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模式识别-第6章多层神经网络教程
第六章 多层神经网络;6.1多层感知器网络 （MLP，Multilayer Perceptron）;解决异或问题的多层感知器;多层感知器的分类原理;激活函数—阈值函数;激活函数—线性函数;激活函数—对数Sigmoid函数;激活函数—双曲正切Sigmoid函数;标准的三层感知器网络;多层感知器网络的设计;三层网络的判别函数形式;6.2 MLP的训练--误差反向传播算法 （BP，Backpropagation algorithm）;输出层;隐含层;隐含层;迭代公式;误差反向传播;BP算法—批量修改;BP算法的一些实用技术;6.3 多层感知器网络存在的问题;多层感知器网络存在的问题;多层感知器网络存在的问题;多层感知器网络存在的问题;6.4 提高收敛速度的方法;二次优化的学习率;梯度下降法;牛顿法;Quickprop算法;共轭梯度法;共轭梯度法;Levenberg-Marquardt算法;多层感知器的Matlab实现;多层感知器的Matlab实现;6.4 寻找全局最优点;模拟退火思想;波尔兹曼分布;模拟退火算法 （SA, Simulated Annealing）;模拟退火算法应用于MLP的训练;模拟退火算法示例;模拟退火算法示例;遗传算法 （GA，Genetic Algorithm）;基本名词;基本遗传算法;GA应用于MLP权值学习;遗传算子定义;遗传算子定义;6.5 卷积神经网络;TDNN：时延神经网络;CNN：卷积神经网络
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