Neural Networks made easy with Matlab Год выпуска: 2015 Производитель: Udemy Сайт производителя: udemy.com Автор: Coursovie Training Inc. Isan Zatkar Продолжительность: 2:00 Тип раздаваемого материала: Видеоклипы Язык: Английский Описание: MATLAB (matrix laboratory) is a multi-paradigm numerical computing environment and fourth-generation programming language developed by MathWorks. Although MATLAB is intended primarily for numerical computing, but by optional toolboxes, using the MuPAD symbolic engine, has access to symbolic computing capabilities too. One of these toolboxes is Neural Network toolbox. This toolbox is free, open source software for simulating models of brain and central nervous system, based on MATLAB computational platform. In these courses you will learn the general principles of Neural Network Toolbox designed in Matlab and you will be able to use this Toolbox efficiently as well. Среде MATLAB (матричные лаборатории) несколько парадигм численных вычислений среда и язык программирования четвертого поколения разработана mathworks. Хотя в MATLAB предназначена в основном для численных вычислений, но необязательных наборов инструментов, с помощью MuPAD символическое двигателя, имеет доступ к возможности символьных вычислений тоже. Одним из таких инструментов является нейросетевого инструментария. Данный инструментарий является свободным, открытым исходным кодом программное обеспечение для моделирования модели мозга и центральной нервной системы, на базе MATLAB вычислительные платформы. На этих курсах вы узнаете общие принципы нейросетевого инструментария разработанный в среде MATLAB и вы сможете использовать данный инструментарий эффективно, как хорошо.
Содержание
Section 1: Chapter 1 Lecture 1 Introduction Lecture 2 What is in this course ? Lecture 3 Function Fitting Lecture 4 Pattern Recognition Lecture 5 Data Clustering Section 2: Chapter 2 Lecture 6 Simple Neuron Lecture 7 Network architecture Lecture 8 Data structure Lecture 9 Training style Section 3: Chapter 3 Lecture 10 Neuron Model Lecture 11 Perceptron networks Lecture 12 GUI nntool Section 4: Chapter 4 Lecture 13 Network architecture Lecture 14 Linear filters & linear classification Section 5: Chapter 5 Lecture 15 Introduction to Training Process Lecture 16 Back Propagation Architecture Lecture 17 Momentum Lecture 18 Faster learning_Heuristic algorithm Lecture 19 Faster training-numerical optimization techniques Lecture 20 Numerical techniques_Quasi newton Lecture 21 Numerical techniques_Levenberg_Marquart Section 6: Chapter 6 Lecture 22 Comparison of different training algorithms Lecture 23 Last Word
You cannot post new topics in this forum You cannot reply to topics in this forum You cannot edit your posts in this forum You cannot delete your posts in this forum You cannot vote in polls in this forum You cannot attach files in this forum You can download files in this forum