【内容简介】《循环神经网络(RNN)与MATLAB程序详解视频》共7章81节视频，总学时726分钟，合12.1小时。主要内容包括：视频课程内容介绍及慎拍不拍说明与参考文献，循环神经网络(RNN)算法基本概念、理论及实例步骤，原始流行程序RNN.m详解及可加可改问题，改进自适应学习率RAdam与新优RNN程序详解，新优RNN程序可改建议及不同学习率对比与通用模板，股票预测问题用RNN求解与RNN函数关系式写法，RNN算法对意大利葡萄酒特征数据进行识别分类及图像识别分类。全部提供MATLAB代码程序和PPT课件。提供辅导答疑。
2020年6月29日发布。
第一章 视频课程内容介绍及慎拍不拍说明与参考文献
1、先看全面讲解9个关键重点问题和店主预言先告必看第三版（38+4分钟）
2、RNN1_1视频讲些什么内容及能干什么说明（8分钟，网络上免费“试看”）
3、RNN1_2MATLAB程序使用说明及亮点特点介绍（6分钟，网络上免费“试看”）
4、RNN2_1慎拍不拍说明及学习要求与参考文献（11分钟，网络上免费“试看”）
第二章 循环神经网络(RNN)算法基本概念、理论及实例步骤
5、RNN4_1循环神经网络算法基本思想与应用领域（16分钟）
6、RNN5_1神经网络基本概念及记号解读 （13分钟）
7、RNN5_2层间输入与输出等式及误差反向传播（10钟）
8、RNN5_3引入循环神经网络原因及其算法特点（5分钟）
9、RNN5_4循环神经网络结构及信号流向（13分钟）
10、RNN5_5RNN两个实例介绍及假设与初始化问题（6分钟）
11、RNN5_6数值序列和文本单词识别两例分析（13分钟）
12、RNN5_7循环神经网络训练流程步骤（6分钟）
13、RNN5_8总误差函数及随机梯度下降法公式（10分钟，有程序）
14、RNN5_9delta误差项定义及W和U的梯度公式（10分钟，有程序）
15、RNN5_10BPTT算法14点步骤（7分钟，有程序）
16、RNN5_11目前程序少实例少及学习对策（6分钟，有程序，网络上免费“试看”）
17、RNN5_12思考8个问题及总结重点（16分钟，有程序）
第三章 原始流行程序RNN.m详解及可加可改问题
18、RNN6_1二进制数加法及进位问题分析（6分钟，有程序）
19、RNN6_2原始且流行程序运行及对比目的（9分钟，有程序）
第四章 改进自适应学习率RAdam与新优RNN程序详解
35、RNN8_1学习目标及二进制加法进位问题分析（8分钟，有程序）
36、RNN8_2新优程序信息及其8个特点介绍（7分钟，有程序，网络上免费“试看”）
第五章 新优RNN程序可改建议及不同学习率对比与通用模板
51、RNN9_1 可改数据归一化随机化及参数优化建议（11分钟，有程序，网络上免费“试看”）
52、RNN9_2可改批次大小与激活函数类型及学习率方法（5分钟，有程序）
第六章 股票预测问题用RNN求解与RNN函数关系式写法
57、RNN10_1学习目的及股票预测实际问题说明（10分钟，有程序）
58、RNN10_2拟合预测问题及算法流程介绍（12分钟，有程序）
71、RNN10_15总结拟合预测及其程序实现等问题（4分钟，有程序）
第七章 意大利葡萄酒特征数据进行识别分类及图像识别分类
72、RNN11_1学习目的及葡萄酒识别分类问题说明（13分钟，有程序）
79、RNN11_8模型扩展6处及图像识别建议（7分钟，有程序）
80、RNN11_9算法扩展6点及思考怎么用程序等问题（10分钟，有程序）
81、RNN11_10问题特征与程序改写及算法结合等总结（11分钟，有程序）
五、下载文件
附件1_必先看_循环神经网络及程序视频学习指导.doc
附件2_循环神经网络与程序视频_PPT课件.rar
附件3_循环神经网络全部程序m_郑一.rar
