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首页 - 课程列表 - 课程详情
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神经网络理论及应用
课程类型:
选修课
发布时间:
2021-06-07 13:40:55
主讲教师:
廉小亲
课程来源:
北京工商大学
建议学分:
3.00分
课程编码:
xtzx0919
课程介绍
课程目录
教师团队
0 访谈
0访谈
(7分钟)
1 绪论
1绪论
(15分钟)
2 人工神经网络基础
2.1人工神经元模型
(7分钟)
2.2人工神经网络模型及学习
(9分钟)
3 感知器神经网络
3.1单层感知器基础知识
(6分钟)
3.2单层感知器的功能与局限
(7分钟)
3.3多层感知器引入
(5分钟)
3.4基于BP算法的多层感知器
(9分钟)
3.5标准BP算法实现
(6分钟)
3.6标准BP算法的局限性与改进
(8分钟)
3.7-BP神经网络设计基础
(11分钟)
3.8基于MATLAB的BP网络应用实例-数据拟合
(4分钟)
3.9基于MATLAB的BP网络应用实例-分类
(4分钟)
4 自组织竞争神经网络
4.1竞争学习神经网络
(6分钟)
4.2SOM神经网络
(3分钟)
4.3SOM神经网络案例
(3分钟)
4.4LVQ神经网络
(4分钟)
4.5对偶传播神经网络
(17分钟)
5 径向基函数神经网络
5.1正则化径向基函数神经网络基础
(12分钟)
5.2广义径向基函数神经网络基础
(9分钟)
径向基函数神经网络学习算法
(10分钟)
5.4基于MATLAB的RBF网络应用实例——数据拟合
(4分钟)
5.5基于MATLAB的RBF网络应用实例——鸢尾花分类
(4分钟)
6 支持向量机
6.1 支持向量机基本原理
(10分钟)
6.2 支持向量机应用案例
(10分钟)
7 卷积神经网络
7.1卷积神经网络的基本架构
(11分钟)
7.2卷积功能层
(11分钟)
7.3池化层与全连接层
(12分钟)
7.4卷积神经网络在目标检测的应用
(10分钟)
7.5卷积神经网络退化问题
(11分钟)
7.6卷积神经网络模型的过与欠拟合问题
(12分钟)
8.循环神经网络
8.1 初识循环神经网络
(8分钟)
8.2 循环神经网络
(9分钟)
8.3 长短时记忆网络
(9分钟)
8.4 LSTM回归应用案例
(12分钟)
8.5 LSTM分类应用案例
(11分钟)