代码搜索:BackProp

找到约 426 项符合「BackProp」的源代码

代码结果 426
www.eeworm.com/read/289743/8530086

m train_deep_network.m

function network = train_deep_network(X, layers, finetune, targets) %TRAIN_DEEP_NETWORK Trains a deep (multi-layer) network using RBMs % % network = train_deep_network(X, layers, finetune) % netwo
www.eeworm.com/read/187396/8641358

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Chapt4:这一章涉及有监督学习的前馈网络 <mark>BackProp</mark>算法:经典的B-P算法(呵呵,很多人想要的么!)。我就不多说了 使用的时候注意,这个目录下还包括其它一些程序,比如Pnet.cpp 是一个前馈多层感知器算法,其它的我没仔细看。大家自己花点时间 ...
www.eeworm.com/read/169874/9835415

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每个目录下面都提供了readme文档,包括简单功能介绍和使用说明 在使用前请仔细阅读(我用过其中的一些,都可以正常使用的。) Chapt3:这一章是模式识别的一些预处理知识,包括: 图像压缩的例子:行程编码算法RCL 手写体数据变换成像素位图的算法, 另外在这一章中的细化算法是与Cha ...
www.eeworm.com/read/362095/10019445

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每个目录下面都提供了readme文档,包括简单功能介绍和使用说明 在使用前请仔细阅读(我用过其中的一些,都可以正常使用的。) Chapt3:这一章是模式识别的一些预处理知识,包括: 图像压缩的例子:行程编码算法RCL 手写体数据变换成像素位图的算法, 另外在这一章中的细化算法是与Cha ...
www.eeworm.com/read/155319/11884516

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每个目录下面都提供了readme文档,包括简单功能介绍和使用说明 在使用前请仔细阅读(我用过其中的一些,都可以正常使用的。) Chapt3:这一章是模式识别的一些预处理知识,包括: 图像压缩的例子:行程编码算法RCL 手写体数据变换成像素位图的算法, 另外在这一章中的细化算法是与Cha ...
www.eeworm.com/read/149366/12385507

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每个目录下面都提供了readme文档,包括简单功能介绍和使用说明 在使用前请仔细阅读(我用过其中的一些,都可以正常使用的。) Chapt3:这一章是模式识别的一些预处理知识,包括: 图像压缩的例子:行程编码算法RCL 手写体数据变换成像素位图的算法, 另外在这一章中的细化算法是与Cha ...
www.eeworm.com/read/270184/11045667

txt bp.h.txt

/* ****************************************************************** * backprop.h ****************************************************************** */ #ifndef _BACKPROP_H_ #define _BACKPRO
www.eeworm.com/read/354568/10345289

h resource.h

//{{NO_DEPENDENCIES}} // Microsoft Developer Studio generated include file. // Used by MNist.rc // #define IDR_CNTR_INPLACE 6 #define IDD_ABOUTBOX 100 #define I
www.eeworm.com/read/401674/2336930

java pattern.java

package com.digiburo.backprop1; import java.io.Serializable; /** * Generic pattern container. * Input/output patterns are represented as array of double which map * directly to the backprop in
www.eeworm.com/read/197984/7958574

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======================================================================= gpdev.net - Backprop Neural Network Sample Application =======================================================================