神经网络算法入门概述

多层神经网络算法代码，适合初学者自己钻研，能运行，希望对大家有用！

神经网络的应用非常广泛，这里有关于bp算法的教学PPT，给大家参考

模型算法，

神经网络的算法清单，里面有一个自己编写的函数拟合的小例子，帮你理解Levenberg算法

用平常语言介绍神经网络 (Neural Networks in Plain English) 因为我们没有很好了解大脑，我们经常试图用最新的技术作为一 种模型来解释它。在我童年的时候，我们都坚信大脑是

神经网络算法的原理和应用，包括前向传播、反向传播、降维等常用算法，以及Matlab中的实现方法和示例代码。讲解着重于初学者的理解和实践能力，通过对算法原理的深度分析，使读者对神经网络算法的理解更加深刻

循环神经网络（RNN）是一种以序列数据为输入的神经网络，它沿序列递归地学习数据，并且具有记忆性。RNN 的增强版，长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元网络（GRU）拥有更强大的记忆能力。

对神经网络工具箱函数及里面神经网络工具箱的神经网络模型的网络对象及其属性做了详细的论述。这本书对提高网络的泛化能力的一些方法做了讲述，并且书后有程序，对网络结构的设计应该是挺有帮助的。

非常适合神经网络初学者的一本入门教材，对神经网络感兴趣的同学下来看看吧！

适合神经网络初学者看看,内容有相关书籍推荐,相关神经网络的实例介绍,以及学习Matlab的某些技巧等