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《掌握MATLAB神经网络》配套光盘

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简介:
本书为《掌握MATLAB神经网络》一书的配套资料,内含丰富的学习资源和实践案例,帮助读者深入理解并运用神经网络技术。 《精通MATLAB神经网络》随书光盘包含大量与MATLAB神经网络计算相关的代码资源,旨在帮助读者深入理解和应用神经网络技术。MATLAB是一种强大的数学计算软件,在科学计算、数据分析、算法开发以及系统仿真等多个领域得到广泛应用。作为一种模拟人脑神经元结构的模型,神经网络被广泛应用于模式识别、图像处理、机器学习和预测分析等领域。 本书可能详细介绍了包括感知机、多层前馈网络、反向传播网络(BP 网络)、自组织映射(SOM)及霍普菲尔德网络在内的多种基本概念。这些基础知识是理解神经网络计算的核心,通过MATLAB实现可以让读者更直观地了解其工作原理。 书中还可能详细讲解了如何使用MATLAB中的神经网络工具箱函数来构建、训练和测试模型。例如,`feedforwardnet` 函数可以创建一个前馈神经网络,而 `train` 和 `sim` 函数则分别用于训练网络及对输入数据进行预测。通过这些实例与完整的代码示例,读者能够学习如何将神经网络应用于实际问题,并理解预处理数据、设计网络架构以及评估模型结果的方法。 此外,在书中和光盘中也可能包含了一系列具体案例(如图像分类、信号处理或时间序列预测等),帮助读者加深对神经网络应用的理解。在这些实例的学习过程中,需要注意掌握诸如梯度下降法、反向传播算法及动量法在内的优化策略,并且要深入理解初始化方法的选择、激活函数的使用以及损失函数的设计。 MATLAB强大的可视化功能也在学习和调试神经网络模型时起到了重要作用。例如,`plotnet` 函数可以绘制出清晰直观的网络结构图;而 `simulink` 则能帮助构建并模拟复杂系统。这使得理解和调试过程变得更加容易。 《精通MATLAB神经网络》随书光盘是一个全面的学习资源,涵盖了从理论到实践的所有层面,并且适合初学者作为入门教程以及对有经验的研究者提供深入研究和应用的宝贵资料。通过实际操作与代码练习,读者将能够掌握神经网络的基本原理及其在 MATLAB 中的应用方法,在科研或工程实践中有效利用这一强大工具。

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客服
客服
  • MATLAB
    优质
    本书为《掌握MATLAB神经网络》一书的配套资料,内含丰富的学习资源和实践案例,帮助读者深入理解并运用神经网络技术。 《精通MATLAB神经网络》随书光盘包含大量与MATLAB神经网络计算相关的代码资源,旨在帮助读者深入理解和应用神经网络技术。MATLAB是一种强大的数学计算软件,在科学计算、数据分析、算法开发以及系统仿真等多个领域得到广泛应用。作为一种模拟人脑神经元结构的模型,神经网络被广泛应用于模式识别、图像处理、机器学习和预测分析等领域。 本书可能详细介绍了包括感知机、多层前馈网络、反向传播网络(BP 网络)、自组织映射(SOM)及霍普菲尔德网络在内的多种基本概念。这些基础知识是理解神经网络计算的核心,通过MATLAB实现可以让读者更直观地了解其工作原理。 书中还可能详细讲解了如何使用MATLAB中的神经网络工具箱函数来构建、训练和测试模型。例如,`feedforwardnet` 函数可以创建一个前馈神经网络,而 `train` 和 `sim` 函数则分别用于训练网络及对输入数据进行预测。通过这些实例与完整的代码示例,读者能够学习如何将神经网络应用于实际问题,并理解预处理数据、设计网络架构以及评估模型结果的方法。 此外,在书中和光盘中也可能包含了一系列具体案例(如图像分类、信号处理或时间序列预测等),帮助读者加深对神经网络应用的理解。在这些实例的学习过程中,需要注意掌握诸如梯度下降法、反向传播算法及动量法在内的优化策略,并且要深入理解初始化方法的选择、激活函数的使用以及损失函数的设计。 MATLAB强大的可视化功能也在学习和调试神经网络模型时起到了重要作用。例如,`plotnet` 函数可以绘制出清晰直观的网络结构图;而 `simulink` 则能帮助构建并模拟复杂系统。这使得理解和调试过程变得更加容易。 《精通MATLAB神经网络》随书光盘是一个全面的学习资源,涵盖了从理论到实践的所有层面,并且适合初学者作为入门教程以及对有经验的研究者提供深入研究和应用的宝贵资料。通过实际操作与代码练习,读者将能够掌握神经网络的基本原理及其在 MATLAB 中的应用方法,在科研或工程实践中有效利用这一强大工具。
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    《轻松掌握FPGA》配套光盘为读者提供了丰富的学习资源,包括视频教程、实例程序和设计文档等,帮助用户更高效地理解和应用书中的知识。 《深入浅出玩转FPGA》一书的随书光盘可供有兴趣并有需要的读者下载查看。
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    本教程旨在对比介绍BP(反向传播)网络与RBF(径向基函数)网络的基本原理及应用,帮助读者轻松理解并快速上手这两种常用的神经网络模型。 BP网络与RBF径向基网络对比(傻瓜教程,10秒学会神经网络)通俗易懂:本段落将帮助读者快速理解两种常见的神经网络模型之间的区别,并以简单明了的方式介绍如何在短时间内掌握这两种网络的基本概念和应用方法。通过比较BP(反向传播)网络与RBF(径向基函数)网络的特点、结构及应用场景,使初学者能够轻松上手实践相关项目。
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  • 教你编程模型之完成例程篇代码
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    本教程详细讲解了如何运用完成例程在实践中掌握网络编程模型,包含丰富的配套代码示例,帮助读者轻松上手。 这是本人的拙作《手把手教你玩转网络编程模型之完成例程(Completion Routine)篇》的配套代码,讲解文章请参考相关博客内容,欢迎批评指正。