神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)：基于MATLAB的仿真與實(shí)現(xiàn)

第一部分 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)及MATLAB
緒論
第1章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
第2章 MATLAB基本知識(shí)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱簡(jiǎn)介
2.1 MATLAB基本知識(shí)
2.2 MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱
2.2.1 基于代碼的MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的應(yīng)用
2.2.2 基于圖形界面的MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的應(yīng)用
2.2.3 MATLAB/Simulink中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)模塊的應(yīng)用
2.2.4 MATLAB菜單欄中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)模塊的應(yīng)用
第二部分 經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第3章 感知機(jī)
3.1 感知機(jī)的基本結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)
3.1.1 單層感知機(jī)的基本結(jié)構(gòu)
3.1.2 多層感知機(jī)的基本結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)
3.2 感知機(jī)的MATLAB實(shí)現(xiàn)
3.2.1 單層感知機(jī)的MATLAB仿真實(shí)現(xiàn)
3.2.2 多層感知機(jī)的MATLAB仿真實(shí)現(xiàn)
第4章 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.1 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)
4.1.1 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)算法
4.1.2 最小均方差算法中關(guān)于學(xué)習(xí)率η的討論
4.1.3 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
4.2 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB實(shí)現(xiàn)
4.2.1 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類問題中的應(yīng)用
4.2.2 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在擬合（回歸）問題中的應(yīng)用
4.2.3 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信號(hào)處理中的應(yīng)用
4.3 關(guān)于線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾點(diǎn)討論
第5章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)
5.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)算法
5.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建
5.1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法問題的改進(jìn)討論
5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB實(shí)現(xiàn)
5.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類問題中的應(yīng)用
5.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在擬合（回歸）問題中的應(yīng)用
5.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信號(hào)處理中的應(yīng)用
5.3 關(guān)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾點(diǎn)討論
第6章 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.1 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)
6.1.1 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)算法
6.1.2 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在擬合問題中的應(yīng)用分析
6.1.3 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類問題中的應(yīng)用分析
6.2 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB實(shí)現(xiàn)
6.2.1 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在擬合（回歸）問題中的應(yīng)用
6.2.2 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類問題中的應(yīng)用
6.2.3 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
6.3 關(guān)于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾點(diǎn)討論
第7章 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
7.1 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)
7.1.1 離散型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
7.1.2 連續(xù)型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
7.1.3 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾個(gè)問題
7.2 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB實(shí)現(xiàn)
7.3 關(guān)于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾點(diǎn)討論
第8章 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8.1 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)
8.1.1 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行原理
8.1.2 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)算法
8.1.3 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
8.1.4 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)
8.2 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB實(shí)現(xiàn)
8.2.1 二維SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別分類
8.2.2 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中的應(yīng)用
8.2.3 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具箱實(shí)現(xiàn)
8.3 關(guān)于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾點(diǎn)討論
第9章 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
9.1 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)
9.1.1 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)
9.1.2 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)模型
9.1.3 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
9.1.4 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類學(xué)習(xí)算法
9.2 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB實(shí)現(xiàn)
9.2.1 基于PNN的鳶尾花分類
9.2.2 變壓器故障診斷
9.2.3 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具箱實(shí)現(xiàn)
9.2.4 PNN中參數(shù)spread對(duì)分類的影響
第三部分 深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第10章 深度信念網(wǎng)絡(luò)
10.1 玻耳茲曼機(jī)基本結(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)
10.1.1 玻耳茲曼機(jī)的基本結(jié)構(gòu)
10.1.2 玻耳茲曼機(jī)的訓(xùn)練方法
10.2 深度信念網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)
10.3 深度信念網(wǎng)絡(luò)的MATLAB實(shí)現(xiàn)
10.3.1 數(shù)據(jù)集
10.3.2 DeeBNet工具箱實(shí)現(xiàn)
10.3.3 MATLAB 2019深度學(xué)習(xí)工具箱的實(shí)現(xiàn)案例
第1l章 自編碼器
11.1 自編碼器的基本結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)
11.1.1 自編碼器的基本結(jié)構(gòu)
11.1.2 自編碼器的學(xué)習(xí)算法
11.2 自編碼器的MATLAB實(shí)現(xiàn)
11.2.1 堆棧自編碼器的實(shí)現(xiàn)案例1
11.2.2 降噪堆棧自編碼的實(shí)現(xiàn)
11.2.3 堆棧自編碼器的實(shí)現(xiàn)案例2
第12章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
12.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)
12.1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)
12.1.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
12.1.3 常見的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
12.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)
12.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)1
12.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)2
12.2.3 MATLAB 2019b深度學(xué)習(xí)工具箱
12.2.4 MATLAB 2019b深層網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)器的實(shí)現(xiàn)
第13章 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）
13.1 GAN的起源與發(fā)展
13.1.1 GAN的起源