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搜索资源列表

  1. K-meanCluster

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  2. How the K-mean Cluster work Step 1. Begin with a decision the value of k = number of clusters Step 2. Put any initial partition that classifies the data into k clusters. You may assign the training samples randomly, or systematically as the f
  3. 所属分类:并行运算

    • 发布日期:2014-01-17
    • 文件大小:1.96kb
    • 提供者:yangdi
  1. Example4

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  2. 采用贝叶斯正则化算法(抑制过拟合)提高 BP 网络的推广能力,采用两种训练方法, 即 L-M 优化算法(trainlm)和贝叶斯正则化算法(trainbr),用以训练 BP 网络;-Bayesian regularization algorithm (inhibition of over-fitting) to improve the generalization ability of BP network, using two training methods, that LM opti
  3. 所属分类:MPI

    • 发布日期:2017-03-30
    • 文件大小:1.13kb
    • 提供者:liuwei
  1. PSOtoolbox.rar

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  2. 微粒群算法[PSO ] 是由Kennedy 和Eberhart等于1995 年开发的一种演化计算技术, 来源于对鸟群捕食过程的模拟。PSO同遗传算法类似,是一种基于叠代的优化工具,但与遗传算法使用遗传操作子进行优化不同,利用群体中各个体之间的“协作”与“竞争”关系,根据自身及其竞争者的飞行经验,调整自己的行为。同遗传算法比较,PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化,神经网络训练,模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。,Particle Swarm Opt
  3. 所属分类:MPI

    • 发布日期:2017-03-26
    • 文件大小:863.52kb
    • 提供者:wzy
  1. cd40192

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  2. 清华大学cuda培训教程 gpu并行算法 高清版pdf-Tsinghua University training course cuda parallel algorithm gpu HD version pdf
  3. 所属分类:MPI

    • 发布日期:2017-04-01
    • 文件大小:61.86kb
    • 提供者:lx
  1. tsp_nn

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  2. KNN classifiers, training is training set, testing is test set, D is the distance, D=1 is mandistance D=2 is 欧氏距离 D=3是 infinite norm K is the number of selected neighbors- KNN classifiers, training is training set, testing is test set,
  3. 所属分类:MPI

    • 发布日期:2017-03-29
    • 文件大小:2.6kb
    • 提供者:
  1. MPI-develop-details

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  2. mpi 并行计算程序开发培训(leveno)-mpi parallel computing application development training (leveno)
  3. 所属分类:MPI

    • 发布日期:2017-03-30
    • 文件大小:971.33kb
    • 提供者:shanshan
  1. training-2003

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  2. 这是中科大的并行运算学习资料,个人感觉很有用处-Cultivation of parallel computing is to learn information useful personal feeling
  3. 所属分类:MPI

    • 发布日期:2017-05-01
    • 文件大小:857.54kb
    • 提供者:jidutu
  1. COROUTINE

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  2. 一个高手 写协程源码,可以 在MCU等系统上运行-Training game to write a master document, you can refer to learning
  3. 所属分类:MPI

    • 发布日期:2017-04-14
    • 文件大小:2.51kb
    • 提供者:魏伟
  1. convlutional_network_GPU

    1下载:
  2. 卷积神经网络的GPU实现。使用GPU计算来加速神经网络训练。-GPU convolution neural network implementation. Accelerate the training time
  3. 所属分类:MPI

    • 发布日期:2016-09-06
    • 文件大小:2.19mb
    • 提供者:jiaoql
  1. High-performance-computing

    0下载:
  2. 中科院高性能计算平台培训ppt,介绍了高性能计算平台使用方法。-CAS high-performance computing platform training ppt, introduced the high-performance computing platform to use.
  3. 所属分类:MPI

    • 发布日期:2017-05-28
    • 文件大小:9.96mb
    • 提供者:shanexia
  1. IntroCompMod

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  2. Matlab UCL training useful for computational analysis
  3. 所属分类:MPI

    • 发布日期:2017-05-09
    • 文件大小:1.53mb
    • 提供者:ferferi
  1. MPIch-KNN

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  2. 基于MPICH的KNN并行化计算,固定5个进程同时计算,经24W个训练样本学习,预测效果良好.-MPICH-based KNN parallel computing, fixed five processes simultaneously calculated by 24W training samples to learn, good prediction.
  3. 所属分类:MPI

    • 发布日期:2016-05-21
    • 文件大小:431kb
    • 提供者:name
  1. HMM_EM

    0下载:
  2. Hadoop隐马尔科夫模型的实现,有训练算法(EM),产生的模型参数可以用来单机使用,亲测可用,可供正在学习hadoop的同学参考-Implement Hadoop hidden Markov model, there are training algorithm (EM), the model parameters can be used to produce stand-alone use, pro-test available for reference students are lear
  3. 所属分类:MPI

    • 发布日期:2017-04-30
    • 文件大小:11.7kb
    • 提供者:黄志
  1. 5CUDAProgModel

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  2. CUDA最新培训课件,内容详细,通俗易懂。-The latest CUDA training courseware, instructor for the University of Science and Technology of China doctoral Zhou Bin. Detailed and easy to understand.
  3. 所属分类:MPI

    • 发布日期:2017-05-06
    • 文件大小:878.14kb
    • 提供者:chenzhiyuan
  1. MPI_OpenMP

    1下载:
  2. 里面包含MPI以及OpenMP的培训资料和MPI在分子动力学领域应用的资料-Information which contains MPI and OpenMP and MPI training materials in the field of molecular dynamics applications
  3. 所属分类:MPI

    • 发布日期:2017-12-15
    • 文件大小:63.83mb
    • 提供者:刘建凯
  1. shiyan1

    1下载:
  2. 利用多GPU进行分布式训练,用的是tensorflow的Keras平台(Distributed Training Using Multi-GPU)
  3. 所属分类:并行计算

    • 发布日期:2020-09-22
    • 文件大小:1kb
    • 提供者:1303398772
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