自組織映射網(wǎng)路(SOM) ，一種以競(jìng)爭(zhēng)架構(gòu)為學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的類神經(jīng)網(wǎng)路模式 SOM網(wǎng)路是模仿腦神經(jīng)細(xì)胞『物以類聚』的特性
標(biāo)簽： SOM 映射
上傳時(shí)間： 2017-01-07
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神經(jīng)網(wǎng)路學(xué)習(xí)分類..Neural Fault Classifier for Transmission Line Protection A Modular Approach
標(biāo)簽： Transmission Classifier Protection Approach
上傳時(shí)間： 2016-01-16
上傳用戶：shizhanincc
機(jī)率神經(jīng)網(wǎng)路分類器之高階合成。對(duì)研究概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很有幫助的。質(zhì)量很高的論文
標(biāo)簽： 分 合成 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 質(zhì)量
上傳時(shí)間： 2016-04-07
上傳用戶：jcljkh
跟類神經(jīng)網(wǎng)路有點(diǎn)像的東西， 不過(guò)現(xiàn)今最常拿來(lái)就是做分類也就是說(shuō)，如果我有一堆已經(jīng)分好類的東西 （可是分類的依據(jù)是未知的！） ，那當(dāng)收到新的東西時(shí)， SVM 可以預(yù)測(cè) (predict) 新的資料要分到哪一堆去。
標(biāo)簽：
上傳時(shí)間： 2014-01-18
上傳用戶：hasan2015
字元辨識(shí)系統(tǒng)-利用二元化之後利用類神經(jīng)網(wǎng)路系統(tǒng)來(lái)辨識(shí)字原碼
標(biāo)簽： 系統(tǒng) 二元
上傳時(shí)間： 2013-12-28
上傳用戶：waizhang
類神經(jīng)網(wǎng)路，MLP程式碼，可以計(jì)算多層架構(gòu)之類神經(jīng)網(wǎng)路運(yùn)算~C
上傳用戶：txfyddz
小弟撰寫的類神經(jīng)網(wǎng)路backpropagataion,可以train如xor等互斥問(wèn)題,使用bcb所完成,因?yàn)殚_(kāi)發(fā)介面較為便利, 大部分使用類別的方法撰寫,所以若有興趣移植到vc的朋友,應(yīng)該也不會(huì)有太大的障礙。
標(biāo)簽： backpropagataion train bcb xor
上傳時(shí)間： 2013-12-30
上傳用戶：jeffery
類神經(jīng)網(wǎng)路的基本運(yùn)算-TLU,為所有學(xué)習(xí)類神經(jīng)入門的的第一個(gè)演算法,單一的neural做簡(jiǎn)易的training,雖無(wú)法解xor的問(wèn)題,但卻是人類史上的類神經(jīng)的第一步.
標(biāo)簽： training neural TLU xor
上傳時(shí)間： 2015-12-02
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屬於SUGENO模糊模型可以藉由類神經(jīng)網(wǎng)路架構(gòu)來(lái)替代
標(biāo)簽： SUGENO 模糊模型
上傳時(shí)間： 2014-01-16
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有SOM、LVQ、ART三種不同方式的類神經(jīng)網(wǎng)路可以參考的實(shí)例
標(biāo)簽： SOM LVQ ART 方式
上傳時(shí)間： 2016-01-25
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