本资源包含25种常见人工神经网络模型的MATLAB实现代码，适用于科研与教学，帮助学习者快速理解和实践神经网络算法。
人工神经网络（ANN）是基于生物神经元结构的计算模型，旨在模拟人脑的学习过程。在MATLAB环境中实现这些模型可以有效地进行数据分析、模式识别及预测任务等。以下是关于标题中提到的25种人工神经网络模型的具体介绍：
1. **感知器(Perceptron)**：最简单的前馈型神经网络，适用于二分类问题，其学习机制基于梯度下降法。
2. **线性回归(Linear Regression)**：通过最小化误差平方和来拟合数据集，常用于预测连续变量的问题。
3. **逻辑回归(Logistic Regression)**：一种非线性的模型，在处理二元输出时使用Sigmoid函数作为激活函数。
4. **多层感知器(Multilayer Perceptron, MLP)**：具有隐藏层的前馈网络结构，可以应对复杂的、不可分割的数据模式问题。
5. **反向传播网络(Backpropagation Network, BP)**：用于训练MLP模型的方法，通过梯度下降法来更新权重值。
6. **径向基函数网络(Radial Basis Function, RBF)**：使用径向基作为隐藏层的激活函数，特别擅长处理非线性的映射问题。
7. **自组织映射(Self-Organizing Map, SOM)**：一种无监督学习模型，适用于数据降维和聚类任务。
8. **竞争性学习网络(Competitive Learning Network)**：如Kohonen网络，属于SOM的一种变体形式。
9. **卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)**：主要用于图像处理领域，通过卷积层与池化层提取特征信息。
10. **循环神经网络(RNN)**：具有内部反馈连接的结构设计，适用于时间序列数据如自然语言等的应用场景。
11. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**：RNN的一种改进版本，解决了长期依赖关系的问题。
12. **门控递归单元(Gated Recurrent Unit, GRU)**：与LSTM类似但结构更为精简的模型，在保持良好的记忆能力的同时简化了计算过程。
13. **受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBM)**：一种无监督学习算法，用于特征提取及生成新样本的任务中。
14. **深度信念网络(Deep Belief Network, DBN)**：由多个RBM堆叠而成的模型结构，常被用来预训练深层神经网络架构。
15. **自编码器(Autoencoder)**：一种无监督学习方法，旨在捕捉数据中的低维特征表示形式。
16. **变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)**：引入概率分布机制的改进版自编码模型，用于生成新的样本输出。
17. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)**：包含一个生成器和一个判别器两部分组成的架构体系，在图像合成等领域有着广泛应用前景。
18. **递归神经网络(RNNs)**：专门针对树状结构数据的设计，例如在自然语言处理中的句法分析任务中表现优异。
19. **稀疏自编码器(Sparse Autoencoder)**：通过惩罚非零激活的单元来促进特征学习过程中的稀疏性表达形式。
20. **卷积自编码器(Convolutional Autoencoder, CAE)**：结合了CNN和传统AE的优势，常用于图像去噪及重构等任务中。
21. **时间循环神经网络(Temporal Convolutional Network, TCN)**：一种针对序列数据设计的深度卷积模型，在时序预测等方面具有优越的表现力。
22. **Transformer**：基于自注意力机制构建的一种新型架构，广泛应用于自然语言处理领域如机器翻译等任务中。
23. **胶囊网络(Capsule Network)**：通过引入层次化结构和动态路由算法来捕捉物体间的几何关系特征。
24. **生成性模型(Generative Model)**：通常指一类能够产生新样本的模型，例如VAE与GAN等技术的应用案例。
25. **对抗训练(Adversarial Training)**：利用对抗样本来增强模型鲁棒性的策略方法，有效防止了潜在的安全威胁风险。
这些源代码和相关资源可以帮助用户深入了解各种神经网络的工作原理，并在MATLAB环境中进行实践操作。通过研究与修改现有代码可以进一步提升对神经网络设计及优化的理解水平，从而更好地应用于实际问题解决当中。
5星
