本人编写的GramSchmidt神经网络算法
本人编写的GramSchmidt神经网络算法，和传统的神经网络算法比较，该算法能自动产生神经元，节约时间，速度快！ 本人还加了自动产生分类的方法和适合各种函数的转换，该zip包括两个文件，一个是GramSchmidt正交分解，是个子函数，主函数是orth_GramSchmidt，放在同一目录下，就...
GramSchmidt技术资料
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GramSchmidt正交化是一种在信号处理与线性代数中广泛应用的技术，用于将一组向量转换为彼此正交的向量组。此方法不仅简化了复杂系统的分析，还提高了计算效率，在通信系统设计、图像处理等领域展现出巨大价值。掌握GramSchmidt算法对于提升工程师解决实际问题的能力至关重要。本站提供1个精选资源，助您深入理解并应用这一强大工具，立即访问获取更多详情！
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