LoG-BP技术结合了拉普拉斯高斯算子与反向传播神经网络,专为图像处理及模式识别领域设计。它在边缘检测、特征提取等方面展现出卓越性能,广泛应用于计算机视觉、医学影像分析等领域。通过深入学习LoG-BP算法原理及其应用案例,工程师们能够有效提升自身在信号处理与人工智能交叉领域的专业技能。本页面汇集了1472个精选资源,包括教程、代码示例等,是您掌握这一前沿技术的理想起点。
采用C编写的BP神经网络一个程序,请提意见...
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👤 zuozuo1215
用bp实现的数字识别程序,用到了经典的bp算法,可移植到其他应用程序中去...
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👤 haoxiyizhong
BP算法实现异或问题,采用S型函数的前向多层神经网络及其逆推学习算法...
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👤 diets
用人工神经网络实现异或的功能。用反向传播算法(BP)来实现神经网络,正确率可以达到80%...
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👤 haoxiyizhong
这是log-map或者说是软输出维特比算法的一个实现。...
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👤 xauthu