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搜索资源列表

  1. 模式识别感知器算法VC++实现

  2. 模式识别中感知器算法的C++实现，求线性判别函数并绘制图形。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2009-12-25
    • 文件大小：51kb
    • 提供者：tiaohua

  1. 人工神经网络之感知器代码

  2. 自己用vc++6.0编的人工神经网络感知器模型，运行结果正确.

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-11-26
    • 文件大小：357kb
    • 提供者：nklaowei

  1. 基于matlab编程的感知器神经网络源码

  2. 本程序（有注释）已经经过调试，在matlab7.0环境下正常运行，并且程序中包含用已经训练好的感知器来训练新的样本，有问题的话可以再联系我。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-04-27
    • 文件大小：621byte
    • 提供者：ivylinlin

  1. 感知器算法Matlab源码

  2. 感知器线性可分问题示例代码，解决了逻辑与、或问题，并演示了解决不了的异或问题，即非线性问题。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-03-15
    • 文件大小：17kb
    • 提供者：aiyatnnd

  1. 单层感知器源码（附赠多层感知器源码）

  2. python实现单层感知器（附赠多层感知器源码） 实验报告类型

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2017-12-14
    • 文件大小：16kb
    • 提供者：qq_39223223

  1. 基于感知器学习算法的神经学习系统（源码+报告）

  2. 部分核心代码示例： 以下为训练过程，其中nn是单层感知器，Train为它的训练函数，其他感知器类似。 这例子为!x的感知器的训练： int time=11111; // 训练的循环数 for(int i=0;i<time;++i)// 训练 { for(int j=0;j<2;++j) { nn.x=j; nn.train(nn.x,!nn.x); } } ……

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-12-14
    • 文件大小：15kb
    • 提供者：xuzhe123321

  1. 神经元(感知器)js源码

  2. 基于javascr ipt实现神经元(感知器)，内附鸢尾花分类例子

  3. 所属分类：Javascript

    • 发布日期：2018-01-17
    • 文件大小：6kb
    • 提供者：u013283304

  1. 1 感知器神经网络初步学习程序.zip

  2. 在MATLAB中编写感知器神经网络程序，可以进行神经网络的学习和应用。主要针对的是感知器神经网络，包括全部源码和资料。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-08-19
    • 文件大小：845byte
    • 提供者：trbk24

  1. ReND_Car_TensorLab_with_NeuralNet-源码

  2. TensorFlow神经网络实验室 神经网络研究 自述文件md在。 给出了分类问题的数据集，并使用感知器层设计分类器。 请检查markdown以及c++和python代码，以了解其工作原理。 基本Tensorflow实验室 笔记本电脑有3个问题需要您解决： 问题1：规范化功能 问题2：使用TensorFlow操作创建特征，标签，权重和偏差张量 问题3：调整学习速度，步骤数和批量大小，以实现最佳准确性 这是一个自我评估的实验室。 在比较您对解决方案的答案

  3. 所属分类：其它

  1. MLP:多层感知器-源码

  2. MLP:多层感知器

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：13kb
    • 提供者：weixin_42121754

  1. Udacity-源码

  2. Udacity 单元1：Numpy 单元2：McCulloch Pitts Neuron 单元3：感知器神经元 单元4：sigmod神经元 单元5：前馈神经网络 模块6：通用类 模块7：多类分类 单元8：向量化 模块9：反向传播 模块10：优化算法 模块11：Pytorch基础知识 单元12：Pytorch深度神经网络 模块13：Pyorch DNN Cuda支持 模块14：Pyorch DNN Cuda支持：激活 模块15：Pytorch深度神经网络自动编码器 模块16：Pytorch：嵌入和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：114mb
    • 提供者：weixin_42116650

  1. Visualizer:一个单页网站，旨在提供常见和AI算法的创新且直观的可视化-源码

  2. 可视化器 该项目与React一起开发，可帮助人们直观，有趣地查看算法流程。您可以使用Chrome浏览器访问上的页面（使用全屏视图以获得更好的体验）。 包含的算法 寻路类别 BFS 迪克斯特拉 A *搜索 DFS 分类类别 气泡排序 插入排序 选择排序 合并排序 快速排序 AI类别 简单感知器 近似Q学习 Minimax（Alpha–beta修剪） 一般Q学习（进行中） 贝叶斯网络（进行中） 神经网络（进行中） 如何使用 在Chrome中打开，然后按照说明开始可视化算法！ 如何贡献 您可能会通过找

  3. 所属分类：其它

  1. 2048-Gym:该项目旨在使用强化学习算法来玩2048游戏-源码

  2. 2048健身房 该存储库是一个有关使用DQN（Q-Learning）玩2048游戏并使用加速和加速环境的。使用的算法来自“ ，环境是自定义的 env。该环境包含两种类型的电路板表示形式：二进制和无二进制。第一个使用幂二矩阵来表示电路板的每个图块。相反，没有二进制文件使用原始矩阵板。 该模型使用两种不同类型的神经网络：CNN（卷积神经网络），MLP（多层感知器）。使用CNN作为特征提取器比使用MLP更好。可能是因为CNN可以提取空间特征。结果，代理在1000个已玩游戏的10％中获得2048个图块。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：57mb
    • 提供者：weixin_42097208

  1. archive:机器学习工具箱-源码

  2. 档案 概述 该存储库是我的机器学习工具箱。它包含我从头开始创建的模型。 楷模 降维 MDS.py –多维缩放 PCA.py –主成分分析 isomap.py-isomap 神经网络， Hopfield.py – Hopfield网络 RBF.py –径向基函数网络 RBM.py –受限玻尔兹曼机 SLP.py –单层感知器 MLP.py –多层感知器 机器学习 SVM.py –支持向量机 ransac.py-随机样本共识 knn.py-k最近邻居

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：11kb
    • 提供者：weixin_42172572

  1. ARP:Keras的自动旋转感知器实现-源码

  2. ARP协议 Keras的自动旋转感知器实现。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：10kb
    • 提供者：weixin_42135073

  1. encoder4editing:正式实现“为StyleGAN图像处理设计编码器” https-源码

  2. 设计用于StyleGAN图像处理的编码器 近来，已经出现了通过采用预训练的无条件生成器来执行图像编辑的多种方法。 然而，将这些方法应用于真实图像仍然是一个挑战，因为它必然需要将图像倒置到它们的潜在空间中。 为了成功地反转真实图像，需要找到一种能正确重构输入图像的潜码，更重要的是，它需要对其进行有意义的处理。 在本文中，我们仔细研究了最先进的无条件生成器StyleGAN的潜在空间。 我们确定并分析了StyleGAN潜在空间中失真可编辑性折衷和失真感知折衷的存在。 然后，我们提出了两种设计编码器的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：32mb
    • 提供者：weixin_42144086

  1. 人工神经网络：多层感知器实现-源码

  2. 实用程序：重命名神经科学和建筑学。 基金会（Ivan Nunes da Silva，Danilo Hernane Spatti和RogérioAndrade Flauzino） 感知器 多层感知器

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：559kb
    • 提供者：weixin_42113456

  1. 感知器：Didatic感知器模型-源码

  2. 感知器：Didatic感知器模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：16kb
    • 提供者：weixin_42161450

  1. 感知器记忆-源码

  2. 感知器记忆

  3. 所属分类：其它

  1. 铜缆：集成的上下文感知扫描器和解析器生成器-源码

  2. 描述 Copper是大学明尼苏达在国家科学基金会，IBM，McKnight基金会和协助下开发的基于Java的集成扫描器和解析器生成器。 它用作另一个MELT工具的解析后端。 Copper结合使用LALR（1）解析算法和改进的扫描算法，即，该算法使用解析上下文来解决词汇歧义。 这允许使用更具声明性的解析器规范，尤其是嵌入式和可扩展语言的规范。 它还提供用于可扩展语言。 通过/失败分析将独立地应用于每种语言扩展，并且保证通过扩展的任何组合都可以编译而不会造成解析表冲突。 这样，任何最终用户都可以

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：877kb
    • 提供者：weixin_42157188
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