说明：bp神经网络算法用来秒速人脸特征数据的训练，最后可以对人脸的偏向做出预测，或者说是做出一个分类。bp神经网络算法用来秒速人脸特征数据的训练，最后可以对人脸的偏向做出预测，或者说是做出一个分类。

说明：多层感知器是映射到一组适当的输出输入数据集的一个前馈人工神经网络模型。MLP 由每个层完全连接到下一个节点的有向图，多个图层组成。 在这里是完全注释、 平原和明显的代码多层感知器神经网络，把 （使用两个火车和测试数据集） 的输入的数据划分为两个或多个组，或估计所需的输出使用培训 data(r...

matlab 感知 神经网络

说明：文件中包含了两种信道模型，分别为winner2 信道模型和3D-信道模型。

WINNER2 channel-model 3D-信道 3D信道模型 3d-channel

说明：MNIST手势识别数据库进行softmax回归分类，直接运行softmaxExercise.m文件即可运行。

softmax 手势分类 mnist分类 softmax识别minst 手势识别

说明：深度学习网络产生两个txt文件分别为测试数据特征提取结果与标签结果，提取两个文件内容并按行绘制平方损失函数图

特征提取-txt 深度网络绘制损失函数 mobilenet MobileNet-SSD 深度学习

说明：卷积神经网络算法 里面有一个例子 能扩展到大数据集上

大数据 数据扩展 大数据--matlab 卷积 大数据-matlab

说明：自主学习把稀疏自编码器和分类器实现结合。先通过稀疏自编码对无标签的5-9的手写体进行训练得到最优参数，然后通过前向传播，得到训练集和测试集的特征，通过0-4有标签训练集训练出softmax模型，然后输入测试集到分类模型实现分类。

自编码器 分类器实现结合 self-taught-learning

说明：基于人工免疫算法的遗传算法，用来解决约束多目标问题，是一个创新的思路，实验室申请了国家自然科学基金，就是来源于这个思路，希望对大家有用哦。

免疫多目标 amosa 多目标 免疫 人工免疫 多目标 人工免疫算法 遗传算法

说明：这是关于深度学习的一些很重要的代码 包括基础的深度学习 RBM等，还有用深度学习去训练神经网络等。

深度学习 神经网络

说明：BP-Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。

bp——adaboost adaboost 预测 adaboost_bp BP预测