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【查看】 1 从神经网络用于函数拟合开始讲起
【查看】 2 神经网络结构(理论课)
【查看】 3 传递函数
【查看】 4 网络训练
【查看】 5 网络初始化和配置
【查看】 6 数据预处理
【查看】 7 性能评价与作图
【查看】 8 数据分组
【查看】 9 工作流、属性和训练记录
【查看】 10 防止过拟合与改善网
【查看】 11 模式识别pattennet
【查看】 12 模式识别相关
【查看】 13 实例 数字图像识别
【查看】 14 前馈神经网络
【查看】 15 自定义神经网络
【查看】 16 _算法前传(浅显理论课)
【查看】 17 LM算法trainlm
【查看】 18 贝叶斯正则化trainbr
【查看】 19 _比例共轭梯度法
【查看】 20 弹性反向传播算法
【查看】 21 算法汇总比较
【查看】 22 生成函数和仿真模块
【查看】 23 交互方式和样本数据
【查看】 24 感知器
【查看】 25 线性神经网络
【查看】 26 自适应线性神经网络
【查看】 27 径向基神经网络
【查看】 28 广义回归神经网络
【查看】 29 概率神经网络PNN
【查看】 30 学习向量量化LVQ
【查看】 31 自编码器
【查看】 32 编码和解码
【查看】 33 堆叠自编码器
【查看】 1 竞争神经网络
【查看】 2 自组织映射SOM
【查看】 3 自组织映射进阶
【查看】 4 自组织映射作图
【查看】 5 时间延时神经网络
【查看】 6 非线性自回归神经网络narnet
【查看】 7 非线性自回归神经网络(有额外的输入) narxnet
【查看】 8 多步预测(闭环网络)
【查看】 9 层循环神经网络
【查看】 10 分布式延迟神经网络
【查看】 11 总结课(理论)
为中华之崛起而学习,活到老学到老,技术是独一无二,讲课也不错(自认为),记住:学软件的目的就是用软件(这个工具)去解决问题(设计、图纸、渲染、分析结果……),盲目的操作绝对是浪费时间。
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