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ANN第37讲：自组织特征映射网络(SOFM)——理论基础与运行原理
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ANN第35讲：自组织竞争网络算法基础——胜者为王学习算法
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第38讲：自组织特征映射网络(SOFM)——Kohonen学习算法
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ANN第22讲：BP算法——网络误差定义与权值调整思路
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ANN第20讲：单层感知器——从单层的局限性看多层的突破——如何用多层感知器解决“异或”问题
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第40课：自组织特征映射网络(SOFM)——剖析几个应用案例(上)
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第45课：自适应共振理论网络(ART)——ART I 型例题(模式分类)
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ANN第34讲：自组织竞争网络预备知识
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第43节：自适应共振理论网络(ART)——ART I 型网络运行原理
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ANN第29讲：BP网络设计基础——如何准备训练样本集？
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ANN第18讲：单层感知器——功能(单层感知器能干什么？)
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ANN第3讲：绪论——什么是ANN？基本特点和基本功能
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ANN第32讲：习题课(上)——单层感知器
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ANN第28讲：BP算法——标准BP算法的改进
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第47节：反馈型神经网络(Hopfield)——稳定性
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第52节：反馈型神经网络(Hopfield)——网络的权值设计
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第46节：反馈型神经网络(Hopfield)——结构与工作方式
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ANN第9讲：人工神经元模型——神经元的M-P模型
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ANN第33讲：习题课(下)——多层感知器设计例题
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第48节：反馈型神经网络(Hopfield)——吸引子
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第39讲：自组织特征映射网络(SOFM)——主要功能与算法流程
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ANN第11讲：人工神经元模型——神经元的数学模型(下)
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ANN第27讲：BP算法——从误差曲面的特点看BP算法的局限性
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ANN第1讲：绪论——人脑与电脑各自擅长那种思维方式？
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ANN第8讲：生物神经元的信息处理——生物神经网络的能力是生物神经元的能力之和吗？
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ANN第26讲：BP算法——多层感知器的能力.mp4
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ANN第36讲：通过两个例子体会胜者为王权值调整的几何意义
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第54节：反馈型神经网络(Hopfield)——通过可视化例子理解网络的吸引子与伪吸引子
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ANN第24讲：BP算——算法思路小结
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ANN第10讲：人工神经元模型——神经元的数学模型(上)
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第44节：自适应共振理论网络(ART)——ART I 型网络学习算法
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ANN第21讲：BP算法——基于BP的多层前馈网络模型
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ANN第30讲：BP网络设计基础——样本归一化
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ANN第5讲：生物神经元的信息处理——如何产生信息？
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比啃书效果好太多了！不愧是原著作者亲授，复旦大学邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》终于出视频教程了！！真的通俗易懂！（人工智能、深度学习、机器学习、计算机视觉）
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ANN第15讲：ANN 的学习方式(上)
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ANN第16讲：ANN 的学习方式(下)
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第42节：自适应共振理论网络(ART)——算法流程与ART I型网络的系统结构
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第41课：自组织特征映射网络(SOFM)——剖析几个应用案例(下)
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【LLM学习记录】vLLM全解——推理调度源码解析
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ANN第23讲：BP算法——权值调整式中的误差信号如何计算？