神经网络用哪个语言实现

㈠ 神经网络加智能算法，写程序用什么语言好delphi合适吗简单易学的相比较就更好了，谢谢高手

神经网络算法本身就是智能算法啊，如果说仿真，那必然是用MATLAB好啊，其中有一个SIMULINK模块，用里边的神经网络模块可以直接进行仿真，不用编程序的，它是模块化得。当然如果老师要求必须编程，那就推荐一本书<<先进PID算法及MATLAB仿真》，里边有神经元网络的已经编好的程序，但这只是只能PID算法。不算是只能算法，但是这是一个偷懒的做法。如果真的想系统的学习先进算法，神经元网络，建议楼主还是要把神经网络的理论知识学透才行。

㈡ cnn卷积神经网络用什么语言来写pascial

200+
这个是hinton matlab代码的C++改写版. convnetjs - Star,SAE，首选的肯定是LIBSVM这个库;RBM#47. DeepLearn Toolbox - Star，包括了CNN;C++SVM方面,Java。
2。
下面主要一些DeepLearning的GitHub项目吧;SdA#47:2200+
实现了卷积神经网络，还实现了Rasmussen的共轭梯度Conjugate Gradient算法,DBN,C/CRBM/CDBN#47：Python。
3,CAE等主流模型，实现的模型有DBN#47，可以用来做分类，语言是Python;LR等，从算法与实现上都比较全:800+
实现了深度学习网络. rbm-mnist - Star，应该是应用最广的机器学习库了，强化学习等. Deep Learning(yusugomo) - Star,Scala:1000+
Matlab实现中最热的库存，提供了5种语言的实现。
5;dA#47:500+
这是同名书的配套代码。
4. Neural-Networks-And-Deep-Learning - Star！
1，回归

㈢ BP神经网络代码用什么实现

BP算法，只是一种算法，用任何语言都能实现。
Matlab有神经网络工具箱，提供已经封装好的：网络建立函数newff、训练函数train，省去了自己编写代码的麻烦，你可以考虑。

BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。

㈣ 神经网络如何用单片机实现

用单片机开发神经网络应用主要考虑三个方向：
1）网络本身，神网本质上是一组矩阵，矩阵在单片机中的表现可以通过数组来实现；
2）输入输出，神网的应用就是把输入阵列与网络本身的矩阵点乘叉乘后算术求和，产生输出矩阵，把输入输出的算法做到单片机里也不是难事；
3）训练，神网的权值矩阵都是训练出来的，采用诸如前向或反向的算法，可以做离线也可以做在线，如果做离线就没有必要把算法实现在单片机内，PC上就可以做，然后导入矩阵即可；如果做在线则是相对较难的技术，需要在单片机上实现，对于单片机本身的资源要求也较高。

简单说，1）是基础，也最容易；1）+2）就已经是神经网络的应用了，也容易实现；1）+2）+Matlab神经网络离线训练是易于实现，且富有弹性的应用方式；1）+2）+在线训练基本上就是具备自己学习能力的机器人，这是学术界一直探索的方向。

希望能给你一些启发，研究神网对我来说已经是五六年前的过去了，还是很怀念那时候的激情，个人认为这将是二十一世纪后期最有影响力的技术之一。

㈤ 请问高手，神经网络模型与学习算法用什么语言编程比较好JAVA 、C语言还是C++等。谢谢！

个人建议，用Java，毕竟它对网络的针对性较强，而学习算法可以从C开始再到java因为从小到大比较好…

㈥ AlghaGo是什么编程语言开发的是神经网络吗

神经网络是一套识别预测算法，和程序语言又没什么关系，什么语言都可以实现啊

㈦ 用c语言编写RBF神经网络程序

RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。

简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快。当网络的一个或多个可调参数（权值或阈值）对任何一个输出都有影响时，这样的网络称为全局逼近网络。由于对于每次输入，网络上的每一个权值都要调整，从而导致全局逼近网络的学习速度很慢。BP网络就是一个典型的例子。

如果对于输入空间的某个局部区域只有少数几个连接权值影响输出，则该网络称为局部逼近网络。常见的局部逼近网络有RBF网络、小脑模型（CMAC）网络、B样条网络等。

附件是RBF神经网络的C++源码。