神经网络相关知识和程序实现

MCM2010

感谢楼主啦，正在找这方面的东西，肯定会很有用的

红蜻蜓3

狂顶狂顶狂顶狂顶狂顶狂顶狂顶狂顶狂顶

olh2008

顶一下,哈哈

leabclove

顶一下,好牛啊。。。。。。。。。。。。。。

angieyihua

谢谢楼主~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

insomnia319

谢谢
谢谢（本文来自于数学中国社区，网址为http://www.madio.net/mcm）

mathplayw

好资料呀
, l: }( A( Z% g' j/ T十分感谢，我要好好学习学习，再次感谢

Yuechangyuan

1．神经网络 神经网络是单个并行处理元素的集合，我们从生物学神经系统得到启发。在自然界，网络功能主要由神经节决定，我们可以通过改变连接点的权重来训练神经网络完成特定的功能。 一般的神经网络都是可调节的，或者说可训练的，这样一个特定的输入便可得到要求的输出。如下图所示。这里，网络根据输出和目标的比较而调整，直到网络输出和目标匹配。作为典型，许多输入/目标对应的方法已被用在有监督模式中来训练神经网络。

Yuechangyuan

ppt：
智能及其实现
+ Q! `: R8 F# G& ]2 m, b) ?4 tANN基础
  B6 q1 Z" Z* g* R: Q  lPerceptron
BP
9 f$ N, h, e5 c- `, E! F$ yCPN
统计方法
Hopfield网与BAM
ART

Yuechangyuan

代码，部分：
%创建一个感知器网络，参见2.3节
  B" [2 H" s+ D+ {net = newp([0 1;-2 2],1);
" o# ^: J) u0 l7 J; g+ c%感知器的P和阈值
net.iw{1,1}
/ S" m/ ^% @: R* `2 Unet.b{1}
9 x! u6 V8 ?1 ?! f' Y# LP = [0 1 0 1; 0 0 1 1];
T = [0 0 0 1];
+ l6 @5 {0 C# U/ S" G( Y%对感知器进行训练
net = train(net,P,T);
net.iw{1,1}
net.b{1}
4 G+ X7 c+ E( ]4 Q) u%初始化感知器
" n) b( ~+ f' Q3 Anet = init(net);
" \6 r% R+ }3 n, W: ]net.iw{1,1}
net.b{1}