说明：PRML读书会第五章 Neural Networks（神经网络、BP误差后向传播链式求导法则、正则化、卷积网络）

大数据技术

说明：采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。 在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

Trainlm BP-noise 贝叶斯正则化 L-M优化bp

说明：Regularization Tools Version 3，Matlab正则化方法的工具包。

Regularization_Tools_Version_3 正则化 工具包 正则化工具包

说明：利用Tikhonov正则化实现的超分辨率图像序列的重建，效果还好

超分辨率-正则 Tikhonov正则化 Super-Resolution 图像重建 序列图像重建

说明：采用贝叶斯正则化算法提高BP网络的推广能力,采用两种训练方法。

贝叶斯正则化算法 BP网络

说明：采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯。

贝叶斯正则化算法 BP网络 L-M算法 trainlm 贝叶斯

说明：通过gdm、LM以及贝叶斯正则化，进行BP神经网络。

gdm LM 贝叶斯正则化 BP神经网络 GDM

说明：采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法

bp正则化 bayes_bpnet BP Trainlm BP-trainlm

说明：基于ADMM的TV正则化最小化稀疏重建算法。

ADMM算法 TV-ADMM 正则化

说明：BP神经网络的matlab程序（动量梯度下降算法训练 、贝叶斯正则化算法）。

BP神经网络 bp正则化 动量BP ann-bp ANN