学习指导书
【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为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。
