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搜索资源列表

  1. GA

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  2. 介绍遗传算法基本原理和人工神经网络,并行遗传,遗传程序等,并用这些方法为商旅问题等求解-Genetic algorithm and Artificial neural network Parallel GA Genetic programming Traveling salesman
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-03-25
    • 文件大小:132.24kb
    • 提供者:张庭
  1. BP_parallem

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  2. 编程的 BP算法并行,很好,值得下载,详细的介绍了BP算法-Of the BP algorithm for parallel programming, well worth downloading and detailed descr iption of the BP algorithm for
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-10
    • 文件大小:1.58mb
    • 提供者:薛文
  1. cuSVMVCcode

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  2. 基于GPU计算的SVM,VC++源码,包括详细文档说明文件。借用了GPU编程的优势,该代码据作者说比常规的libsvm等算法包的训练速度快13-73倍,预测速度快22-172倍。希望对大家有用-cuSVM is a software package for high-speed (Gaussian-kernelized) Support Vector Machine training and prediction that exploits the massively parallel proc
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2016-03-03
    • 文件大小:859.16kb
    • 提供者:Sheng
  1. cuda-GPU

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  2. 本文详细分析了Tesla GPU图形与计算架构和CUDA统一计算设备架构,详细描述了如何对计算任务进行并行分解,并通过CUDA的双层并行编程模型映射到Tesla GPU上。 在本文的实现部分,以软件开发流程为主线,描述了如何利用CUDA实现模式识别中的三种常用算法-The paper analyzed the Tesla GPU computing architecture and CUDA graphics and computing devices unified architecture,
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-09
    • 文件大小:2.82mb
    • 提供者:逍遥
  1. cuda_monte_carlo

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  2. 这是论文 On the Utility of Graphics Cards to Perform Massively Parallel Simulation of Advanced Monte Carlo Methods 的配套代码,对于了解GPU cuda并行编程有用.-This is the thesis " On the Utility of Graphics Cards to Perform Massively Parallel Simulation of Advanced Mo
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-30
    • 文件大小:12.02mb
    • 提供者:allen
  1. Capture

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  2. Abstract: This paper presents a new control strategy to optimize the fuel economy of parallel configured charge sustained hybrid electric vehicles. This new approach is a constrained engine on-off strategy, which has been developed from the two extr
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2018-04-29
    • 文件大小:14kb
    • 提供者:Try Wahyudi
  1. Function optimization algorithm

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  2. 遗传算法提供了求解非线性规划的通用框架,它不依赖于问题的具体领域。遗传算法的优点是将问题参数编码成染色体后进行优化, 而不针对参数本身, 从而不受函数约束条件的限制; 搜索过程从问题解的一个集合开始, 而不是单个个体, 具有隐含并行搜索特性, 可大大减少陷入局部最小的可能性。而且优化计算时算法不依赖于梯度信息,且不要求目标函数连续及可导,使其适于求解传统搜索方法难以解决的大规模、非线性组合优化问题。(Genetic algorithm provides a general framework f
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2019-04-18
    • 文件大小:33kb
    • 提供者:FZenjoys
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