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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）
京公网安备 11011502004263