基于McCulloch-Pitts模型的神经网络MATLAB代码实现

这是一份基于Matlab编写的神经网络代码示例。

BP神经网络Matlab源程序的详细实现方法及学习程序。

基于神经网络的数字识别项目，挺适合刚接触机器学习的你上手练练手。整个流程从用MNIST数据集搞训练，到用MATLAB搭个MLP模型，思路还蛮清晰的。尤其是训练阶段的反向传播部分，讲得比较细，代码实现也不复杂，跑起来还挺顺畅。 数字识别的例子其实比较经典，多教程也都绕不开它。这个项目的好处是，不光有MATLAB的实现思路，还有评估方法、优化技巧都提了一嘴。像什么dropout、CNN、模型集成这些，想继续深挖的朋友也能找到切入口。 而且如果你之前对神经网络理解不深，文里用大白话讲了不少，比如神经元是怎么传递信息的，激活函数是干嘛的，挺接地气。基本不用担心看不懂，按着流程来一遍，搞懂数字识别不难。

MATLAB提供了强大的工具和函数，用于实现反向传播神经网络（BP神经网络）。这些工具和函数使得在MATLAB环境中轻松地搭建和训练BP神经网络成为可能。使用MATLAB，可以有效地进行神经网络的参数调整和性能优化，以适应不同的数据集和应用场景。

这是一个使用TensorFlow搭建的单层感知器神经网络Matlab训练框架，包含了多个经典模型如VGG（VGG16、VGG19）、ResNet（ResNet_V2_50、ResNet_V2_101、ResNet_V2_152）、Inception_V4、Inception_ResNet_V2等。代码结构井然有序，适用于各类分类任务。未来将推出多任务多标签、目标检测及RNN等框架，欢迎持续关注。使用说明：环境要求为Python 3.5和TensorFlow 1.4。详细信息请查阅train_cnn_v0；train_cnn_v1实现了基础CNN训练，改进了数据读取速度；train_cnn_v2

LRP算法是一种逐层相关性传播的方法，用于解释神经网络分类器预测的关键输入。该算法通过学习模型的拓扑结构，将输入的重要组成部分与分类结果相关联。LRP工具箱支持Matlab和Python环境，提供了Caffe深度学习框架的扩展功能，用于模型和数据的导入导出。

为解决传统商品库存管理成本高、消费者满意度低的问题，采用神经网络方法分析超市销售记录，设计并验证神经网络在商品库存控制中的训练过程，评估其自适应、容错和处理非线性关系的能力，确保库存预测准确性。研究结果显示，该模型能够高效精确地管理超市商品库存，为库存管理决策提供有效支持，显著提升库存控制效率。

这是一个全面的小波神经网络实现代码，主要用于分类研究。感兴趣的朋友可以参考一下，如有疑问，请留言咨询。

RBF、GRNN 和 PNN 神经网络模型的实现代码挺适合初学者的，是如果你正打算在机器学习或人工智能项目中用到它们。这个压缩包里有三种常见的神经网络模型，都是用 MATLAB 实现的，代码结构清晰，注释详细。RBF 网络能你分类和回归问题，GRNN 适合快速学习并且无需多次训练，PNN 适用于多分类任务，虽然数据集大的时候会有些慢，但其实也挺好用的。MATLAB 中的实现让你对这些模型的工作原理有更清晰的理解，且操作起来比较简单。整体来说，如果你是学习机器学习、神经网络的初学者，或者想在实际项目中应用这些模型，这份资源会适合你。通过动手操作代码，除了可以更好地理解理论，还能提升自己在 MAT