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搜索资源列表

  1. Boltzmann Machin

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  2. 仿真1:首先把网络温度参数T固定在100,按工作规则共进行1000次状态更新,把这1000次状态转移中网络中的各个状态出现的次数Si(i=1,2,…,16)记录下来 按下式计算各个状态出现的实际频率: Pi=Si/∑i=1,NSi=Si/M 同时按照Bo1tzmann分布计算网络各个状态出现概率的理论值: Q(Ei)=(1/Z)exp(-Ei/T) 仿真2:实施降温方案,重新计算 采用快速降温方案:T(t)= T0/(1+t) T从1000降到0.01,按工作规则更新网络状态 当T=0.01时结
  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:4.79kb
    • 提供者:韵子
  1. DEELMNN

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  2. 利用差分演化优化极限学习机神经网络的matlab源代码,涉及2个matlab程序-evolutionary extreme learning machine, differential evolution
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2015-03-17
    • 文件大小:6.79kb
    • 提供者:LEVIN
  1. LSTM-MATLAB-master

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  2. matlab recurrent neural network machin learning
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2018-01-06
    • 文件大小:492kb
    • 提供者:reza7172
  1. ex1

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  2. NG Andrew-machin learning code- ex1
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2018-04-23
    • 文件大小:40kb
    • 提供者:Gen儒
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