神经网络基础及控制，适合神经网络基础学习，含有详细算法。
上传时间： 2016-05-19
上传用户：子夜青衫
RBF神经网络在分类问题中得到了广泛的应用，尤其是模式识别的问题。许多模式识别实验证明，RBF具有更有效的非线性逼近能力，并且RBF神经网络的学习速度较其他网络快。本文在具有复杂控制规律的S函数构造方法的基础上，给出了基于MATLAB语言的RBF神经网络PID控制器，及该模型的一非线性对象的仿真结果。
上传时间： 2016-05-19
上传用户：子夜青衫
深度学习，神经网络，卷积神经网络 Analysis of Deep Learning Models using CNN Techniques
上传时间： 2020-01-02
上传用户：wzy2020
该文档为第8章人工神经网络与深度学习(科学版)概述文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
标签： 人工神经网络
上传时间： 2022-01-06
上传用户：20125101110
该文档为基于神经网络的深度学习讲解文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
上传时间： 2022-02-03
上传用户：
该文档为深度学习与神经网络讲解文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
上传时间： 2022-02-27
上传用户：
从感知机到深度神经网络带你入坑深度学习机器学习工程师Adi Chris最近学习完吴恩达在Coursera上的最新课程后，决定写篇博客来记录下自己对这一领域的理解。他建议通过这种方式可以有效地深入理解一个学习主题。除此之外，也希望这篇博客可以帮助到那些有意入坑的朋友。言归正传。在我正式介绍深度学习是什么东西之前，我想先引入一个简单的例子，借以帮助我们理解为什么需要深度神经网络。同时，本文附有使用深度神经网络模型求解异或（XOR）问题的代码，发布在GitHub上。异或问题何为异或问题？对于给定的两个上进制输入，我们通过异或逻辑门得到一个预测输出，这 过程 为异或问题。注意，输入不相等时输出为1，否则为0。1展示了异或函数的所有可能的输出结束：
标签： 深度神经网络
上传时间： 2022-06-19
上传用户：canderile
神经网络是机器学习的重要分支，是智能计算的一个主流研究方向，长期受到众多科学家的关注和研究，它植根于很多学科，结合了数学、统计学、物理学、计算机科学和工程学.已经发现，它能够解决一些传统意义上很难解决的问题，也为一些问题的解决提供了全新的想法.在传统的研究成果中，有很多表达数据的统计模型，但大都是比较简单或浅层的模型，在复杂数据的学习上通常不能获得好的学习效果.深度神经网络采用的则是一种深度、复杂的结构，具有更加强大的学习能力，目前深度神经网络已经在图像识别、语音识别等应用上取得了显著的成功.这使得这项技术受到了学术界和工业界的广泛重视，正在为机器学习领域带来一个全新的研究浪潮.
标签： 深度神经网络
上传时间： 2022-06-19
上传用户：shjgzh
上面是一段实时目标识别的演示， 计算机在视频流上标注出物体的类别， 包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体， 甚至可以初步理解图片或者视频中的内容， 在这方面，人工智能已经达到了3 岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就， 毕竟人工智能用了几十年的时间， 就走完了人类几十万年的进化之路，并且还在加速发展。道路总是曲折的， 也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后， 计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路（至少目前看是正确的） 。通过研究人类的视觉原理，计算机利用深度神经网络（ Deep Neural Network，NN）实现了对图片的识别，包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中，神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器（尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术的发展提供了很大的支持。本文是一篇学习笔记， 以深度优先的思路， 记录了对深度学习（Deep Learning）的简单梳理，主要针对计算机视觉应用领域。
上传时间： 2022-06-22
上传用户：
用于可视化深度神经网络学习权值的Python工具包代码
上传时间： 2019-02-15
上传用户：caiyunffx
