搜索资源列表
自组织系统Kohonen网络模型源程序
- 自组织系统Kohonen网络模型。对于Kohonen神经网络，竞争是这样进行的：对于“赢”的那个神经元c，在其周围Nc的区域内神经元在不同程度上得到兴奋，而在Nc以外的神经元都被抑制。网络的学习过程就是网络的连接权根据训练样本进行自适应、自组织的过程，经过一定次数的训练以后，网络能够把拓扑意义下相似的输入样本映射到相近的输出节点上。网络能够实现从输入到输出的非线性降维映射结构：它是受视网膜皮层的生物功能的启发而提出的。~..~-Kohonen network model. For Kohonen
fftcode
- fft算法的源码，是全国电子设计大赛一等奖获得者使用的-fft algorithm source is the National Electronic Design Competition first prize winner of use
hubel
- 关于脑神经解剖学、神经机能的， 若贝尔奖得主HUBEL写的书，是麻省理工推荐脑认知与人工智能课推荐的必读书-On brain anatomy, neurological function, if the Bell Prize winner HUBEL book is recommended by the Massachusetts Division of brain cognition and artificial intelligence will be recommended reading
SOM-logistic
- SOM网络即自组织特征映射网络，采用竞争学习规则——Winner-Take-All 。网络的输出神经元之间相互竞争以求被激活，结果在每一时刻只有一个输出神经元被激活。这个被激活的神经元称为竞争获胜神经元，而其它神经元的状态被抑制，故称为Winner Take All。SOM网络是以生物学为基础，其运行分为训练和工作两个阶段。-SOM network self- organizing feature map network, competitive learning rule- Winner- T
一字棋-人工智能
- 一字棋游戏，包括两个选手。用户可以在一个3*3的棋盘上任意的选择空闲的位置拜访棋子，最早在水平方向上，或者垂直方向上或者对角线方向上形成三子一线者获胜。(One word chess game, including two players. Users can choose a free position to visit a piece of chess on a 3*3 chessboard, and the winner is first formed in the horizontal