循环神经网络RNN与MATLAB程序视频教程学习指导

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更新时间: 2025-03-09 加入收藏
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内容简介

循环神经网络(RNN)与MATLAB程序详解视频》共7章81节视频总学时726分钟,合12.1小时。它是神经网络几个典型且具有代表性的算法之一,在有“短期时间记忆”的时序数据识别分类、回归预测问题中,是优先选择的算法之一。

主要内容包括:视频课程内容介绍及慎拍不拍说明与参考文献,循环神经网络(RNN)算法基本概念、理论及实例步骤,原始流行程序RNN.m详解及可加可改问题,改进自适应学习率RAdam与新优RNN程序详解,新优RNN程序可改建议及不同学习率对比与通用模板,股票预测问题用RNN求解与RNN函数关系式写法,RNN算法对意大利葡萄酒特征数据进行识别分类及图像识别分类

全部免费提供MATLAB程序,免费提供辅导答疑,免费提供PPT课件。


【如何为己所用】:

(1)只需具有自己的问题,代入所给的程序求解即可。

(2)利用提供的程序即可完整得到论文写作所需的指标数据、论文用图。

【前期基础】课程或知识

(1) 了解MATLAB软件知识视频

(2)BP神经网络及其应用与MATLAB命令详解视频》

【后期选学】课程推荐

(1)《长短时记忆网络(GAN)及其应用与MATLAB程序详解视频》

(2)《卷积神经网络(CNN)及其分类识别应用与MATLAB程序详解视频》

(3)《生成式对抗网络(GAN)及其应用与MATLAB程序详解视频》

(4)《深度强化学习(DRL)及其应用与MATLAB程序详解视频》

识别分类或拟合预测算法视频课程】推荐:

(1)BP神经网络及其应用与MATLAB命令详解视频》

(2)《支持向量机(SVM)及其分类识别应用与MATLAB程序详解视频》

(3)《卷积神经网络(CNN)及其分类识别应用与MATLAB程序详解视频》

(4)《生成式对抗网络(GAN)及其应用与MATLAB程序详解视频》

(5)《遗传算法优化BP神经网络及其应用与MATLAB程序详解视频》

(6)《循环神经网络(RNN)及其应用与MATLAB程序详解视频》

(7)《长短时记忆网络(GAN)及其应用与MATLAB程序详解视频》

(8)《粒子群算法优化支持向量机和MATLAB程序详解视频》

(9)多目标遗传算法优化支持向量机和MATLAB程序详解视频

(10)BP神经网络预测上证开盘指数与MATLAB程序视频》

(11)粒子群算法优化支持向量机预测上证股指和MATLAB程序详解视频


一、学习指导方案

1、全部视频都在网上。请首先按照视频文件序号由小到大(若前序号相同,说明视频内容密切联系,再看后面序号大小)的序号观看,保证内容由浅入深地顺序学习。

2、在看视频的同时,利用【变速】【暂停】、【倒回】操作。

3、将存在的问题记录下来,看看视频是否讲解。对视频还是没有讲解的问题,尽快问【面对面数学】答疑。

4、视频观看结束后,看看PPT课件,复习、巩固学习效果。

5视频清晰度:(1)建议屏幕分辨率设置1920x1080 或者屏幕分辨率1280x720。(2)全屏播放。这样看视频更加清晰。

         6、倍速播放:现在【淘宝新平台】已经具备【倍速播放】视频功能。


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