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学习神经网络及深度学习实战代码.本书共有43章,内容涵盖常见的神经网络(BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等)以及相关智能算法(SVM、决策树、随机森林、极限学习机等)。同时,部分章节也涉及了常见的优化算法(遗传算法、蚁群算法等)与神经网络的结合问题。此外,本书还介绍了MATLAB R2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性,如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等
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%% 该代码为基于带动量项的BP神经网络语音识别
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% 该案例作者申明: 1:本人长期驻扎在此板块里,对该案例提问,做到有问必答。本套书籍官方网站为:video.ourmatlab.com 2:点此从当当预定本书:《Matlab神经网络30个案例分析》。
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