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针对数据科学的深度学习：针对Tensorflow和Keras的深度学习案例研究，适用于初学者-高级：ANN，CNN，RNN，自组织地图，Boltzmann机器，堆叠式自动编码器-源码
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文件大小: 520kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-04
详细说明：深度学习
有关深度学习的信息以及深度学习的工作原理？
深度学习的整个思想是模仿人的大脑如何工作，因为人脑是最强大的学习工具之一。 与人脑相比，神经网络是指自然界中有机或人工神经元系统。 神经元是神经网络的基本构建块。 图1可视化了神经元的体系结构。 神经元的身体位于图的左下部，从那里出现的分支称为树突（信号的接收者），神经元具有轴突（信号的发送者），即将神经元的身体连接到其他神经元的长尾巴，在深度学习术语中通常称为突触。
然后，信号通过突触传递到其他受体。 然后，单元主体将所有这些输入信号求和以生成输出。 ANN中使用了相同的想法。 称为输入层神经元的多个输入信号被传输到隐藏层神经元，而隐
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