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【內容簡介】《循環(huán)神經網絡(RNN)與MATLAB程序詳解視頻》共7章81節(jié)視頻，總學時726分鐘，合12.1小時。

主要內容包括：神經網絡基本概念，BP神經網絡進行音樂信號識別分類及程序詳解(用語句型的程序同時用工具箱函數對比分析)，標準BP算法程序對比分析附加動量BP算法與變學習率BP算法，BP神經網絡算法的理論推導，BP神經網絡算法的MATLAB工具箱函數介紹及訓練窗口解讀，BP神經網絡作建模擬合預測，BP回歸預測分析未來幾天上證指數，BP神經網絡篩選主元空間降維，乳腺腫瘤診斷的建模及篩選主要影響因素，利用BP

【內容簡介】《遺傳算法優(yōu)化神經網絡與應用和MATLAB程序詳解視頻》共10章98節(jié)視頻，總學時993分鐘，合16.6小時。

簡單用一個案例講解了matlab神經網絡 遺傳算法聯(lián)合應用

主要內容包括：視頻課程內容介紹及慎拍不拍說明與參考文獻，卷積神經網絡(CNN)基本概念、理論推導及算法步驟，圖像卷積與池化運算及MATLAB程序效果，識別合成數字用卷積神經網絡算法與MATLAB自帶函數程序，人臉識別用CNN識別數字自帶程序并作全面研究，GoogLeNet應用于識別狼狗，花朵及轎車等圖像，增強數據及圖像識別分類用自帶函數程序解決，合成數字圖像角度回歸預測及校正問題用自帶函數程序求解，

這次給大家分享了遺傳算法優(yōu)化神經網絡的初始化參數的matlab的代碼，希望對大家有所幫助。

胖子愛學習開課了本課程適用于想學或想進行matlab做BP神經網絡回歸分析的同學們，課程包含操作實現(xiàn)BP神經網絡預測數據實戰(zhàn)，相應大家可以通過學習拓展到股票分析等其他預測應用上，希望能長久的和大家一起學習進步。每一期視頻都會上傳相應的可運行的源碼附件。

介紹了bp神經網絡的原理和matlab代碼的簡易實現(xiàn)

基于matlab的GMDH神經網絡對YPML120 時間序列進行預測，輸出訓練數據和測試數據的結果，及預測均方根誤差結果和正態(tài)分布。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。購買后可下載視頻中的源程序文件。

基于matlab的BP神經網絡多輸入單輸出數據結果預測，輸出結果包括均方根誤差，決定系數。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。購買后可下載視頻中的源程序文件。

課程背景：啟發(fā)式算法是一類在可接受的計算資源下尋找問題近似解的算法，它們通常用于解決復雜的優(yōu)化問題，特別是在傳統(tǒng)算法難以應用或者效率不高的情況下。以下是啟發(fā)式算法的一些主要應用前景：復雜系統(tǒng)優(yōu)化：在工程、物流和供應鏈管理中，啟發(fā)式算法可以幫助優(yōu)化復雜的系統(tǒng)設計和操作。機器學習：在訓練機器學習模型時，啟發(fā)式算法可以用來選擇特征、優(yōu)化模型參數或者神經網絡的結構。