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    神经网络理论及应用
    课程类型：选修课
    主讲教师：
    课程来源：
    建议学分：3.00分
    课程编码：ayxtzx0919
    课程介绍
    课程目录
    教师团队
    0 访谈
    s 0访谈 （7分钟）
    1 绪论
    s 1绪论 （15分钟）
    2 人工神经网络基础
    s 2.1人工神经元模型 （7分钟）
    s 2.2人工神经网络模型及学习 （9分钟）
    3 感知器神经网络
    s 3.1单层感知器基础知识 （6分钟）
    s 3.2单层感知器的功能与局限 （7分钟）
    s 3.3多层感知器引入 （5分钟）
    s 3.4基于BP算法的多层感知器 （9分钟）
    s 3.5标准BP算法实现 （6分钟）
    s 3.6标准BP算法的局限性与改进 （8分钟）
    s 3.7-BP神经网络设计基础 （11分钟）
    s 3.8基于MATLAB的BP网络应用实例-数据拟合 （4分钟）
    s 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
    s 4.1竞争学习神经网络 （6分钟）
    s 4.2SOM神经网络 （3分钟）
    s 4.3SOM神经网络案例 （3分钟）
    s 4.4LVQ神经网络 （4分钟）
    s 4.5对偶传播神经网络 （17分钟）
    5 径向基函数神经网络
    s 5.1正则化径向基函数神经网络基础 （12分钟）
    s 5.2广义径向基函数神经网络基础 （9分钟）
    s 径向基函数神经网络学习算法 （10分钟）
    s 5.4基于MATLAB的RBF网络应用实例——数据拟合 （4分钟）
    s 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
    s 6.1 支持向量机基本原理 （10分钟）
    s 6.2 支持向量机应用案例 （10分钟）
    7 卷积神经网络
    s 7.1卷积神经网络的基本架构 （11分钟）
    s 7.2卷积功能层 （11分钟）
    s 7.3池化层与全连接层 （12分钟）
    s 7.4卷积神经网络在目标检测的应用 （10分钟）
    s 7.5卷积神经网络退化问题 （11分钟）
    s 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
    s 8.1 初识循环神经网络 （8分钟）
    s 8.2 循环神经网络 （9分钟）
    s 8.3 长短时记忆网络 （9分钟）
    s 8.4 LSTM回归应用案例 （12分钟）
    s 8.5 LSTM分类应用案例 （11分钟）
    　|　 新ICP备2025018300号-1 　
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