里面包含TensorFlow和sklearn基于CIFAR-10数据集的前馈神经网络实现，以及各自的结果图片。

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convnet 的直接卷积神经网络FPGA实现纯C ++，与MNIST数据集。 在OpenCL优化版本中实现。 这里是我的介绍，并就其报告。

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dbn matlab代码神经网络 神经网络实施MATLAB（RBM，DBN，DNN） 在该项目中，从RBM结构实现了神经网络： 受限玻尔兹曼机（RBM）是一种生成型随机人工神经网络，可以学习其输入集上的概率分布。 然后，实现一个DBN： 在机器学习中，深度信念网络（DBN）是一个生成的图形模型，或者是一类深度神经网络，由多层潜在变量（“隐藏单元”）组成，各层之间存在连接，但内部各层之间没有连接每层。 最后，从前两个实现中实现了深度神经网络。 MNIST数据集用于测试DNN。 MATLAB代码从“脚本”生成CSV，这些脚本用于使用R绘制一些精美的图。 该代码分为3部分： 第1部分：RBM学习->从RBM（字母数字）生成图像； 第2部分：DBN学习->从DBN（字母数字）生成图像； 第3部分：DNN学习（预训练）->比较预训练DNN和随机初始化DNN的错误率。

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利用RBF神经网络来进行混沌预测,标准的matlab程序

神经网络实现鸢尾花分类，pytoch写的。附带pyqt预测可视化界面。