1.BP神经网络实现与MATLAB应用教程简介:BP神经网络是机器学习中广泛使用的一种多层前馈神经网络,通过反向传播算法最小化预测和实际输出之间的误差,进行复杂非线性关系的学习。MATLAB环境下的神经网络工具箱提供了一系列函数来构建和训练BP神经网络。通过BPtest.m脚本的演示,我们可以学习如何设置网络结构、训练参数,并进行预测输出。文章详细介绍了BP神经网络https://blog.csdn.net/weixin_36012152/article/details/143133947

2.神经网络与深度学习——基于MATLAB的仿真与实现》系统论述神经网络及深度学习的基本理论、方法、技术和MATLAB仿真案例!多位行业知名专家联袂推荐作者:姚舜才、李大威 丛书名:人工智能科学与技术丛书 定价:89元 印次:1-3 ISBN:9787302591085 出版日期:2022.05.01 印刷日期:2023.12.20在线购买 试读 收藏 分享 内容简介 前言/序言 资源下载 版权信息本书阐述经典神经http://www.tup.tsinghua.edu.cn/booksCenter/book_08705401.html

3.神经网络与深度学习(包含matlab代码).pdf免费在线预览全文 神经网络与深度学习(包含matlab代码) 神经网络及深度学习 (包含MATLAB 仿真) 人工神经网络(Artificial Neural Network ,即ANN ),作为对人脑最简单的一种抽象和 模拟,是人们模仿人的大脑神经系统信息处理功能的一个智能化系统,是 20 世纪 80 年代 以来人工智能领域兴起的研究热点。人工神经网络以数学https://max.book118.com/html/2018/1201/6111232121001233.shtm

4.数学建模深度学习基于Matlab实现神经网络算法(附上100多个案例Matlab是一种常用的科学计算软件,它提供了丰富的工具箱和函数库,可以方便地实现神经网络模型。下面我们来介绍一下如何用Matlab实现神经网络。 1. 数据预处理 在构建神经网络之前,需要进行数据预处理。通常情况下,我们需要将原始数据进行标准化或归一化处理,以便神经网络更好地进行学习和预测。 https://www.51969.com/post/18839997.html

5.简单易学的机器学习算法——神经网络之BP神经网络BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其主要的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的。具体来说,对于如下的只含一个隐层的神经网络模型: (三层BP神经网络模型) BP神经网络的过程主要分为两个阶段,第一阶段是信号的前向传播,从输入层经过隐含层,最后到达输出层;第二阶段是误差的反向传播,从输出层到隐含层https://cloud.tencent.com/developer/article/1390374

6.MATLAB深度学习简介重新训练现有网络 要使用 GoogLeNet 对未在原有网络中训练的对象分类,我们可以通过迁移学习对该网络进行重新训练。迁移学习是一种将一类问题的知识应用于另一类相关问题的方法。在本例中,我们只是去除该网络的最后三层,并使用我们自己的图像重新训练。 迁移学习快速入门 https://ww2.mathworks.cn/campaigns/offers/next/deep-learning-ebook.html

7.Matlab实现BP神经网络预测(附实例数据及代码)51CTO博客Matlab实现BP神经网络预测(附实例数据及代码) BP神经网络介绍 神经网络是机器学习中一种常见的数学模型,通过构建类似于大脑神经突触联接的结构,来进行信息处理。在应用神经网络的过程中,处理信息的单元一般分为三类:输入单元、输出单元和隐含单元。 顾名思义:输入单元接受外部给的信号与数据;输出单元实现系统处理结果的https://blog.51cto.com/15127685/4008896

8.小迈步之MATLAB助力深度学习系列讲座(三):深入了解深度学习深度学习是推动当前人工智能大趋势的关键技术。在MATLAB中可以实现深度学习的数据准备、网络设计、训练和部署全流程开发和应用。 在本场讲座中,我们将更深入地探讨设计、定制和训练高级神经网络。您可以针对您的问题自定义深度学习层,可以自定义训练循环。我们将演示 MATLAB 的扩展深度学习框架,它使您能够实现先https://www.mathworks.com/videos/a-deep-dive-into-deep-learning-modeling-advanced-neural-networks-1653056908487.html

9.MATLAB神经网络43个案例分析中文pdf扫描版[55MB]电子书下载《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上修改、补充而成的,秉承着“理论讲解—案例分析—应用扩展”这一特色,帮助读者更加直观、生动地学习神经网络。 《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章,内容涵盖常见的神经网络(BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等)以https://www.jb51.net/books/515415.html

10.CalculatorinGeography)——功能更新:深度学习遥感分类和深度学习, 卷积神经网络, 遥感分类, 遥感反演 地理栅格计算器(Raster Calculator in Geography)——功能更新:深度学习遥感分类和遥感反演 本程序以MATLAB的编程语言为基础,主要通过大量分析方法和多种栅格数据,从多角度考虑,初步设计出适合于栅格数据的程序包;提高数以万计的栅格的运算效率;建立适合于不同地域数据的多https://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=415038&do=blog&id=1139001

11.基于人工神经网络的天然气井产量计算方法研究期刊[6]陈龙,张新政,袁从贵,等.MATLAB神经网络工具箱在河流水质预测中的应用[J].五邑大学学报(自然科学版).2009,(1).DOI:10.3969/j.issn.1006-7302.2009.01.015. [7]蒲春,孙政顺,赵世敏.Matlab神经网络工具箱BP算法比较[J].计算机仿真.2006,(5).DOI:10.3969/j.issn.1006-9348.2006.05.041. https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/sykxtb201703009