当前课程知识点:神经网络理论及应用 > 5 径向基函数神经网络 > 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
-0访谈
-1绪论
-绪论总结
-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作业
- 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作业
-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算法的多层感知器作业
-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作业
-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
-3.9基于MATLAB的BP网络应用实例-分类
-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神经网络作业
-4.3SOM神经网络案例
-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对偶传播神经网络作业
-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作业
-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
-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作业
- 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作业
-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 循环神经网络作业
-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回归应用案例作业
-8.5 LSTM分类应用案例
--8.5 LSTM分类应用案例作业