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newpnn
- 基于GMM的概率神经网络PNN具有良好的泛化能力，快速的学习能力，易于在线更新,并具有统计学的贝叶斯估计理论基础，已成为一种解决像说话人识别、文字识别、医疗图像识别、卫星云图识别等许多实际困难分类问题的很有效的工具。而且PNN不但具有GMM的大部分优点，还具有许多GMM没有的优点，如强鲁棒性，需要更少的训练语料，可以和其他网络其他理论无缝整合等。-GMM based probabilistic neural network PNN good generalization ability, the
BackProp算法源程序
- 开发环境:C语言 简要说明:BackProp算法：BP网络是反向传播(Back Propagation)网络。它是一种多层前向网络，采用最小均方差学习方式。这是一种最广泛应用的网络。它可用于语言综合，识别和自适应控制等用途。BP网络需有教师训练。 -development environments : C language Brief Descr iption : BackProp algorithm : BP is the back-propagation network (Back
一个主要用于预测和分类的源程序
- 开发环境:Matlab 简要说明:程序包含的设置包括：列数、样本总个数、建模样本数、预报因子数、预报对象数、学习因子、 动量因子、训练次数、总体误差、隐节点数。-development environment : Matlab brief descr iption : program includes the installation including : number, the total sample number, the number of samples modeling
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- 对大多数人来说，计算机真实感图形已不再是一个陌生的名词，它正日益广泛的深入到人们日常的工作、学习和生活中。在影视特技、广告动画中，人们已经领略到计算机真实感图形的神奇魅力。在各种情景仿真、飞机驾驶员训练中，真实感图形技术更是大显身手。在房间和座舱的光照明设计中，真实感图形具有广泛的应用前景-For most people, realistic computer graphics is no longer an unfamiliar term, it is increasingly widely
Inception_V3(Transfer)
- 本算法实现了InceptionV3模型的迁移学习。训练好的inceptionV3模型可自行搜索下载.pb文件，数据集需为本地jpg图片。(Realization of full adder schematic diagram)
Residual_Neural_Network-master
- 实现了残差神经网的训练，在jubernotebook上运行(The training of residual neural network is realized and it runs on jubernotebook)
深度机器学习DBN
- 深度神经网络算法，可直接用用于模型训练，进行机器学习。算法可靠。(The deep neural network algorithm can be directly used for model training and machine learning. The algorithm is reliable.)
Broad-Learning-System-master
- 宽度学习python实现,有关增加映射节点、增强节点的宽度模型以及增加数据的训练模型实现(Broad-Learning System By Python)
ELM预测
- 给出了一种极限学习机（elm)算法，并用汽油近红外光谱辛烷值数据集对ELM网络进行训练，最后用ELM对汽油辛烷值进行预测，并对预测结果进行评价。文件内含ELM工具箱，可直接在MATLAB运行。(An extreme learning machine (elm) algorithm is presented, and the ELM network is trained with the data set of gasoline near infrared spectroscopy octane
ELM分类
- 内含两个数据集---iris_data和classsim，分别为艾瑞斯花和红酒的分类训练数据。分别用这两个数据集对极限学习机（ELM）进行训练，并测试ELM的分类效果。(It contains two data sets, iris_data and classsim, which are classified training data of Iris Flower and Red Wine respectively. The two data sets are used to train t
使用vgg16训练cifar数据集
- 神经网络 深度学习 慕课平台 tensorflow2.1 使用vgg16训练cifar10分类数据集
UCI（55个）
- 机器学习训练的数据集-UCI数据集，包含55个数据集(Machine learning training data set -UCI data set, containing 55 data sets)
shiyan1
- 利用多GPU进行分布式训练,用的是tensorflow的Keras平台(Distributed Training Using Multi-GPU)
Machine Learning
- 吴恩达新新书-Machine Learning Yearing-完整中文版-机器学习训练秘籍）(Wu Enda's New Book - Machine Learning Yearing - Complete Chinese Version - Machine Learning Training Secret Book))
MNIST_data
- MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。(The MNIST data set is a very classic data set in the field of machine learning. It consists of 60,000 training samples and 10,000 test samples. Each sample is a 28 * 28 p
机器学习之随机森林
- Bagging是并行式集成学习方法最著名的代表，Bagging通常对分类任务使用简单投票法，随机森林（RF）是Bagging的一个扩展变体，RF在以决策树为基学习器构建Bagging 集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择。在RF中，集成模型的每棵树构建时所需的样本都是由训练集经过有放回的随机抽样得来（即自助采样法bootstrap sample）。
基于深度学习的手写数字体识别
- 基于深度学习的手写数字体识别，以卷积神经网络（CNN）作为网络模型，利用mnist手写数字训练数据集训练手写数字识别模型，搭建手写数字识别系统，并用自己手写的数字照片进行测试。
rbf
- 基于径向基神经网络的仓储机器人路径规划训练代码(Automated Guided Vehicle Path-panning Based on Radial Basis Function Neural Network)
q_learn
- 基于matlab实现强化学习算法中的Q-learning算法，进行训练(The Q-learning algorithm of reinforcement learning algorithm is realized based on MATLAB)
GABP
- 使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值。BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络。(Genetic algorithm is used to optimize the weights and thresholds of BP neural network. BP neural network is a kind of multilayer feedforward neural network trained according to the erro