Encog3.2学习笔记（一）

最新推荐文章于 2022-07-19 11:17:18 发布
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本文专注于探讨神经网络领域，深入解析encog-core-3.2.0.jar版本的功能特性与应用，提供详细的技术解读与案例分析。
 本文仅分析神经网络部分，对爬虫部分不做分析。 解析版本encog-core-3.2.0.jar
Encog入门学习（一）
Krse Lee的技术博客
11-23 5204
这段时间对斯坦福大学的stanford nlp挺感兴趣，stanford nlp的一大亮点就是他们团队采用深度学习的方法对一些传统的方法进行改进，比如建立语法树采用了递归神经网络（RNN），情感分析采用了递归神经伸张网络（RNTN）……所以呢，我又把注意点放到了神经网络上面，想要自己实现一些简单的神经网络算法，因此注意到了Encog，Encog最强大的地方，就是提供了丰富的神经网络算法的实现。
[原创]jBPM 3.2 学习笔记
03-01
用erstudio v7.1查看 博文链接：https://evanz.iteye.com/blog/106101
Encog3.2学习笔记（二）
SChenGe的专栏
09-18 1625
从一个简单的例子开始 Predict，从sample中分离出来的子项目，使用tanh函数作为激活函数（默认，可以选择sigmoid） 下图为encog支持的各种激活函数（好吧，高斯函数，不论是作为核函数还是正态分布，哪里都能找到它）。   publicstaticfinalStringAF_BIPOLAR="bipolar"; publicstaticfinalStringAF_COMP
Encog3.2学习笔记（三）
SChenGe的专栏
09-30 658
开始训练网络 this.train  =  new  ResilientPropagation(this.network,this.trainingData);
[Encog入门] 写在前面
后主无火的专栏
07-17 1436
最近自己造轮子，搞深度学习，
Encog3Java-User.pdf翻译：第八章 使用时序数据
weilan06的博客
12-04 700
Chapter 8 第八章 Using Temporal Data 使用时序数据 ? How a Predictive Neural Network Works ? Using the Encog Temporal Dataset ? Attempting to Predict Sunspots ? Using the Encog Market Dataset ?
Encog3Test:测试 Encog3 API
07-05
Encog3Test 测试 Encog3 API
JAVA神经网络-Encog
u012632105的博客
01-24 295
JAVA神经网络-Encog - 文集 - 简书
开源java神经网络组件Joone、Encog和Neuroph的简单使用
12-13
Joone、Encog 和 Neuroph是三个著名的开源的java的神经网络的组件，各有特点。这里给出了三个开源代码的基于XOR的训练和测试过程。对于初涉神经网络的程序员是个很好的学习资料。
Encog3 in Java ： 第三章 Encog Workbench
码农
04-08 785
•Encog Workbench的结构•一个简单的XOR示例•使用EncogAnalyst•Encog分析报告Encog Workbench是一个GUI应用程序，它能够学习大量不同的机器学习任务而不用编写java或者c#代码，EncogWorkbench本身是用java编写的，但生成的文件，可以使用于任何Encog框架。EncogWorkbench是分布式，作为一个单一的自...
Java第三方工具库/包汇总
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02-03 4万+
一、科学计算或矩阵运算库 科学计算包： JMathLib是一个用于计算复杂数学表达式并能够图形化显示计算结果的Java开源类库。它是Matlab、Octave、FreeMat、Scilab的一个克隆，但完全采用纯Java实现。 JSci：Java 科学对象（JSci）开放源代码项目是 Durham（英国 Durham）大学粒子理论中心的三年级研究生 Mark Hale 创立的。JSci
关于神经网络库encog
alaclp的专栏
06-01 1952
Encog是一个高级神经网络和机器人/爬虫开发类库。Encog提供的这两种功能可以单独分开使用来创建神经网络或HTTP机器人程序，同时Encog还支持将这两种高级功能联合起来使用。Encog支持创建前馈神经网络、Hopfield神经网络、自组织图。 Encog提供高级HTTP机器人/爬虫编程功能。支持将多线程爬虫产生的内容存在内存或数据库中。支持HTM解析和高级表单与Cookie处理。
Encog入门学习（二）
Krse Lee的技术博客
11-23 2955
继续的Encog-quickstart学习，这一次要实现一个从CSV 文件中读取数据，调用feed forward方式的神经网络进行分类的问题。数据集在https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris 中，数据格式如下： 数据集中并没有列名，数据之间使用逗号隔开，通过4个数值型的属性来预测当前样本究竟是哪一种Iris。让我们先来看看代码： imp
encog(一)
weixin_30241919的博客
04-23 290
encog库主要是一个包含神经网络算法的java库。 最基本的前馈神经网络BasicNetwork类是前馈神经网络。 以下是BasicNetwork类的方法 void addLayer(Layerlayer) 向网络中添加新层 void addWeight(intfromLayer, intfromNeuron, inttoNeuron, double...
深入浅出神经网络与深度学习（三）-neuroph介绍
wudaoshihun的博客
05-31 3235
1.1   Neuroph如果你是神经网络的初学者，你只是想尝试一下他们如何工作而不需要复杂的理论和实施，或者你需要他们快速的为你的研究项目，neuroph是很好的选择。它是小型的，文档化的，易于使用，并且非常灵活的神经网络框架.1.1.1 下载2.9版本下载地址：https://sourceforge.net/projects/neuroph/files/neuroph2.94/neuroph-...
第零章 Encog入门介绍
java之路
07-19 1352
java神经网络及机器学习框架
基于Scrapy与MySQL的百度贴吧爬虫系统实现与文档资料
12-07
本项目提供了一套完整的百度贴吧数据采集系统实现方案，包含详细的技术文档与相关资源。该系统采用Scrapy框架进行开发，并以MySQL作为数据存储后端。 该实现方案代码结构清晰，功能经过充分验证，运行稳定可靠。项目内容适用于高等院校计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息及物联网等相关专业的教学与研究活动，可供在校师生及行业技术人员参考使用，亦可用于毕业设计、课程实践、项目原型开发等学术与应用场景。 对于具备一定编程基础的使用者，可根据实际需求对现有代码进行功能扩展与定制化修改。本资源旨在为相关领域的学习与实践提供技术参考，促进知识与经验的交流。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
12-07
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文研究了一种具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机，重点围绕其建模与控制展开。通过引入螺旋桨倾斜机制，该无人机能够实现全姿态可控，突破传统四旋翼飞行器在某些方向上的力矩限制，提升机动性和控制灵活性。研究详细建立了该无人机的动力学模型，并设计了相应的控制系统，利用Matlab代码与Simulink工具进行仿真验证，展示了其在复杂飞行任务中的优越性能。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的科研人员、自动化与航空航天领域的研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高机动性无人机的设计与开发；②作为先进飞控算法（如非线性控制、自适应控制）的验证平台；③服务于无人机轨迹跟踪、姿态控制等复杂任务的仿真研究； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型，深入理解动力学建模过程与控制器设计思路，并通过调整参数进行仿真实验，以掌握全驱动无人机的控制特性。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-07
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究”展开，提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络（RNN）模型线性化方法，旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型，克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题，并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证，展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员，尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能预测控制；②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路；③结合深度学习与经典控制理论，推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现部分，深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式，重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节，并可通过替换实际系统数据进行迁移验证，以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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