文件名称:course-intro-neural-java-start

  • 所属分类:
  • JSP源码/Java
  • 资源属性:
  • [Java] [源码]
  • 上传时间:
  • 2012-11-26
  • 文件大小:
  • 117kb
  • 下载次数:
  • 0次
  • 提 供 者:
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travelling salesman problem example
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)

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intro-neural-net-course\.classpath

.......................\.project

.......................\bin

.......................\...\com

.......................\...\...\heatonresearch

.......................\...\...\..............\book

.......................\...\...\..............\....\introneuralnet

.......................\...\...\..............\....\..............\common

.......................\...\...\..............\....\..............\......\ReadCSV.class

.......................\...\...\..............\....\..............\neural

.......................\...\...\..............\....\..............\......\activation

.......................\...\...\..............\....\..............\......\..........\ActivationFunction.class

.......................\...\...\..............\....\..............\......\..........\ActivationLinear.class

.......................\...\...\..............\....\..............\......\..........\ActivationSigmoid.class

.......................\...\...\..............\....\..............\......\..........\ActivationTANH.class

.......................\...\...\..............\....\..............\......\anneal

.......................\...\...\..............\....\..............\......\......\SimulatedAnnealing.class

.......................\...\...\..............\....\..............\......\exception

.......................\...\...\..............\....\..............\......\.........\MatrixError.class

.......................\...\...\..............\....\..............\......\.........\NeuralNetworkError.class

.......................\...\...\..............\....\..............\......\feedforward

.......................\...\...\..............\....\..............\......\...........\FeedforwardLayer.class

.......................\...\...\..............\....\..............\......\...........\FeedforwardNetwork.class

.......................\...\...\..............\....\..............\......\...........\train

.......................\...\...\..............\....\..............\......\...........\.....\anneal

.......................\...\...\..............\....\..............\......\...........\.....\......\NeuralSimulatedAnnealing.class

.......................\...\...\..............\....\..............\......\...........\.....\backpropagation

.......................\...\...\..............\....\..............\......\...........\.....\...............\Backpropagation.class

.......................\...\...\..............\....\..............\......\...........\.....\...............\BackpropagationLayer.class

.......................\...\...\..............\....\..............\......\...........\.....\genetic

.......................\...\...\..............\....\..............\......\...........\.....\.......\NeuralChromosome.class

.......................\...\...\..............\....\..............\......\...........\.....\.......\NeuralGeneticAlgorithm.class

.......................\...\...\..............\....\..............\......\...........\.....\.......\TrainingSetNeuralChromosome.class

.......................\...\...\..............\....\..............\......\...........\.....\.......\TrainingSetNeuralGeneticAlgorithm.class

.......................\...\...\..............\....\..............\......\...........\.....\Train.class

.......................\...\...\..............\....\..............\......\genetic

.......................\...\...\..............\....\..............\......\.......\Chromosome.class

.......................\...\...\..............\....\..............\......\.......\GeneticAlgorithm.class

.......................\...\...\..............\....\..............\......\.......\MateWorker.class

.......................\...\...\..............\....\..............\......\hopfield

.......................\...\...\..............\....\..............\......\........\HopfieldNetwork.class

.......................\...\...\..............\....\..............\......\matrix

.......................\...\...\..............\....\..............\......\......\BiPolarUtil.class

.......................\...\...\..............\....\..............\......\......\Ma

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