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神经网络预测数据Neural Networks predict (MATLAB版)
神经网络预测数据Neural Networks predict (MATLAB版)
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神经网络号预测
Neural
Networks
predict
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使用神经网络进行预测,有BF,FF,GRNN,RBF网络等,
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matlab实现的神经网络预测
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(1)时序预测(2)绘制预测值和真实值对比曲线(3)绘制真实值和预测值的误差对比曲线(4)可以通过更改参数显示多个预测值
PyTorch-Spiking-YOLOv3:Spiking-YOLOv3的PyTorch实现。 根据YOLOv3的两个常见PyTorch实现(ultralyticsyolov3和eriklindernorenPyTorch-YOLOv3)提供了两个分支,目前支持Spiking-YOLOv3-Tiny
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5星 · 资源好评率100%
PyTorch-Spiking-YOLOv3 基于YOLOv3的PyTorch实现( )的Spiking-YOLOv3的PyTorch实现,目前支持Spiking-YOLOv3-Tiny。 整个Spiking-YOLOv3即将得到支持。 介绍 为了实现尖峰效果,YOLOv3-Tiny中的某些运算符已进行等效转换。 有关详细信息,请参阅/ cfg中的yolov3-tiny-ours(*)。cfg
使用神经网络进行预测 (MATLAB版)Neural Networks predict
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使用神经网络进行预测,有BF,FF,GRNN,RBF网络等, 使用神经网络进行预测 (MATLAB版)Neural Networks predict
matlab BP 神经网络的数据预测
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5星 · 资源好评率100%
本程序实现给出一组数据来训练神经网络,让其能够准确预测出数据的未来趋势。并且画出了仿真图像。可以看见仿真的图和实测的很接近。
使用Tensorflowjs基于YOLO模型实现浏览器中的目标检测
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使用Tensorflow.js基于YOLO模型实现浏览器中的目标检测
yolo-v3-pytorch
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YOLO算法,从V1到V2,再到现在的V3系列,算法的性能在不断改进,以至于现在成为了开源通用目标检测算法的佼佼者。
Feedforward-Neural-Network:前馈神经网络,用于近似连续函数。 网络使用给定的训练数据和参数进行训练。 网络使用给定的测试数据给出预测。 该文件不导入任何外部模块
浏览:43
前馈神经网络 前馈神经网络,用于近似连续函数。 网络使用给定的训练数据和参数进行训练。 网络使用给定的测试数据给出预测。 该文件不导入任何外部模块。
Predicting_Energy_Consumption_With_Convolutional_Neural_Networks:该存储库包含实现管道的代码(使用raster.io,gdal和SentinelHub API),以创建具有转移学习的卷积神经网络(使用TensorFlow创建),该网络旨在预测基于卫星图像的局部能耗。
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Data_Science_Capstone 通过卷积神经网络和转移学习预测最不发达国家的能源消耗。 晚上的灯光可以在以下找到: : 。 需要通过创建唯一的客户端和机密ID,以便通过为此项目创建的管道访问Sentinel Satelite Imagery。
A-Graphical-Tool-for-Designing-and-Training-Deep-Neural-Networks:这项工作是我的学士论文的结果。 这个想法是建立一个用于设计,创建和测试神经网络的图形工具。 此外,该工具应该能够导出神经网络,以将其集成到其他应用程序中。 最重要的是,它应该能够加载和预处理数据
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用于设计和训练深度神经网络的图形工具 这项工作是我的学士论文的结果。 这个想法是建立一个用于设计,创建和测试神经网络的图形工具。 此外,该工具应该能够导出神经网络,以将其集成到其他应用程序中。 最重要的是,它应该能够加载和预处理数据。 一般信息 导师 机构 项目团队 配置 的Python3.6.4 pyqt5-5.15.2 枕头-8.1.0 六-1.15.0 火炬视觉-0.4.1 数
Recurrent-Neural-Networks:使用 Python 和 Theano 实现的用于对序列数据进行建模的循环神经网络
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循环神经网络 这是一个用于三种输出的 RNN:实值、二进制和 softmax。 并针对五种激活函数:sigmoid、tanh、relu、lstm、gru。 要运行代码,您需要在 PYTHONPATH 中有 Theano 库: 然后将结果保存在 *.png 文件下: .png 要使用不同的超参数测试模型,您需要修改任何测试函数。 使用默认参数运行代码在 CPU 上大约需要 5 分钟。 相关资源
Provable-Training-and-Verification-Approaches-Towards-Robust-Neural-Networks:此仓库跟踪流行的可证明的针对健壮的神经网络的训练和验证方法,包括流行数据集的排行榜和论文分类
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面向稳健神经网络的可行培训和验证方法 最近,可证明的(即经过认证的)对抗性鲁棒性训练和验证方法证明了它们对抗对抗性攻击的有效性。 与经验性鲁棒性和经验性对抗性攻击相反,可证明的鲁棒性验证为给定的神经网络提供严格的鲁棒性下界,这样就不会再有现有或将来的攻击了。 注意,针对健壮网络的训练方法通常与相应的验证方法联系在一起。 例如,在训练之后,通常以“鲁棒精度”(RACC)的形式在测试集上测量鲁棒性界
神经网络故障诊断和数据预测的matlab程序
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3星 · 编辑精心推荐
神经网络故障诊断和数据预测的matlab程序;故障诊断运用的是BP神经网络,数据预测运用的是RBF神经网络,已经程序测试,成功完美运行
使用神经网络进行数据预测 :使用神经网络进行数据预测-matlab开发
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使用前馈神经网络进行数据预测或数据预测 有任何疑问请联系 +91 9994444414 josemebin@gmail.com
BP神经网络数据预测matlab代码
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BP神经网络做数据预测的matlab源代码,可以直接运行,神经网络预测过程是用详细程序实现的,而没有调用工具箱,便于初学者了解神经网络的工作原理!代码简洁易懂,希望对matlab爱好者有帮助!
BP神经网络实现数据预测
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使用BP神经网络,通过对历史数据的学习,来预测未来数据的变化情况
NeMo_脉冲神经网络工具_spiking neural network
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国外开发的一个脉冲神经网络工具包,matlab和python均可使用,适合类脑和spiking神经网络研究使用
MATLAB之LSTM预测
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matlab深度学习工具箱之LSTM, 采用历史序列进行预测, MATLAB应用实例 直接采用工具箱进行序列预测
BP神经网络预测超详细
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3星 · 编辑精心推荐
基于BP神经网络,测试集辛烷值含量预测结果对比
RBF神经网络神经网络故障诊断和数据预测的matlab程序.zip
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ANN人工神经网络的matlab实现
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在网上收集了很多资料,然后整理出了这个代码,并根据个人理解做了一些比较详细的注解。希望能对大家有所帮助,不足之处也请大家多多指教!
Neural_Networks.zip_earthtgr_feature set MATLAB_人脸识别_机器视觉_神经网络
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通过神经网络这一架构编写matlab程序进行人脸识别,先训练,然后进行了测试,测试集的准确率在百分之90以上,不同的特征提取函数准确率不同。
Multi-Source_Ensemble_Learning_Neural_Networks:IEEE生物医学工程学交易论文的代码,题为“在源丢失数据的情况下对帕金森氏病进行远程预测的多源集合学习”-Source code learning
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多源合奏_学习_神经网络 IEEE生物医学工程学交易论文的代码,题为“在源丢失数据的情况下对帕金森氏病进行远程预测的多源集合学习” 这是用于训练,验证和测试原稿II-C节中所述的深度神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN)的代码。 此外,还包括用于从Synapse下载原始mPower数据的可自定义脚本,并附带有关如何使用的完整说明。 如果对代码或手稿有任何疑问,请联系 。 如果使用此代码
实现预测多个输出的神经网络
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输入一组包含多个因变量和多个自变量的数据时,自训练估计因果关系,在输入另一组自变量时,预测多个因变量
artificialneuralnetwork:深度学习项目,其中该模型使用“人工神经网络”基于之前的数据预测银行客户是否退出
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人工神经网络 深度学习项目,其中该模型使用“人工神经网络”根据其先前的数据预测银行客户是否退出 .ipynb和.py文件中提供了代码 详细说明 准确性:0.866或86.6% 混淆矩阵= [[1545 50] [218 187]] 可视化1(混淆矩阵) Tensorflow,Keras,sklearn,numpy,pandas
Spiking neural networks
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NNetFF.m
2KB
NNetGRNN.m
1KB
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267B
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NNetRBF.m
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AuckyWang
2013-05-17
很好的资源,比较基础,适合初学者!
frith
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