文件交换
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
预先训练的神经网络迁移学习或在GUI中导入ONNX分类模型
一个简单的文件读取器，用于欧洲数据格式化(EDF-)文件。
预先训练的GoogLeNet网络模型用于图像分类
它提供了深度信念网络（DBN）的深度学习工具。
该工具箱包含6种类型的神经网络，简单易实现。
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。
导入预训练的TensorFlow模型进行预测和迁移学习
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”。
预训练的Resnet-50图像分类网络模型
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。
利用多类SVM分类器对植物叶片病害进行检测和分类的Matlab代码
模式识别和机器学习工具箱
与树型、普通型和普通型以及。。。
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VGG-16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。
MatConvNet:用于MATLAB的cnn
从MATLAB编码器的深度学习库接口
在MATLAB中导入和导出ONNX™模型，以与其他深度学习框架互操作
指纹识别
本项目提供了用于实现卷积神经网络的matlab类。
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。
这段代码实现了K-means集群
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
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。
此上传包含用于手写文本识别的代码
网络研讨会“机器学习的信号处理”示例中的MATLAB代码
基于遗传算法的数据挖掘中的特征选择(约简)
网络实时捕获以及pcap文件直接从MATLAB读取
从GPU编码器深度学习库的接口
基于反向传播学习的多层感知器(MLP)神经网络实现
这个程序是一个改进的前馈神经网络使用一个混合算法称为PSOGSA。
该提交使用了最近提出的灰太狼优化器来训练多层感知器
简单的程序演示人工网络使用Matlab。
预先训练的vgg19网络模型用于图像分类
RBF神经网络(使用K-means选择激活函数的中心和分布)
让您评估图像分割质量得分，如TP, FP, TN, FN, Accuracy, Sensitivity, Precision, MCC, Dice, Jaccard
训练神经网络(MLFN)多个隐藏层与前馈类型的回归或分类。
基于人工神经网络强化学习的非线性液位系统控制
一种用于MATLAB的数据包络分析工具箱
MATLAB和Simu万博1manbetxlink文件随书第二版。
ResNet-18网络的神经网络工具箱模型
基于聚类的时间序列数据置换检验
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。
自适应神经网络
模式分析工具。
一个完整的局部接受域卷积神经网络在这个工具箱中被提出。
40种常见模式识别算法的实现与封装。
Alexnet的matlab代码，用于分类问题
神经网络的动量反向传播算法。
基于时空RBF神经网络的混沌时间序列预测
基于反向传播训练的多层感知器神经网络(MLP)回归问题
使用反向传播算法的多层神经网络的MATLAB实现
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
利用广义回归神经网络(GRNN)建立时间序列预测模型。
用于多种梯度下降优化方法（如Adam和RMSProp）的MATLAB软件包。
一个MATLAB程序，训练几个神经网络，使用户能够选择最好的
免费模式识别工具箱的MATLAB
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