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  1. javaforBPandrbf

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  2. 用java编写的bp网络和rbf网络的源程序 JNNT由java语言写成,具有跨平台的优越性能.java applet的演示版更简单到只需要任何机器上的浏览器就可以运行,无需安装任何大型附加软件。更方便爱好者通过internet远程访问资源。 -with java bp prepared by the network and the networks of the source rbf JNNT by java language, cross-platform advantages ca
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:34773
    • 提供者:wenwen
  1. Java_neuralnetwork_toolkit

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  2. 本工具包主要是为对神经网络有兴趣人士提供的一种方便,灵活的学习和研究软件。 JNNT由java语言写成,具有跨平台的优越性能.java applet的演示版更简单到只需要任何机器上的浏览器就可以运行,无需安装任何大型附加软件。更方便爱好者通过internet远程访问资源。 支持反向传播算法(BP),LBG聚类法和径向基网络(RBF)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:33465
    • 提供者:林盈
  1. ptypes-2.0.tar

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  2. PTypes是一个扩充了多线程和网络功能的STL库,具有跨平台移植的能力-PTypes is an expansion of the multithreading and networking capabilities for the STL, which is cross-platform capability transplant
  3. 所属分类:STL

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:225135
    • 提供者:苗林
  1. fann-2.1.0beta

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  2. Fast Artificial Neural Network Library是一个免费开源的神经网络库,它用C实现了支持全连接及稀连接的多层人工神经网络,并且支持定点和浮点数的跨平台运行。库中包含有易于处理训练数据的框架。它易于使用、通用、文档完备并且快速。目前已有PHP, C++, .NET, Ada, Python, Delphi, Octave, Ruby, Prolog Pure Data 和 Mathematica的绑定。库中还附有一本带例子和关于如何使用本库的建议的参考手册,本库也有
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-14
    • 文件大小:4033198
    • 提供者:hopper
  1. FANN-2.2.0-Source

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  2. FANN 2.20 Source code.Fast Artificial Neural Network Library是一个免费开源的神经网络库,它用C实现了支持全连接及稀连接的多层人工神经网络,并且支持定点和浮点数的跨平台运行。库中包含有易于处理训练数据的框架。它易于使用、通用、文档完备并且快速。目前已有PHP, C++, .NET, Ada, Python, Delphi, Octave, Ruby, Prolog Pure Data 和 Mathematica的绑定。库中还附有一本带例子
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2016-01-21
    • 文件大小:2353152
    • 提供者:兰虹丞
  1. FastArtificialNeuralNetwork2.2

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  2. Fast Artificial Neural Network Library是一个免费开源的神经网络库,它用C实现了支持全连接及稀连接的多层人工神经网络,并且支持定点和浮点数的跨平台运行。库中包含有易于处理训练数据的框架。-Fast Artificial Neural Network Library is a free open source neural network library, which implements multilayer artificial neural network
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-11
    • 文件大小:2276860
    • 提供者:calosy
  1. bnn-master

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  2. 一个高度优化的轻量深度学习前向框架,使用C/C++语言开发,跨平台,支持读取Caffe模型文件,主要处理卷积神经网络。与市面上大多数移动端解决方案不同,我们的量化压缩技术不仅针对模型的权重,还涉及到输入的特征向量压缩。针对这一特性我们在模型文件和内存大小得到裁剪的同时还对框架的性能做了大量优化。(A highly optimized lightweight deep learning forward framework, developed using C/C++ language, cross
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2020-02-17
    • 文件大小:19260416
    • 提供者:123xy
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