1. 神经网络简介 2. 神经网络优化方法 3. TF 实现神经网络线性回归

讨论一种动态神经网络——Elman回归神经网络的结构和算法.基于这一网络结构提出了非线性时变工业对象——直流电弧的神经网络建模方法,并与用其他方法为对象建立的模型进行了比较,结果证明回归网络模型能够很好地适配该工业对象,显示了动态神经网络在工业对象建模中的良好应用前景

第1章 绪论 2 第2章 机器学习概述 22 第3章 线性模型 53 第4章 前馈神经网络 78 第5章 卷积神经网络 105 第6章 循环神经网络 129 第7章 网络优化与正则化 153 第8章 注意力机制与外部记忆 192 第9章 无监督学习 213 第10章 模型独立的学习方式 228 第11章 概率图模型 253 第12章 深度信念网络 288 第13章 深度生成模型 308 第14章 深度强化学习 329 第15章 序列生成模型 355

机器学习：具有不确定性的非线性系统自适应神经网络emLemsub2sub增益控制

1．导论 2．Bayes决策理论 3．概率密度估计 4．线性判别函数 5．神经网络 6．统计学习理论

提出采用多层局部回归神经网络建立多变量非线性系统多步预测模型的方法,神经网络模型可提供多步预测控制所需要的系统输出预测值及输出向量对控制向量的雅可比矩阵.仿真试验表明这种动态神经网络的预测模型具有较高的精度

《人工神经网络应用及原理》PPT教学课件_第05讲 自适应线性元件

介绍了对角递归神经网络,针对BP算法收敛慢的缺点,将递推预报误差学习算法应用到神经网络权值和域值的训练.通过对非线性系统辨识的仿真及在磷化温控系统建模中的应用,验证了这种建模方法的有效性

基于人工神经网络( Artificial Neural Network)的控制(ann-based Control)简称神经控制(Neural Control)。神经网络是由大量人工神经元(处理单元)按照一定的拓扑结构相互连接而成的一种具有并行计 算能力的网络系统。它是在现代神经生物学和认识科学对人类信息处理研究的基础上提出来的,具有很强 的自适应和学习能力、非线性映射能力、鲁棒性和容错能力

内容安排 一、内容回顾 二、感知机 三、自适应线性元件 四、内容小结