亚洲欧美第一页_禁久久精品乱码_粉嫩av一区二区三区免费野_久草精品视频

蟲蟲首頁| 資源下載| 資源專輯| 精品軟件
登錄| 注冊

train

  • 員工培訓系統 首先確認您的機器上已經安裝了VC6.0以上版本

    員工培訓系統 首先確認您的機器上已經安裝了VC6.0以上版本,要編譯生成可執行文件,需打開后綴名為dsw的文件,系統會默認用VC打開,然后選擇Build菜單下的Set Active Configuration選項,選擇Project Configuration為Win32 Release,然后編譯項目,得到可執行文件。連接數據庫請參照第2章的方法,在ODBC數據源內添加Microsoft Access數據庫train.mdb,并將數據源名設定為train即可實現數據庫和應用程序的正常連接,程序才能正常實現數據庫的訪問。另外,如果用戶自己編寫了.chm的幫助文檔只要和可執行文件放在同一個目錄下就可以了。 用戶要修改程序源碼可以選擇相應的.h和.cpp文件,本實例使用的命名規則基本是:DIALOG_***** 為管理對話框資源, *****Info為數據輸入窗口資源, *****Set為結果集對應的類

    標簽: 6.0 VC 機器

    上傳時間: 2014-01-03

    上傳用戶:luopoguixiong

  • In this demo, I use the EM algorithm with a Rauch-Tung-Striebel smoother and an M step, which I ve r

    In this demo, I use the EM algorithm with a Rauch-Tung-Striebel smoother and an M step, which I ve recently derived, to train a two-layer perceptron, so as to classify medical data (kindly provided by Steve Roberts and Will Penny from EE, Imperial College). The data and simulations are described in: Nando de Freitas, Mahesan Niranjan and Andrew Gee Nonlinear State Space Estimation with Neural Networks and the EM algorithm After downloading the file, type "tar -xf EMdemo.tar" to uncompress it. This creates the directory EMdemo containing the required m files. Go to this directory, load matlab5 and type "EMtremor". The figures will then show you the simulation results, including ROC curves, likelihood plots, decision boundaries with error bars, etc. WARNING: Do make sure that you monitor the log-likelihood and check that it is increasing. Due to numerical errors, it might show glitches for some data sets.

    標簽: Rauch-Tung-Striebel algorithm smoother which

    上傳時間: 2016-04-15

    上傳用戶:zhenyushaw

  • JaNet: Java Neural Network Toolkit resume: A well documented toolkit for designing and training, a

    JaNet: Java Neural Network Toolkit resume: A well documented toolkit for designing and training, and a java library for inclusion in third party programs. description: jaNet package is a java neural network toolkit, which you can use to design, test, train and optimize an ideal Neural Network for your private application. You can then include your saved network in your program using the jaNet.backprop package. The consequent documentation is only in french for the moment, but an english translation is planned. The java source code is released under GPL, and can be compiled with JDK, Symantec Cafe or MS Visual J

    標簽: documented designing training Network

    上傳時間: 2016-04-15

    上傳用戶:zhanditian

  • 神經網絡的基本介紹

    神經網絡的基本介紹,包括了由工具箱指定的有關網絡結構和符號的基本材料以及建立神經網絡的一些基本函數,例如new、init、adapt和train。以反向傳播網絡為例講解了反向傳播網絡的原理和應用的基本過程。

    標簽: 神經網絡

    上傳時間: 2013-12-16

    上傳用戶:奇奇奔奔

  • 這是讀好的ORL 和YALE人臉庫數據

    這是讀好的ORL 和YALE人臉庫數據, 用LODA加載后, 變量train 代表是訓練樣本, test 代碼是測試樣本。

    標簽: YALE ORL 人臉 數據

    上傳時間: 2014-01-04

    上傳用戶:zhangyigenius

  • Face Recognition Library ======================== Advanced face recognition DLL using two functi

    Face Recognition Library ======================== Advanced face recognition DLL using two functions : train and Recognize. Uses neural net back propogation alogorithm with more AI tools added for imaging optimization. Library works great even for a low resolution web cam image and requires the user to align to a mirror frame on screen. Complete Source Code with Video capture and feature extraction kit for Registered Users. Please register here for only $299 with Source Code : http://www.research-lab.com/facerecognitionorder.htm (c) www.research-lab.com

    標簽: Recognition recognition Advanced Library

    上傳時間: 2017-04-25

    上傳用戶:784533221

  • matlab神經網絡工具箱的實用指南

    matlab神經網絡工具箱的實用指南,第一章是神經網絡的基本介紹,第二章包括了由工具箱指定的有關網絡結構和符號的基本材料以及建立神經網絡的一些基本函數,例如new、init、adapt和train。第三章以反向傳播網絡為例講解了反向傳播網絡的原理和應用的基本過程。

    標簽: matlab 神經網絡 工具箱

    上傳時間: 2017-05-07

    上傳用戶:zhyiroy

  • 人工神經網絡分類實現

    人工神經網絡分類實現,在vs2005下實現,訓練數據和測試數據有train.txt和test.txt讀入

    標簽: 人工神經網絡 分類

    上傳時間: 2017-05-21

    上傳用戶:洛木卓

  • svmtrain

    svm中train方法,適用于做svm分類的用戶直接調用

    標簽: svm

    上傳時間: 2015-05-05

    上傳用戶:saberxun

  • 2013遺傳算法工具箱

    % 生成訓練樣本集 clear all; clc; P=[110 0.807 240 0.2 15 1 18 2 1.5; 110 2.865 240 0.1 15 2 12 1 2; 110 2.59 240 0.1 12 4 24 1 1.5; 220 0.6 240 0.3 12 3 18 2 1; 220 3 240 0.3 25 3 21 1 1.5; 110 1.562 240 0.3 15 3 18 1 1.5; 110 0.547 240 0.3 15 1 9 2 1.5]; 0 1.318 300 0.1 15 2 18 1 2]; T=[54248 162787 168380 314797; 28614 63958 69637 82898; 86002 402710 644415 328084; 230802 445102 362823 335913; 60257 127892 76753 73541; 34615 93532 80762 110049; 56783 172907 164548 144040]; @907 117437 120368 130179]; m=max(max(P)); n=max(max(T)); P=P'/m; T=T'/n; %-------------------------------------------------------------------------% pr(1:9,1)=0; %輸入矢量的取值范圍矩陣 pr(1:9,2)=1; bpnet=newff(pr,[12 4],{'logsig', 'logsig'}, 'traingdx', 'learngdm'); %建立BP神經網絡, 12個隱層神經元,4個輸出神經元 %tranferFcn屬性 'logsig' 隱層采用Sigmoid傳輸函數 %tranferFcn屬性 'logsig' 輸出層采用Sigmoid傳輸函數 %trainFcn屬性 'traingdx' 自適應調整學習速率附加動量因子梯度下降反向傳播算法訓練函數 %learn屬性 'learngdm' 附加動量因子的梯度下降學習函數  net.trainParam.epochs=1000;%允許最大訓練步數2000步 net.trainParam.goal=0.001; %訓練目標最小誤差0.001 net.trainParam.show=10; %每間隔100步顯示一次訓練結果 net.trainParam.lr=0.05; %學習速率0.05 bpnet=train(bpnet,P,T); %------------------------------------------------------------------------- p=[110 1.318 300 0.1 15 2 18 1 2]; p=p'/m; r=sim(bpnet,p); R=r'*n; display(R);

    標簽: 2013 算法 工具箱

    上傳時間: 2016-05-28

    上傳用戶:shanqiu

亚洲欧美第一页_禁久久精品乱码_粉嫩av一区二区三区免费野_久草精品视频
久久久九九九九| 欧美日韩在线视频观看| 国产伦精品一区二区三区照片91| 欧美一区二区三区婷婷月色| 亚洲国产精品电影| 国产精品一二一区| 欧美美女视频| 猛干欧美女孩| 欧美亚洲三区| 夜夜爽av福利精品导航| 亚洲福利视频在线| 国产日韩一区二区三区在线| 亚洲一区二区在线视频| 亚洲欧洲日本国产| 黄色亚洲免费| 国产日韩欧美在线播放| 欧美日韩在线播| 欧美激情a∨在线视频播放| 久久夜色精品| 亚洲经典在线看| 国产伦一区二区三区色一情| 欧美日韩极品在线观看一区| 另类尿喷潮videofree| 一区二区日韩欧美| 国色天香一区二区| 国产一区二区久久久| 国产精品成人v| 欧美区在线观看| 欧美**字幕| 六十路精品视频| 久久亚洲综合| 欧美在线欧美在线| 一本色道久久99精品综合| 欧美精品亚洲| 久久亚洲国产精品日日av夜夜| 欧美一区二区视频97| 亚洲在线免费| 午夜精品在线观看| 性视频1819p久久| 亚洲欧美日韩中文视频| 亚洲深夜福利| 亚洲欧美日韩综合aⅴ视频| 亚洲一区二区免费在线| 亚洲一区二区在线视频| 亚洲伊人观看| 羞羞答答国产精品www一本| 性色一区二区| 久久精品视频在线看| 欧美在线观看天堂一区二区三区| 翔田千里一区二区| 久久精品二区三区| 榴莲视频成人在线观看| 欧美大片在线看| 久久亚裔精品欧美| 亚洲精品久久| 一区二区三区四区国产| 亚洲欧美一区二区精品久久久| 一区二区三区四区蜜桃| 亚洲欧美激情精品一区二区| 欧美一区二区福利在线| 久久九九全国免费精品观看| 久久久久久国产精品一区| 欧美大片91| 欧美三区不卡| 欧美专区在线观看| 久久精品99国产精品酒店日本| 久久人人97超碰人人澡爱香蕉| 免费一级欧美在线大片| 欧美视频精品在线| 国产综合18久久久久久| 91久久亚洲| 香蕉成人久久| 欧美成人午夜视频| 国产精品视频免费| 精品成人一区二区| 亚洲大胆女人| 激情久久婷婷| 亚洲一区二区日本| 欧美高清你懂得| 国产精品午夜av在线| 亚洲国产精品黑人久久久| 亚洲视频1区| 狂野欧美激情性xxxx| 国产精品日韩在线一区| 亚洲精品美女91| 亚洲国产人成综合网站| 欧美在线日韩精品| 欧美另类视频| 亚洲国产黄色| 久久精品欧美日韩| 国产精品久久久久久久久久尿| 欧美日韩中文在线| 国产一区二区剧情av在线| 一区二区三区国产| 欧美电影免费| 黄色成人小视频| 欧美亚洲综合网| 欧美性开放视频| 亚洲精选一区| 欧美激情视频网站| 亚洲狠狠丁香婷婷综合久久久| 欧美一区在线直播| 国产精品进线69影院| 99re8这里有精品热视频免费| 久久资源在线| 欧美日韩精品二区第二页| 欧美视频网站| 99视频日韩| 欧美日韩国产一区二区三区| 亚洲第一中文字幕在线观看| 欧美在线视频观看免费网站| 国产精品久久久久aaaa| 国产一区二区三区精品欧美日韩一区二区三区| 一区二区三区波多野结衣在线观看| 久久这里只有精品视频首页| 午夜精品在线| 欧美色网一区二区| 国产精品99久久久久久久vr| 欧美日韩国产在线播放| 日韩午夜激情| 欧美亚韩一区| 亚洲一区二区三区免费在线观看| 免费视频一区| 一本色道久久综合亚洲精品小说| 黑人操亚洲美女惩罚| 伊人狠狠色丁香综合尤物| 日韩一级免费| 国产精品www色诱视频| 国产精品99久久久久久白浆小说| 欧美日韩免费观看一区二区三区| 亚洲精品在线视频| 欧美一区二区三区四区在线观看| 国产日韩欧美一区| 久久亚洲春色中文字幕久久久| 激情综合色综合久久综合| 蘑菇福利视频一区播放| 亚洲美女在线观看| 欧美日本不卡视频| 国产免费亚洲高清| 亚洲欧美一区在线| 黄色另类av| 欧美日韩精品在线播放| 亚洲欧洲一区二区在线播放| 欧美日韩视频在线观看一区二区三区 | 欧美精品自拍| 亚洲剧情一区二区| 国产精品黄视频| 久久精品在线| 亚洲精品视频在线看| 欧美黄色网络| 99成人精品| 国产精品亚洲аv天堂网| 久久精品亚洲| 亚洲人成网站在线播| 国产精品久久久久久福利一牛影视| 亚洲欧美怡红院| 亚洲国产精品一区制服丝袜| 欧美三级电影网| 亚洲一区欧美二区| 亚洲国产裸拍裸体视频在线观看乱了| 欧美色欧美亚洲高清在线视频| 欧美综合国产| 欧美福利网址| 亚洲美女视频在线免费观看| 怡红院精品视频在线观看极品| 欧美日韩色婷婷| 久久亚洲私人国产精品va| 一区二区三区欧美| 狠狠色丁香婷婷综合影院| 欧美午夜电影网| 免费国产自线拍一欧美视频| 香蕉av福利精品导航| 亚洲裸体在线观看| 伊人夜夜躁av伊人久久| 国产精品国产亚洲精品看不卡15 | 9人人澡人人爽人人精品| 国产精品一区视频| 欧美美女福利视频| 久久性色av| 午夜精品一区二区三区电影天堂| 精品福利电影| 国产日韩在线一区| 国产精品mv在线观看| 欧美成人国产va精品日本一级| 篠田优中文在线播放第一区| 亚洲精选一区| 91久久线看在观草草青青| 国产综合视频| 国产精品午夜春色av| 欧美日韩在线观看视频| 欧美电影免费网站| 久久一区二区三区av| 久久亚洲欧美| 欧美在现视频| 亚洲午夜av| 国产精品素人视频| 欧美图区在线视频| 欧美日本一区二区视频在线观看| 美脚丝袜一区二区三区在线观看 | 国内精品久久久久久|