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神经网络理论及应用课程列表：

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1 绪论

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-绪论总结

-《神经网络理论及应用》参考书

2 人工神经网络基础

-2.1人工神经元模型

--2.1人工神经元模型

--2.1人工神经元模型作业

-2.2人工神经网络模型及学习

--2.2人工神经网络模型及学习

--2.2人工神经网络模型及学习作业

3 感知器神经网络

- 3.1单层感知器基础知识

-- 3.1单层感知器基础知识

--3.1单层感知器基础知识作业

-3.2单层感知器的功能与局限

--3.2单层感知器的功能与局限

--3.2单层感知器的功能与局限作业

-3.3多层感知器引入

--3.3多层感知器引入

--3.3多层感知器引入作业

-3.4基于BP算法的多层感知器

--3.4基于BP算法的多层感知器

--3.4基于BP算法的多层感知器作业

-3.5标准BP算法实现

--3.5标准BP算法实现

--3.5标准BP算法实现作业

-3.6标准BP算法的局限性与改进

--3.6标准BP算法的局限性与改进

--3.6标准BP算法的局限性与改进作业

-3.7BP神经网络设计基础

--3.7BP神经网络设计基础

--3.7BP神经那网络设计基础作业

- 3.8基于MATLAB的BP网络应用实例-数据拟合

--3.8基于MATLAB的BP网络应用实例-数据拟合

-3.9基于MATLAB的BP网络应用实例-分类

--3.9基于MATLAB的BP网络应用实例-分类

4 自组织竞争神经网络

-4.1竞争学习神经网络

--4.1竞争学习神经网络

--4.1竞争学习神经网络作业

-4.2SOM神经网络

--4.2SOM神经网络

--4.2SOM神经网络作业

-4.3SOM神经网络案例

--4.3SOM神经网络案例

-4.4LVQ神经网络

--4.4LVQ神经网络

--4.4LVQ神经网络作业

-4.5对偶传播神经网络

--4.5对偶传播神经网络

--4.5对偶传播神经网络作业

--CPN网络隐层节点的内星权向量、外星权向量的含义

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

--5.1正则化径向基函数神经网络基础

--5.1正则化径向基函数神经网络基础作业

-5.2广义径向基函数神经网络基础

--5.2广义径向基函数神经网络基础

--5.2广义径向基函数神经网络基础作业

-5.3径向基函数神经网络学习算法

--5.3径向基函数神经网络学习算法

--5.3径向基函数神经网络学习算法作业

-5.4基于MATLAB的RBF网络应用实例——数据拟合

--5.4基于MATLAB的RBF网络应用实例——数据拟合

-5.5基于MATLAB的RBF网络应用实例——鸢尾花分类

--基于MATLAB的RBF网络应用实例——鸢尾花分类

6 支持向量机

-6.1 支持向量机基本原理

--6.1 支持向量机基本原理

--6.1 支持向量机基本原理作业

-6.2 支持向量机应用案例

--6.2 支持向量机应用案例

--6.2 支持向量机应用案例作业

7 卷积神经网络

- 7.1卷积神经网络的基本架构

-- 7.1卷积神经网络的基本架构

--7.1卷积神经网络的基本架构作业

-7.2卷积功能层

--7.2卷积功能层

--7.2卷积层功能作业

-7.3池化层与全连接层

--7.3池化层与全连接层

--7.3池化层与全连接层作业

-7.4卷积神经网络在目标检测的应用

--7.4卷积神经网络在目标检测的应用

--7.4卷积神经网络在目标检测的应用作业

-7.5卷积神经网络退化问题

--7.5卷积神经网络退化问题

--7.5卷积神经网络退化问题作业

-7.6卷积神经网络模型的过与欠拟合问题

--7.6卷积神经网络模型的过与欠拟合问题

--7.6卷积神经网络模型的过与欠拟合问题作业

8.循环神经网络

-8.1 初识循环神经网络

--8.1 初识循环神经网络

--8.1 初识循环神经网络作业

-8.2 循环神经网络

--8.2 循环神经网络

--8.2 循环神经网络作业

-8.3 长短时记忆网络

--8.3 长短时记忆网络

--8.3 长短时记忆网络作业

-8.4 LSTM回归应用案例

--8.4 LSTM回归应用案例

--8.4 LSTM回归应用案例作业

-8.5 LSTM分类应用案例

--8.5 LSTM分类应用案例

--8.5 LSTM分类应用案例作业

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