三元神经网络

本存储库已发布，复现Hande Alemdar、Vincent Leroy、Adrien Prost-Boucle和Frederic Petrot在“用于资源高效的AI应用程序的三元神经网络”国际神经网络联合会议（IJCNN）2017年发表的结果。该存储库提供了学生网络的培训代码，并包括分层代码的详细说明。安装要求包括以下Python软件包：git clone https://github.com/caldweln/distro.git ~/torch --recursive，cd ~/torch;TORCH_LUA_VERSION=LUA51 ./install.sh;source inst

MATLAB 的非线性系统求解，牛顿法真的挺好用的，是搞 3 变量那种复杂模型的时候。这套资源就是用牛顿法搞定三元非线性方程组，代码写得还蛮清晰，结构也比较实用。newton3v1.m里定义了方程、雅可比矩阵，还有完整的迭代逻辑，基本上打开就能跑。 非线性系统的牛顿法，其实就是在不断线性化一个原本弯弯曲曲的函数，用矩阵求解逼近零点。你只要搞清楚F(x)和J(x)怎么写，剩下的就是多跑几次就出结果了。嗯，初始值关键，选不好容易跑飞哦～ 实现上用到了inv来求矩阵的逆，不过你也可以改成linsolve或者用LU 分解提高效率，尤其变量一多，速度差挺的。还有，收敛判断那里也留了接口，可以自己加点输出

这份代码详细展示了如何使用Matlab实现三元哈夫曼编码，并且每一步都有清晰的注释，让您轻松理解。

BP神经网络的MATLAB代码实现展示了其基本的架构和训练过程。首先，定义网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。其次，初始化权重和偏置，然后通过前向传播计算输出，使用误差反向传播算法调整权重和偏置。最后，通过多次迭代训练网络，直到误差满足要求。该代码适用于简单的分类和回归任务，具有较好的学习能力和泛化性能。

alchemyst/ternplot是一个Matlab工具，专门用于绘制三元相图数据。

神经网络是由许多神经元之间的连接组成，例如下图显示了具有中间层（隐层）的B-P网络。BP神经网络是一种数学模型，其详细解析如下。

目前，链路预测研究主要关注于无向网络，然而现实世界中的大量有向网络，如果忽略链路方向将导致信息丢失甚至预测失真。为解决这一问题，本研究提出了一种基于三元组的有向网络链路预测算法。该算法利用势理论筛选三元组，分析闭合概率以计算节点相似性权重。实验结果显示，在9个真实数据集上，新方法的预测精度比基准方法提高了4.3%。

隐层神经元数的选择影响神经网络的训练能力。如果太少，网络可能无法学习；如果太多，会导致训练时间过长，泛化能力下降和容错性差。不同隐层神经元数的示例结果表明，神经元数的差异会影响训练误差曲线。

BAM 模型的神经元特性，作为一种双向联想存储器神经网络模型，其神经元的特点是非线性单元。每个神经元就像一个非线性函数，通常采用 S 型函数来表示。你可以把它想成一种“记忆”的方式，能把输入的信息存储并快速联想出相关内容。对于需要双向数据的场景，BAM 模型挺合适的，像是在某些模式识别和关联中有用。 如果你有兴趣进一步了解 BAM 模型的特性，会对相关资料比较感兴趣，比如BP 神经网络非线性系统建模。或者，你也可以通过MATLAB实现神经网络的相关功能，了解更多神经网络的应用。 如果你正在研究神经网络的存储能力，国防科大人工神经网络课件 BAM 模型的存储能力也是一个不错的选择。

神经网络识别，可识别三种类别，使用四种特征。可更改程序以识别更多类别。