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bp
- bp神经网络程序，应用非常之广。适合初学者学习-bp neural network program, the application is very broad. Suitable for beginners to learn
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- 李亚非老师的神经网络讲义 包含知识归纳、作业、习题、试卷、PPT，通俗易懂，是学习神经网络必备资料-Li Yafei teacher handouts neural network Includes knowledge induction, operations, exercises, papers, PPT, straightaway, it is essential information learning neural network
Bp-Ann
- BP神经网络的vc++实现，注释很多，容易学习上手.-BP-annS,Artificial intelligent lifting platform
bp-neural-network(3-hidden-layer)
- 3隐层的bp神经网络，有详细的注释，各隐层的权值调整、输出层阈值调整，学习样本输出层至隐层一般化误差-3 bp neural network hidden layer, there are detailed notes, each hidden layer weight adjustment, the output layer threshold adjustment, learning sample output layer to the hidden layer generalization
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- matlab实现神经网络分析,供初学者学习-matlab realize neural network analysis，For beginners to learn
master_Hebb
- 用于神经网络的编程学习，针对初学者的一个神经网络ＰＩＤ控制器的设计-PID controller design
BP-Adaboosting
- Adaboosting算法结合BP神经网络，进行强学习预测，预测精度极高-Adaboosting algorithm combined with BP neural network for forecasting strong learning, high prediction accuracy
BP
- 利用BP神经网络拟合三维函数，通过训练学习预测函数输出。-BP neural network fitting three-dimensional function, through training to learn prediction function output.
pso-bp
- 优化BP网络非常的好，对希望对初学者有学习神经网络这方面的知识有很大的帮助-Optimized BP network is very good, for beginners who want to learn the knowledge of neural networks in this area of great help
Fuzzy-Neural-Network-by-matlab
- 这是一个四个不同的S函数实现集合的递归模糊神经网络（RFNN）。该网络采用了4组可调参数,这使得它非常适合在线学习/操作，从而可应用到系统识别等方面。-This is a collection of four different S-function implementations of the recurrent fuzzy neural network (RFNN) described in detail in [1]. It is a four-layer, neuro-fuzzy net
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- 神经网络算法的学习，对于使用神经网络做研究的人很有帮助的，有需要可以一起探讨-Neural network learning, doing research for the use of neural networks were very helpful, and there is a need to explore
ELM
- 一种新的单隐层神经网络算法，学习速度快，泛化能力强-a new single hidden layer neural network algorithm with fast learning speed and good performance
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- 30个MATLAB学习的案例，神经网络的实用例子-30 MATLAB case study, neural network of practical examples
BP-neural-network-algorithm
- BP神经网络算法源程序，可用于求解复杂的学习型问题和大数据挖掘
improved-neural-network-algorithm
- 改进的神经网络算法，同样用于求解学习型的问题和相关模型-The improved neural network algorithm, are also used in solving the problem of learning and related models
introduction-of-adp
- 自适应动态规划介绍。一种求解动态规划方法HJB方程的自学习控制算法，称其为自适应动态规划算法。所提的算法可以用来解决未知离散时间非线性系统的最优控制问题，同时给出了该控制算法的收敛性证明。算法的实现用到了三个神经网络，在递推的每一步分别用来近似性能指标函数、最优控制律和未知非线性系统。-Adaptive Dynamic Programming introduction. Dynamic programming method for solving the HJB equation self-le
BPFuncApproximation
- BP神经网络训练程序，基于梯度学习算法，对非线性函数（hermitian）逼近。-The BP neural network training program，which is based on the steepest descent Method，，，backpropagation network (BP) approximation of the nonlinear function。
elm
- 极速学习机,可以做模型预测、评价，比BP神经网络更优。-Fast learning machine, you can do the model prediction, evaluation, better than BP neural network.
FaceRecognitionBased-OnDeepLearning
- 本文运用深度神经网络的方法克服姿态变量和图像分辨率的影响,提出了一种多姿态的人脸超分辨识别算法并在实验数据集上获得了良好的性能表现。另外本文利用深度信念网络探索正面人脸图像和侧面人脸图像的映射,方法放松了深度信念网络的输入也输出之间绝对相等,而只是保证其高层含义上的相等。实验表明了使用深度信念网络可以学习到侧面人脸图像到正面人脸图像的一个全局映射,但是丢失了个体细节差异。本文还提出了基于深度网络保持姿态邻域进行姿态分类的方法,在学习过程中,我们保证了同一个姿态下的人脸图像应该与同一姿态下的多张图