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音像神经网络与深度学习基础刘珑龙
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章人工神经网络引论1.1初识人工神经网络1.2人工神经网络的发展历史1.3人工神经网络的类型1.4人工神经网络的应用领域1.5小结1.6扩展阅读第2章神经元模型及网络结构2.1点积的定义与计算2.2生物神经元.人工神经元2.4网络结构2.5人工神经网络的学习2.6小结2.7扩展阅读第3章感知器3.1基础知识3.2感知器的网络结构3.3感知器的学习3.4线不可分问题3.5网络的收敛3.6小结3.7扩展阅读第4章误差反传(BP)神经网络4.1梯度下降算法4.2BP网络的结构4.3BP算法4.4算的理推导4.5算法的改进4.6BP算法的收敛分析4.7小结4.8扩展阅读第5章径向基神经网络5.1基础知识5.2RBF神经网络的结构5.3径向基网络的学习5.4广义回归神经网络5.5概率神经网络5.6小结5.7扩展阅读第6章反馈型神经网络6.1基础知识(NP问题)6.2Hopfield网络模型6.3Hopfield网络的稳定6.4用Hopfield网络解决TSP问题6.5Elman神经网络模型6.6小结6.7扩展阅读第7章竞争型神经网络7.1基础知识7.2自组织特征映神经网络7.3学习向量量化神经网络7.4小结7.5扩展阅读第8章非确定方法8.1基础知识8.2网络的非确定训练算法8.3波兹曼机8.4小结8.5扩展阅读第9章深度卷积神经网络9.1基础知识(卷积)9.2卷积神经网络模型9.3卷积神经网络的学习9.4卷积神经网络实例9.5小结9.6扩展阅读0章循环神经网络10.1简单循环网络10.2循环神经网络的应用10.3循环神经网络的学习10.4门控循环神经网络10.5深度循环神经网络10.6小结10.7扩展阅读1章MATLAB基本命令11.1MATLAB窗口11.2数据和变量11.3向量与矩阵的表示及运算11.4绘图命令11.5控制流程11.6函数文件2章感知器的设计与应用12.1工具箱函数12.2单层感知器设计实例1.多层感知器设计实例3章BP神经网络的设计与应用13.1工具箱函数13.2基于BP神经网络的函数逼近13.3新旧版本建网函数能比较13.4利用BP神经网络实现预测4章径向基神经网络的设计与应用14.1工具箱函数14.2径向基网络设计的方法14.3径向基网络设计实例5章Hopfield网络的设计与应用15.1工具箱函数15.2Hopfield网络的联想记忆15.3基于Hopfield网络的数字识别6章竞争型神经网络的设计与应用16.1工具箱函数16.2SOM网络设计实例16.3LV网络设计实例7章模拟退火算法的设计与应用17.1模拟退火算法的应用实例17.2方法的应用实例8章深度卷积神经网络的设计与应用18.1构建深度卷积神经网络识别手写数字18.2使用残差神经网络识别彩色图像9章循环神经网络的设计与应用19.1长短期记忆(LSTM)网络设计实例参考文献附录符号说明
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