classification_BPNeuralNetwork 本文介绍了通过Python实现BP神经网络分类算法，对不同半径的圆进行多分类（3分类），特征即为圆的半径。 输入层12节点，一个6节点的隐藏层，输出层3个节点。 1.目标 通过BP算法实现对不同半径的圆的分类。 2.开发环境 IDE：PyCharm 2018.3.3(Community Edition) Python及相关库的版本号如下图所示： 3.准备数据 目的： 生成3类圆在第一象限内的坐标（圆心都是原点） 第1类：半径范围为110，分类标识为‘0’ 第2类：半径范围为1020，分类标识为‘1’ 第3类：半径范围为20~30，分类标识为‘2’ 代码如下：data_generate.py import numpy as np import math import random import csv # 只生成第一象限内的坐标即

深度递归神经网络在语音分离中的应用和增强 语音分离实验 培训代码： codes/TSP/train_TSP_demo_mini_clip.m 演示版 在codes/TSP/demo/model.mat找到预训练的模型 在codes/TSP/demo/run_test_single_model.m运行演示代码 依存关系 该软件包基于 该软件依赖Mark Schmidt的软件包进行凸面优化。 此外，我们还包括了用于处理MFCC文件的Mark Hasegawa-Johnson的。 我们将用于计算功能（MFCC，logmel）（HCopy）。 我们使用信号处理功能。 我们使用工具箱版本2.0、3.0进行评估。 处理您的数据： 要尝试对数据进行编码，请参阅mir1k，TSP设置-相应地将数据放入codes/TSP/Data/ 。 调整开发集上的参数并检查结果。 笔记 使用MATLAB

使用手写识别的计算器 这个项目是我面向对象编程课程的最后一个项目。 下面介绍该算法为显示包含数学方程式的输入图像的结果而采取的步骤。 1-图像分割 该程序对输入图像进行分段，仅提取所需的数字或运算符进行计算，然后将每个数字或运算符转换为28x28像素的小图像，这将作为神经网络的输入。 程序接受的数字范围是0-9 ，有效的操作是：加法，减法，乘法，除法，幂和使用括号。 2-分类 从算法的第一步中提取的缩略图被馈送到仅具有一个隐藏层的预训练神经网络，该神经网络的预测是S形激活的向量，每个描述输入的依存概率p（i）图像属于第（i）类。 3-计算结果 对每个分割的图像进行分类后，我们将此分类转换为相应的数字或运算符，并将其隐含为表达式字符串。 然后，我们将此字符串传递给基于堆栈的计算器以计算其结果。 然后使用简单的GUI将所有这些包装到JavaFX应用程序中。 将发布文档，以获取有关算法步骤以及

糖尿病神经网络 使用Keras的神经网络可根据健康数据对糖尿病风险进行分类。

神经网络图像处理Matlab项目 使用Matlab和人工神经网络从面部线条检测人的年龄的图像处理应用程序

PyTorch实现Quasi-Recurrent Neural Network (QRNN) - 比NVIDIA的cuDNN LSTM快16倍

Matlab深度置信网络DBN代码解析用于机器学习的神经网络 Geoff Hinton 的 Coursera 课程“机器学习神经网络”的 Matlab 源文件。 Geoff Hinton 于 2019 年从 Coursera 中删除了该课程，因为他觉得现在已经过时了。 然而，这些讲座仍然是对神经网络的很好的介绍，可以在 Geoff Hinton 的网站上找到。 课程大纲如下。 一、简介 为什么我们需要机器学习 什么是神经网络 一些简单的神经元模型 一个简单的学习例子 三种学习方式 2.感知器学习过程 网络架构的主要类型概述 感知器 感知器的几何视图 为什么学习有效 感知器不能做什么 3. 反向传播学习过程 学习线性神经元的权重 线性神经元的误差面 学习逻辑输出神经元的权重 反向传播算法 如何使用反向传播算法计算的导数 4. 学习词的特征向量 学习预测下一个单词 对认知科学的简要介绍 另一个改道_softmax输出函数 神经概率语言模型 处理大量可能输出的方法 5. 使用神经网络进行物体识别 为什么物体识别很困难 实现视点不变性的方法 用于手写数字识别的卷积神经网络 用于物体识别的卷积神

matlab分时代码概述 神经网络：数字识别是一系列MATLAB脚本，使用逻辑回归和神经网络对手写数字进行分类。 该项目分为两个部分。 每个部分的目标是正确分类手写阿拉伯数字（从0到9）。 第1部分比较了使用逻辑回归完成此任务与使用具有给定预先学习参数的神经网络的完成情况。 第2部分使用神经网络完成该任务，该神经网络通过错误的反向传播来“学习”参数。 此仓库中有对应于每个部分的文件夹。 此项目已完成在Coursera上提供的斯坦福大学课程。 技术要求 要运行此软件，您需要Octave或MATLAB。 MATLAB是专有的，Octave是开源的，并且大多数情况下都与MATLAB兼容。 两者都是为复杂的数值计算而设计的。 您可以下载Octave。 但是，我使用MATLAB编写了该项目，因此我不确定要使该项目在Octave中运行需要进行多少更改。 使用神经网络：数字识别 要使用此软件，您应该： 将此存储库中的所有文件下载到计算机上的同一目录中。 在Octave / MATLAB中运行以下程序之一： “ ex3.m”-位于“转发”文件夹中，该程序仅使用逻辑回归对手写数字进行分类。 “ ex3_

资金 使用图神经网络和开源资源库检测代码漏洞。这是模型中描述的实现： ，， ， ，，，，李立变和，“将基于图的学​​习与自动数据收集相结合以检测代码漏洞” 。 FUNDED是用于构建漏洞检测模型的新颖学习框架，该框架利用图神经网络（GNN）的进步来开发一种新颖的基于图的学​​习方法，以捕获并推理程序的控制，数据和调用依赖性。 2020年11月-该论文被接受！ 在线工具和更多数据集可在我们的。 内容 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 先决条件 在运行项目之前安装必要的依赖项，SoftWare的一部分与数据预处理有关，而Python库是我们已经测试过的环境。有关更多详细信息，请参考requirements.txt： 软件： Python库： 设置 本节提供了使项目运行的步骤，解释和示例。 1）克隆此仓库 $ git clone git

股票日收益率预测 1）如何将原始数据集转换为可用于时间序列预测的数据。（2）如何准备数据并使LSTM适合多变量时间序列预测问题。（3）如何进行预测并将结果重新调整回原始数据。