第4章

所属分类:人工智能/神经网络/深度学习
开发工具:Python
文件大小:1KB
下载次数:0
上传日期:2020-09-14 16:17:37
上 传 者jinggggg
说明:  深度前馈神经网络( Deep Feedforward Nemul Network ),可简称为前 馈神经网络( Feedforward Nemul Network ),指的是具有前馈特征的一类 神经网络模型 。 前馈神经网络中最具代表性的一个样例是多层感知机 (Multilayer Perceptron, MLP )模型(第 1 章中介绍人工神经网络的时候 就做了 一些关于 MLP 的介绍) 。 习惯上,我们会将 MLP 称为深度神经网 络( Deep Neural Networks, DNN ),但是这非常狭义,实际上深度神经网 络应该泛指更多的使用了深度学习技术的深度神经网络模型。
(Deep feedforward neural network (DFNN), which can be referred to as feedforward neural network (FNN), refers to a kind of neural network model with feedforward characteristics. One of the most representative examples of feedforward neural networks is the MLP model (in Chapter 1, we introduced MLP). Traditionally, we will call MLP deep neural networks (DNN), but this is very narrow. In fact, deep neural network should refer to more deep neural network models using deep learning technology.)

文件列表:
第4章\4-1.py (1145, 2018-04-21)
第4章\4-2.py (782, 2018-04-21)
第4章 (0, 2018-06-15)

近期下载者

相关文件


收藏者