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Neural-Network-Programming-with-Java-SecondEdition:Packt发布的《使用Ja...
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用Java第二版进行神经网络编程 这是Packt 进行的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 关于这本书 是否想发现神经网络领域的最新技术,使您能够理解和设计适用于更复杂问题的新策略? 本书为您提供了一个完整的演练,介绍了基于Java的基于神经网络的基础示例到高级实用示例的开发过程,并为您提供了脱颖而出的一切。 您将首先学习神经网络的基础知识及其学习过程。 然后,我们集中于Perceptrons是什么及其特征。 接下来,您将使用实际示例来实现自组织映射。 进一步,您将了解本书中介绍的一些应用程序,例如天气预报,疾病诊断,客户分析,通用化,极限机器学习和字符识别(OCR)。 最后,您将学习实时优化和适应神经网络的方法。 本书中生成的所有示例均以示例性源代码的形式提供,该源代码合并了面向对象编程(OOP)概念和神经网络功能,以增强您的学习体验。 说明和导航 所有代码都
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Neural-Network-Programming-with-Java-SecondEdition:Packt发布的《使用Java第二版进行神经网络编程》的代码存储库 (577个子文件)
DeltaRule.class 15KB
Matrix.class 11KB
Backpropagation.class 10KB
NeuralNet.class 9KB
NeuralNetApp.class 9KB
Hebbian.class 9KB
Neuron.class 7KB
NeuralOutputData.class 7KB
NeuralDataSet.class 5KB
NeuralNetDeltaRuleTest.class 5KB
NeuralLayer.class 4KB
NeuralInputData.class 4KB
LevenbergMarquardt.class 3KB
NeuralNetHebbianTest.class 3KB
LearningAlgorithm.class 3KB
InputLayer.class 3KB
NeuralNetConsoleTest.class 2KB
NeuralNetLearnTest.class 2KB
RandomNumberGenerator.class 2KB
OutputLayer.class 2KB
HiddenLayer.class 1KB
DeltaRule$1.class 1KB
MatrixTest.class 1KB
DeltaRule$ErrorMeasurement.class 1KB
InputNeuron.class 1KB
HyperTan.class 958B
LevenbergMarquardt$1.class 922B
Backpropagation$1.class 913B
Sigmoid.class 911B
Hebbian$1.class 889B
Linear.class 845B
GaussianInitialization.class 739B
UniformInitialization.class 729B
Step.class 694B
IdentityMatrix.class 667B
NeuralNetApp$1.class 578B
ZeroInitialization.class 506B
NeuralInput.class 388B
NeuralException.class 377B
IActivationFunction.class 366B
WeightInitialization.class 360B
stylesheet.css 13KB
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diabetes_output_training.csv 3KB
breast_cancer_output_training.csv 2KB
card_inputs_test.csv 2KB
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breast_cancer_inputs_test.csv 2KB
inmet_13_14_input_test.csv 1KB
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financial_company_test.csv 362B
breast_cancer_output_test.csv 332B
diabetes_output_test.csv 312B
inmet_13_14_output_test.csv 288B
ocr_traning_outputs.csv 199B
ocr_test_outputs.csv 199B
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NeuralNetApp.form 19KB
NeuralNetApp.form 19KB
NeuralNetApp.form 19KB
NeuralNetApp.form 19KB
NeuralNetApp.form 19KB
NeuralNetApp.form 19KB
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NeuralOutputData.html 38KB
Matrix.html 37KB
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Backpropagation.html 35KB
LearningAlgorithm.html 34KB
LevenbergMarquardt.html 31KB
NeuralNet.html 30KB
Neuron.html 29KB
Hebbian.html 29KB
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NeuralNet.html 25KB
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DataSet.html 25KB
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NeuralDataSet.html 24KB
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CompetitiveLayer.html 20KB
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NeuralException.html 20KB
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janejane815
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