MATLAB深度学习工具箱——建议收藏！
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一：科研
MATLAB 2019b深度学习工具箱功能
1、MATLAB R2019b软件安装
2、MATLAB深度学习工具箱与Python Sci-kit Learn、Tensorflow、Keras等框架对比
3、MATLAB深度学习可视化工具简介
4、MATLAB深度学习工具箱帮助文档梳理与总结
二：BP神经网络（一）
1、BP神经网络的基本原理
2、BP神经网络的MATLAB代码实现）
三：BP神经网络（二）
1、BP神经网络参数的优化
四：卷积神经网络（一）
1、深度学习的发展历史、深度学习与传统机器学习的区别与联系
2、CNN的拓扑结构及工作原理
3、一：利用预训练好的模型预测
4、二：利用CNN抽取指定层的抽象特征
5、三：自定义卷积神经网络拓扑结构
五：卷积神经网络（二）
1、CNN的进化史
2、一：利用GPU实现加速计算
3、二：一维卷积神经网络（1D CNN）的MATLAB代码实现
六：循环神经网络与长短时记忆神经网络
1、循环神经网络（RNN）的基本原理
2、长短时记忆神经网络（LSTM）的基本原理
3、RNN与LSTM的区别与联系
4、一：时间序列预测（武汉2019-nCoV）
5、二：序列-序列（Sequence-to-Sequence）分类
七：迁移学习
1、迁移学习（Transfer Learning）的基本思想
2、基于实例的迁移学习算法：TrAdaBoost
3、基于模型的迁移学习算法
4. 一：基于TrAdaBoost算法的模型移植
5、二：基于AlexNet模型的模型迁移
八：MATLAB深度学习
1、深度神经网络在图像处理中的应用
2、深度神经网络在生物医学工程中的应用
3、深度神经网络在时间序列预测中的应用
九：群优化算法
1、群优化算法
2、遗传算法（Genetic Algorithm）的基本原理
3、GAOT工具箱的安装与使用
4. 一：一元/多元函数的极值点优化
5、二：特征选择
十：变量降维与特征选择
1、变量降维(Dimension reduction)与特征选择(Feature selection)
2、主成分分析（PCA）、偏最小二乘法（PLS）的基本原理
3、PCA的启发：训练集与测试集划分合理性的判断
4、经典特征选择方法（前向选择法与后向选择法、无信息变量消除法）的基本原理
5、一：PCA/PLS多元回归拟合
6、模型优化