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神经网络理论及应用
课程类型：
选修课
主讲教师：
廉小亲
课程来源：
北京工商大学
建议学分：
3.00分
课程编码：
xtzx0919
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）
京公网安备 11011502004263