非洲秃鹫优化算法:一种新的自然启发的元启发式全局优化算法
灰太狼优化器的最佳改进之一
该工具箱提供了30种脑电图特征提取方法(HA, HM, HC等)，用于脑电图(EEG)应用。
人工大猩猩部队优化:一种新的自然启发的全局优化问题的元启发式算法
给定一个混淆矩阵作为输入，该函数计算感兴趣的主要统计量，包括宏AVG和微AVG。
根据风暴事件的位置、时间和类型，探索数据并使用机器学习来预测风暴事件的损失成本
Whale优化算法在特征选择任务中的应用。
从MATLAB编码器的深度学习库接口
演示了二元灰狼优化算法在特征选择任务中的应用。
刚性系统的一阶梯度下降算法。
三维ResNet-18网络的预训练神经网络工具箱模型
基于深度神经网络去噪-卷积神经网络
k-means聚类MATLAB实现。任意维度数据的聚类和迭代次数可调。
用于机器学习、不确定性量化和全局灵敏度分析的数据驱动任意多项式混沌扩展
基于kNN的多类分类
从GPU编码器深度学习库的接口
这个例子基本上是演示如何注册一个新面孔，标签新面孔，提取特征和实时识别的面孔。
简单，快速，易于实现。滤波器特征选择方法包括Relief-F、PCC、TV和NCA。
这个演示演示了如何使用CNN执行一种名为混合/随机配对的数据增强方法来进行图像分类
机器学习和文本深度学习的预训练英语单词嵌入模型
变分贝叶斯分析
利用深度学习工具进行目标检测。
MATLAB图像处理和计算机视觉日语评价工具包
NVIDIA GPU支金宝app持GPU编码器
多类分类与NB
吗?一个轻量级的神经成像。nii到。png转换器为Matlab用户
用于核自适应滤波的Matlab基准工具箱
这个演示演示了如何通过CNN使用LIME (Local Interpretable Model-agnostic explanation)[1]解释分类。石灰による特徴量の可視化
量化和压缩深度学习模型
特征选择任务采用差分进化(Differential Evolution, DE)的二进制版本，称为二进制差分进化(binary Differential Evolution, BDE)。
基于振动特性的人工智能木材分类模型。
动画梯度下降在3D plot或2D等高线plot。可视化。演示alpha的影响，起始点，鞍点
《一种精确稳定的机器学习算法:特征值分类(EigenClass)》论文代码
神经信号与连续刺激相关的MATLAB程序包
奇异值分解(SVD)是一种新的多分类机器学习算法。
均衡优化器在特征选择任务中的应用。
网络研讨会的演示文件:“使用MATLAB的预测性维护”(日语)。
协作数据清理独立应用程序。
显示从随机森林学习的决策树模型作为毕达哥拉斯树
识别立体图像中的三维结构
用于级联深层森林的代码和函数
データをもとに異常状態を検出する手法として,これまで様々な手法が提案されています。そのなかでも,多次元データの中から”教師なし”で異常を検出する手法は実用上とても重要な手法です。本デモでは,代表的な”教師なし”の異常検出アルゴリズム3つをご紹介します。
Harris Hawks Optimizer (HHO)是一种新的全局优化的元启发式优化范式
简单算法展示了二进制粒子群优化算法在特征选择问题中的应用。
这个演示演示了如何使用自动编码器检测传感器数据中的异常
这个应用程序使用ML技术检测病毒!
汤普森抽样高效多目标优化(TSEMO)算法
这个演示演示了如何实现卷积神经网络(CNN)的图像分类与多输入。カスタムループを用いて複数入力のCNNを実装します。
-使用异质性感染率模型对COVID-19的国家和美国州级预测-数据驱动的未报告病例识别
对象检测-使用深度学习的YOLO对象检测器
基于机器学习的混合光伏和风电管理系统
ELM具有准确性、敏感性和特异性
