预先训练的AlexNet网络模型用于图像分类
用于图像分类的预训练GoogLeNet网络模型
预训练的Resnet-50图像分类网络模型
在MATLAB中导入和导出ONNX™模型，以与其他深度学习框架互操作
用于图像分类的预训练VGG-16网络模型
MIB2是用于分割多维（2D-4D）显微镜数据集的更新包
用于图像分类的预训练VGG-19网络模型
使用预先训练的AlexNet和1类SVM进行异常检测
演示的面孔，年龄和情感检测(所有使用深度学习)和利用功能导入Caffe模型在MATLAB。
从GPU编码器深度学习库的接口
NVIDIA GPU支万博1manbetx持GPU编码器
导入预先训练过的C万博1manbetxaffe模型的软件支持包
基于振动特性的人工智能木材分类模型。
这些代码返回一个完全转换的稀疏自动编码器
2016年7月5日(西班牙语)
如何为嵌入式gpu创建、训练和部署深度神经网络
在浅神经网络深度学习工具箱训练界面中添加偏置/权重色图。
Harris Hawks Optimizer (HHO)是一种新的全局优化的元启发式优化范式
MATLAB和Simu万博1manbetxlink文件随书第二版。
只用几行代码设计和模拟泄漏的集成和发射(LIF)神经元网络。
如何创建、训练和评估FCN-AlexNet进行语义分割
采用基于收缩系数的粒子群算法和重力搜索算法进行MLP训练。
如何创建、训练和评估用于医学图像分割的SegNet
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
直接转子磁场定向控制(DRFOC)驱动与两个不同的磁链计算器/估计器。
详细介绍了RBM训练的对比发散。
基于反向传播的多层感知器神经网络(MLP-NN)用于分类
训练深层神经网络的多层感知器类
日本网络研讨会“用LSTM预测和分类时间序列数据”的演示文件
基于集成学习和单层感知器神经网络的社会网络链接预测。
如何创建和训练V-Net神经网络并从三维医学图像中对肺肿瘤进行语义分割
用于图像分类的预训练挤压网模型
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mnist和cifar样本深度网络训练
一个使用小数据集的四类图像分类器的简单示例，有数据扩充和无数据扩充。
使用径向基函数神经网络对2类和3类问题进行一维矩阵分类的基本教程
如何创建，训练简单的网络，集成到前/后图像处理和生成C代码运行在树莓派
导入在Darknet框架中训练的深度神经网络
用于训练Kohonen地图(自组织地图，SOMs)和派生监督方法的MATLAB模块集合
这篇文章的目的是提出一种简单的方法来优化混合CNN-RNN和浅层网络超参数使用贝叶斯优化。
一种新的黏菌随机优化算法(SMA): https://aliasgharheidari.com/SMA.html
这是一个用于图像神经网络分类器的示例代码。
提出了一种新的全局搜索优化算法。访问文件:https://aliasgharheidari.com/HGS.html
这段代码对于开发回归模型很有用。
该代码使用正向欧拉方法和MATLAB内置ode求解器对Izhikevich模型进行仿真
此代码可与一些3D CNN模型结合使用，以进行分类。
为训练和测试一个简单的神经网络的MNIST数据集上的数字识别的完整代码。
2D LeNet-5网络的预训练神经网络工具箱模型
该代码允许您针对二次函数测试Pyrenn LM算法与Matlab的LM算法。
一个快速和强大的神经元和网络模拟器
这里实现了两个多模态模型。这些模型用于从MRI和功能磁共振成像检测阿尔茨海默病。
