN program, you can use MATLAB to achieve a deep neural network. Include subroutine)
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本示例展示了怎样从一个预处理的卷积神经网络中提取特征，并用这些特征去训练一个图像分类器。(This example shows how to extract learned features from a pretrained convolutional neural network, and use those features to train an image classifier. Feature extraction is the easiest and fastest way use
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This is deep neural network
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Deep neural Network for NN
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这个PPT中含有BP神经网络的讲解以及应用，有助于深入了解(The explanation and application of the BP neural network in this PPT will help us to get a deep understanding of it.)
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Blood Vessel Detection and Classification analysis on Numerical Method of Neural Network
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在进行基于matlab语言的深度学习时，为了更好地理解深度学习中的深度循环神经网络，请认真学习一下RNN函数。(In deep learning based on MATLAB language, in order to better understand deep recurrent neural network in deep learning, please carefully study the RNN function.)
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深度信念神经网络应用程序，部分数据及仿真例程(Deep belief neural network application, simulation routine)
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深度神经网络训练过程中：首先是进行初始化，根据需求设置神经网络的基本结构；然后进行前向传递（feedforward），层与层之间进行传递，求得误差；然后进行反向传播（back propogation），根据误差最小化原则，使用随机梯度下降法，对各个参数进行求导，确定下降方向，对各个参数进行更新(In the training process of deep neural network, firstly, initialization is carried out, and the basic
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BCI_MI_CSP_DNN是一种基于matlab的运动图像脑电信号分类程序。
基于matlab深度学习工具箱编写了BCI_MI_CSP_DNN程序
本程序的原理基于CSP和DNN算法
这个程序的性能是基于BCI竞赛II数据集II
提出了一种基于深度学习的运动图像脑电信号分类方法。在预处理原始脑电图信号的基础上，采用共空间模型(CSP)方法提取脑电图特征矩阵，并将其输入深度神经网络(DNN)进行训练和分类。我们的工作在BCI Competition II Dataset III上进行了实
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