文件交换
预先训练的神经网络迁移学习或在GUI中导入ONNX分类模型
预先训练的AlexNet网络模型用于图像分类
基于深度学习和浅层学习算法的时间序列预测
一个简单的文件读取器，用于欧洲数据格式化(EDF-)文件。
该工具箱包含6种类型的神经网络，简单且易于实现。
此代码返回一个完全训练的MLP，用于使用梯度的反向传播进行回归。我把这个作品献给我的儿子:“Lokmane”。
这个工具箱提供了使用k倍交叉验证的卷积神经网络(CNN)，这是简单和容易实现的。
它提供深度信念网络(dbn)的深度学习工具。
利用多类支持向量机分类器检测和分类植物叶片疾病的Matlab代码
使用MATLAB®，一个简单的网络摄像头，以及一个用于识别周围物体的深度神经网络。
预先训练的GoogLeNet网络模型用于图像分类
一个全连接的可定制神经网络实例。
有Trelea, Common和Clerc类型，还有…
模式识别和机器学习工具箱
基于反向传播学习的多层感知器(MLP)神经网络实现
导入预训练的TensorFlow模型进行预测和迁移学习
幻灯片和MATLAB®代码为一天前系统负荷和价格预测的案例研究。
预先训练的Resnet-50网络模型用于图像分类
完整的代码和功能，用于训练和测试一个简单的神经网络，以识别0和9之间的单个数字
使用迁移学习训练一个深度神经网络来分类5种不同类型的食物。
一个MATLAB程序，训练几个神经网络，使用户能够选择最好的
MatConvNet:用于MATLAB的cnn
在MATLAB中导入和导出ONNX™模型，以与其他深度学习框架互操作
ResNet-18网络的神经网络工具箱模型
RBF神经网络(使用K-means选择激活函数的中心和分布)
本项目提供了用于实现卷积神经网络的matlab类。
基于遗传算法的数据挖掘中的特征选择(约简)
简单的程序演示人工网络使用Matlab。
此上传包含用于手写文本识别的代码
预先训练的VGG-16网络模型用于图像分类
MATLAB和Simu金宝applink文件随书第二版。
多层感知器，或前馈神经网络，如MATLAB类
这段代码实现了K-means集群
自适应神经网络
在这段代码中，给出了一个去噪自动编码器的完整版本。
通过训练卷积神经网络和使用级联目标检测器裁剪人脸进行人脸识别。
该文件包括在验证完成之前对手写签名进行预处理的代码
基于聚类的时间序列数据置换检验
指纹识别
代码短，易于理解。提供了示例数据集。
Alexnet的matlab代码，用于分类问题
DeepESN2019a:深度回声状态网络工具箱v1.1
免费模式识别工具箱的MATLAB
LSTM模块包括正向传播和反向传播算法
基于神经网络的签名识别
让您评估图像分割质量得分，如TP, FP, TN, FN, Accuracy, Sensitivity, Precision, MCC, Dice, Jaccard
导入在Darknet框架中训练的深度神经网络
这是在网络研讨会中用来训练音乐生成网络和去噪网络的两个脚本。
用于“目标识别:计算机视觉的深度学习和机器学习”网络研讨会的演示
网络实时捕获以及pcap文件直接从MATLAB读取
用于识别二值图像模式的Hopfield神经网络
模式分析工具。
基于反向传播训练的多层感知器神经网络(MLP)回归问题
该程序生成一个自定义Gabor滤波器组;并利用它们提取图像特征。
基于人工神经网络的天气-温度模式预测及异常识别
使用反向传播算法的多层神经网络的MATLAB实现
利用广义回归神经网络(GRNN)建立时间序列预测模型。
40种常见模式识别算法的实现与封装。
计算十进制数的二补数。
使用预先训练的AlexNet和1类SVM进行异常检测
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