这种安装是一般ps插件的默认安装，但是不是很好如果有些插件是使用版的，到了时候过期了，就会很麻烦，每次启动的时候都会有提示的对话框出来，搞的你的ps程序破烂不堪，但是如果你对你的插件有把握的话，那还是没有任何的问题的。6，打开PS，软件会自动加载新装的滤镜文件。3，打开PS的根目录，找到Plug-ins文件夹，该文件夹是存放插件的文件夹，双击进入。一、下载PS滤镜文件二、打开PS根目录，找到Plu

卷积神经网络的连接性：卷积神经网络中卷积层间的连接被称为稀疏连接（sparseconnection），即相比于前馈神经网络中的全连接，卷积层中的神经元仅与其相邻层的部分，而非全部神经元相连。卷积神经网络的稀疏连接具有正则化的效果，提高了网络结构的稳定性和泛化能力，避免过度拟合，同时，稀疏连接减少了权重参数的总量，有利于神经网络的快速学习，和在计算时减少内存开销。具体地，卷积神经网络第l层特征图中的

附上BP算法的流程：1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程）2）误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐层（逐层）－>输入层其主要目的是通过将输出误差反传，将误差分摊给各层所有单元，从而获得各层单元的误差信号，进而修正各单元的权值（其过程，是一个权值调整的过程）。3，所以一般神经网络的输出要按一定的

网络学习速率[net,tr]=train(net,P,T);楼主，首先，我不是高手其次，你的T中间的00最好分开写，还有threshold中的01（如果是要分开的话）再次，newff中的，我改成了这样net=newff(threshold,[5,5],{‘tansig’,’logsig’},‘traingdx’);

为了方便观察数据分布，我们选用一个二维坐标的数据，下面共有4个数据，方块代表数据的类型为1，三角代表数据的类型为0，可以看到属于方块类型的数据有（1，2）和（2，1），属于三角类型的数据有（1，1），（2，2），现在问题是需要在平面上将4个数据分成1和0两类，并以此来预测新的数据的类型。只要训练集>=测试集，就不会错，但好不好得具体分析。机器学习中训练集、验证集和测试集的作用通常，在训练有监督的机

群体智能优化算法是一类基于概率的随机搜索进化算法，各个算法之间存在结构、研究内容、计算方法等具有较大的相似性。因此，群体智能优化算法可以建立一个基本的理论框架模式：Step1：设置参数，初始化种群；Step2：生成一组解，计算其适应值；Step3：由个体最有适应着，通过比较得到群体最优适应值；Step4：判断终止条件示否满足？如果满足，结束迭代；否则，转向Step2；

3，BP神经网络的正确率的提高可以通过：一，改变隐层的节点数。4，最后的方法是不怎么重要的，就是数据的归一化，一般是归一化或不归一化都可以的，都试试。1，遗传算法不能改变BP神经网络准确率低的本质问题的。第二部需要做出的改动是隐层节点数量，如果节点数量太多，那么结果的随机性就会很大，如果太少，那么复杂数据的规律计算不出来。有线性归一化，有对数函数归一化等等，这个你可以去网上搜索数据归一化方法，有相

另一方面由于传统的单点搜索方法在对多峰分布的搜索空间进行搜索时很容易陷入局部某个单峰的极值点，而遗传算法的群体搜索特性却可以避免这样的问题，因而可以体现出遗传算法的并行化和较好的全局搜索性。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。3、遗传算法具有群体搜索的特性。它

这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（DeepBeliefNets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。权重共享和稀疏连接一样，减少了卷积神经网络的参数总量，并具有正则化的效果。卷积神经网络的稀疏连接具有正则化的效果，提高了网络结构的稳定性和泛化能力

这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（DeepBeliefNets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的