Elman | 郭飞的笔记

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0x00_读论文 8

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0x11_算法平台 15

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0x12_Pandas与numpy 12

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0x13_特征工程 4

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0x21_有监督学习 21

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0x22_上世纪神经网络 10

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0x23_深度学习 7

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0x24_NLP 13

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0x25_CV 11

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0x31_降维 10

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0x41_统计模型 9

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0x42_概率论 7

常见统计分布随机变量的数字特征 law of large numbers 参数估计概率测度简介概率统计趣题信息熵

0x43_时间序列 10

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0x44_随机过程 2

【随机过程】【随机过程】1

0x51_代数与分析 14

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0x52_方程 2

常微分方程二阶线性偏微分方程

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0x55_数值计算 7

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0x58_密码学 13

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0x60_启发式算法 8

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0xa0_蒙特卡洛方法 6

【Mento Carlo 1】背后的数学理论【Mento Carlo 2】随机数发生器【Mento Carlo 3】给定分布生成随机数【Python】【scipy】Random Variable 【Python】【numpy】random随机【探索】曲面上均匀随机采样

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【Python】【面向对象】继承&多态【Python】【面向对象】字段&方法【Python】【面向对象】类的特殊成员【decorator】装饰器【Python】设计模式重构

Elman

2017年12月14日 Author:Guofei

文章归类: 0x22_上世纪神经网络文章编号: 260

版权声明：本文作者是郭飞。转载随意，但需要标明原文链接，并通知本人 ✉
原文链接：https://www.guofei.site/2017/12/14/elman.html

介绍

Elman神经网络，由Elman于1990年提出。

是一种反馈神经网络，因此由一定的记忆功能，使系统具有适应时变能力，能直接反映动态过程系统的特性。

结构

参考文献

《Matlab神经网络原理与实例精解》陈明，清华大学出版社
《神经网络43个案例》王小川，北京航空航天大学出版社
《人工神经网络原理》马锐，机械工业出版社

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