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Matlab神经网络精品课
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Matlab神经网络精品课
Matlab神经网络专题讲解，通过对函数、网络训练、数据处理和算法等等，详细介绍Matlab神经网络领域的操作技能。
目录
信息
系列一
1 竞争神经网络
1 从神经网络用于函数拟合开始讲起
2 自组织映射SOM
2 神经网络结构（理论课）
3 自组织映射进阶
3 传递函数
4 自组织映射作图
4 网络训练
5 时间延时神经网络
5 网络初始化和配置
6 非线性自回归神经网络narnet
6 数据预处理
7 非线性自回归神经网络(有额外的输入) narxnet
7 性能评价与作图
8 多步预测（闭环网络）
8 数据分组
9 层循环神经网络
9 工作流、属性和训练记录
10 分布式延迟神经网络
10 防止过拟合与改善网
11 总结课（理论）
11 模式识别pattennet
12 模式识别相关
13 实例 数字图像识别
14 前馈神经网络
15 自定义神经网络
16 _算法前传（浅显理论课）
17 LM算法trainlm
18 贝叶斯正则化trainbr
19 _比例共轭梯度法
20 弹性反向传播算法
21 算法汇总比较
22 生成函数和仿真模块
23 交互方式和样本数据
24 感知器
25 线性神经网络
26 自适应线性神经网络
27 径向基神经网络
28 广义回归神经网络
29 概率神经网络PNN
30 学习向量量化LVQ
31 自编码器
32 编码和解码
33 堆叠自编码器
系列二
1 竞争神经网络
2 自组织映射SOM
3 自组织映射进阶
4 自组织映射作图
5 时间延时神经网络
6 非线性自回归神经网络narnet
7 非线性自回归神经网络(有额外的输入) narxnet
8 多步预测（闭环网络）
9 层循环神经网络
10 分布式延迟神经网络
11 总结课（理论）
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