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：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。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：L-M优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr）
L-M trainlm 贝叶斯正则化 trainbr
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：采用贝叶斯正则化算法提高bp网络的性能，即L-M优化算法
bp正则化 贝叶斯网络 lm-bp LM-BP---matlab LM
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：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：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
