学习指导书
【内容简介】
《葡萄酒识别分类用循环神经网络RNN与MATLAB程序详解视频》共2章13节视频，总学时112分钟，合1.9小时。它是《循环神经网络(RNN)及其应用与MATLAB程序详解视频》（共12.1小时）课程的第6章。课程涉及意大利葡萄酒产地识别分类用循环神经网络RNN的应用实例，涉及程序详解及论文用图与误差分析等问题，这是一个完整的论文毕设写作和科研实例。
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，葡萄酒识别分类问题说明，识别分类流程及程序详解，网络初始化及训练损失函数图像分析，识别分类与准确率及二标签对比分析，识别分类问题的网络函数表达式写法，算法扩展6点及思考怎么用程序等问题，问题特征与程序改写及算法结合等总结。
全部免费提供MATLAB程序，免费提供辅导答疑，免费提供PPT课件。
【如何为己所用】：
（1）只需具有自己的识别分类问题，代入所给的程序求解即可。
（2）利用提供的程序即可完整得到论文写作所需的指标数据、论文用图。
【前期基础】课程或知识：
(1) 了解MATLAB软件知识视频
(2)《循环神经网络及其应用与MATLAB命令详解视频》
【后期选学】课程推荐：
(1)《长短时记忆网络(GAN)及其应用与MATLAB程序详解视频》
(2)《卷积神经网络(CNN)及其分类识别应用与MATLAB程序详解视频》
(3)《生成式对抗网络(GAN)及其应用与MATLAB程序详解视频》
(4)《深度强化学习(DRL)及其应用与MATLAB程序详解视频》
【识别分类或拟合预测算法视频课程】推荐：
(1)《BP神经网络及其应用与MATLAB命令详解视频》
(2)《支持向量机(SVM)及其分类识别应用与MATLAB程序详解视频》
(3)《卷积神经网络(CNN)及其分类识别应用与MATLAB程序详解视频》
(4)《生成式对抗网络(GAN)及其应用与MATLAB程序详解视频》
(5)《遗传算法优化BP神经网络及其应用与MATLAB程序详解视频》
(6)《循环神经网络(RNN)及其应用与MATLAB程序详解视频》
(7)《长短时记忆网络(GAN)及其应用与MATLAB程序详解视频》
(8)《粒子群算法优化支持向量机和MATLAB程序详解视频》
(9)《多目标遗传算法优化支持向量机和MATLAB程序详解视频》
(10)《BP神经网络预测上证开盘指数与MATLAB程序视频》
(11)《粒子群算法优化支持向量机预测上证股指和MATLAB程序详解视频》
一、学习指导方案
1、全部视频都在网上。请首先按照视频文件序号由小到大（若前序号相同，说明视频内容密切联系，再看后面序号大小）的序号观看，保证内容由浅入深地顺序学习。
2、在看视频的同时，利用【变速】【暂停】、【倒回】操作。
3、将存在的问题记录下来，看看视频是否讲解。对视频还是没有讲解的问题，尽快问【面对面数学】答疑。
4、视频观看结束后，看看PPT课件，复习、巩固学习效果。
5、视频清晰度：（1）建议屏幕分辨率设置为1920x1080 或者屏幕分辨率1280x720。（2）全屏播放。这样看视频更加清晰。
6、倍速播放：现在【淘宝新平台】已经具备【倍速播放】视频功能。
