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mlsigmoid
- Sigmoid的参数求解matlab源代码，可以嵌入到各种机器学习问题中使用-Sigmoid parameters Solving Matlab source code, can be embedded into various machines used to study the problem
BPnetwork
- 用BP网络完成函数的逼近。BP网络通常有一个或多个隐层，隐层中的神经元均采用sigmoid型变换函数，输出层的神经元采用纯线性变换函数。本例应用一个两层BP网络来完成函数逼近的任务，其中隐层的神经元个数是5。-network to be completed by BP function approximation. BP networks usually have one or more hidden layer, hidden lay
BPalgrithm
- 神经网络的样本值对整个网络能否正常运行及误差的大小非常重要，因此本程序不采用让用户自己输入样本植的方法，而自动设定了样本值 该网络采用的作用函数为Sigmoid函数，即f(x)=1/(1+e-x)。网络先对输入的样本值进行训练，当达到规定的训练次数或者网络的整体误差达到规定的精确度时就停止训练。此后，可以输入成绩运行网络得出运行结果。 -neural network for the entire sample values of
FunctionApproximation
- matlab平台上实现函数y=sinx的逼近程序，构造bp算法实现（输出层采用y=x线性函数，隐含层采用非对称Sigmoid函数）
misc
- Probability distribution functions. estimation - (dir) Probability distribution estimation. dsamp - Generates samples from discrete distribution. erfc2 - Normal cumulative distribution function. gmmsamp - Ge
waveletnn
- 一种基于BP算法学习的小波神经网络，网络隐层采用框架小波函数、输出层采用Sigmoid 激励函数, 并选用“熵误差函数”以加速网络的学习速度。
3_1_1sigmoi
- 3－1 型sigmoid网络的matlab原程序，可以直接运行
BP
- 用bp神经网络对sin(x)拟合,隐含层采用sigmoid函数，输出层采用线性函数,
bpnnet
- 用BP网络完成函数的逼近 P网络通常有一个或多个隐层，隐层中的神经元均采用sigmoid型变换函数，输出层的神经元采用纯线性变换函数。本例应用一个两层BP网络来完成函数逼近的任务，其中隐层的神经元个数是5。-network to be completed by BP function approximation P networks usually have one or more hidden layer, a hidden laye
Backpropagation Algorithm
- 利用随机反向传播算法及学习率为0.1和sigmoid函数，构造singmoid网络，训练它用来将模式分别分到w1和w2两个类中。
bpnnet
- 用BP网络完成函数的逼近 P网络通常有一个或多个隐层，隐层中的神经元均采用sigmoid型变换函数，输出层的神经元采用纯线性变换函数。本例应用一个两层BP网络来完成函数逼近的任务，其中隐层的神经元个数是5。-network to be completed by BP function approximation P networks usually have one or more hidden layer, a hidden laye
mlsigmoid
- Sigmoid的参数求解matlab源代码，可以嵌入到各种机器学习问题中使用-Sigmoid parameters Solving Matlab source code, can be embedded into various machines used to study the problem
BPnetwork
- 用BP网络完成函数的逼近。BP网络通常有一个或多个隐层，隐层中的神经元均采用sigmoid型变换函数，输出层的神经元采用纯线性变换函数。本例应用一个两层BP网络来完成函数逼近的任务，其中隐层的神经元个数是5。-network to be completed by BP function approximation. BP networks usually have one or more hidden layer, hidden lay
FunctionApproximation
- matlab平台上实现函数y=sinx的逼近程序，构造bp算法实现（输出层采用y=x线性函数，隐含层采用非对称Sigmoid函数）-matlab platform function y = sinx approximation procedures, construction bp algorithm (output layer using linear function y = x, hidden layer use of non-s
waveletnn
- 一种基于BP算法学习的小波神经网络，网络隐层采用框架小波函数、输出层采用Sigmoid 激励函数, 并选用“熵误差函数”以加速网络的学习速度。-BP learning algorithm based on wavelet neural network, the network hidden layer using the fr a mework of wavelet function, the output layer using Si
3_1_1sigmoi
- 3－1 型sigmoid网络的matlab原程序，可以直接运行-3-1 type sigmoid network matlab original procedures, can be directly run
PSOBPlunwen
- 基于PSO的BP训练算法论文：在BP训练算法中，关于变权值、学习速率、步长的问题已被广泛地研究，几种基于启发式改进的技术也表明具有改善训练时间以及避免陷入局部最小的明显效果。这里BP训练过程由基于PSO同时优化log—Sigmoid函数与网络权值的新算 法(PSO。GainBP)实现。实验结果表明，PSO—GainBP比传统基于PSO的BP算法在网络训练方面具有更好的性能。-PSO based on the BP training
anewLMSalgorithm
- 本文对变步长自适应滤波算法进行了讨论,建立了步长因子μ与误差信号e(n) 之间另一种新的非线性函数关系. 该函数比已有的sigmoid 函数简单,且在误差e(n)接近零处具有缓慢变化的特性,克服了Sigmoid 函数在 自适应稳态阶段步长调整过程中的不足. 由此函数本文得出了另一种新的变步长自适应滤波算法,并且分析了参数α,β的取值原则及对算法收敛性能的影响. 该算法有较好的收敛性能且计算量少. 计算机仿真结果与理论分析相一致,证
Sigmoid
- sigmoid函数及其导函数的介绍推导和应用-sigmoid text
S
- Sigmoid函数, 可以在一些程序里面直接调用的S型函数实现过程(this Sigmoid function can be used in some situation where you need apply it.)