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

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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
4 U" j6 R* v6 e; s2 E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
7 T  I0 L" |9 A0 |. W& m3 ]ANN基础
. G0 b; }8 n( B6 O* Z* k( s% F5 d- wPerceptron
. E1 m9 T) b% ?; A# T1 ~BP
CPN
3 Q, e! O0 H" w* v/ M) e8 N统计方法
+ h% H1 T. a: w/ d: \Hopfield网与BAM
, Q) d) N0 U, r/ H) u$ r7 zART

Yuechangyuan

代码，部分：
%创建一个感知器网络，参见2.3节
, R' ]" b+ S  k. ^+ L$ Enet = newp([0 1;-2 2],1);
%感知器的P和阈值
+ i* m. y. |6 Xnet.iw{1,1}
net.b{1}
: ]8 s2 [2 l  l" iP = [0 1 0 1; 0 0 1 1];
# S+ B% ?- L) q: o$ RT = [0 0 0 1];
3 n% z3 g$ y0 `%对感知器进行训练
net = train(net,P,T);
net.iw{1,1}
, ]* {% M" s6 B4 `% {; U/ Jnet.b{1}
%初始化感知器
net = init(net);
# E1 Z5 M2 v$ Q8 xnet.iw{1,1}
net.b{1}