在维基百科和deeplearning4j中都有这样的说法:深度学习神经网络是一种隐层大于1的神经网络.我的神经网络的背景大多来自大学，而不是工作：有5门关于artif的课程。情报。&马赫。学习。-也许其中有两个在NN上
浏览 0提问于2016-10-04得票数 14
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在阅读了一些理论之后，我对以下术语感到有点困惑：深层神经网络前馈神经网络卷积神经网络深层信念网络..。然而，维基百科现在也让我很难区分所有的术语，它说：“深层神经网络、深层信念网络、递
浏览 0提问于2019-07-15得票数 3
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什么时候将神经网络定义为深度神经网络(DNN)而不是神经网络？
据我所知，DNN是具有多层的神经网络，简单的神经网络通常有较少的层数。但又有多少人呢？还是有其他的定义？
浏览 0提问于2016-12-28得票数 8
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是否有在结构化数据中执行聚类的深度学习文献/参考资料？我知道这可以使用Kmeans，GMM等来完成，但是有没有可能使用深度神经网络等来完成聚类分析呢？谢谢。
浏览 0提问于2019-02-01得票数 0
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我一直在使用matlab上的神经网络，但无法找到一个允许神经网络多个隐藏层的包。建议使用“`nnet”包，但它只允许一个对我没有用处的层网络。还有其他能像matlab那样训练复杂神经网络的软件包吗？
(如果存在，则可能应该更新CRAN页面。对如何做到这一点有什么想法吗？)
浏览 4提问于2014-06-04得票数 4
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神经网络经过最初的训练后，最佳的适应方式是什么？
也就是说，我想做一些图像识别，网络应该得到更好的新图片，我呈现它。这可以通过加强学习来完成，但为了一开始的快速发展，我想使用反向传播。
浏览 4提问于2015-11-23得票数 2
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显然，深度学习方法并没有在表格数据问题[1，2]上取得最先进的结果。这一索赔似乎也为Kagglers所知。SOTA方法看起来像是梯度提升决策树。文学：我们真的需要时间序列预测的深度学习模型吗？
浏览 0提问于2022-05-15得票数 3
我在python(使用numPy)中从头开始编写了一个深度学习模型，而不使用任何框架，比如keras或tensorflow。到目前为止，我的模型工作良好，但它运行在CPU上。
浏览 0提问于2020-07-05得票数 -1
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我正在使用tensorflow训练两个使用两个不同数据集的相同神经网络实例。网络本身非常简单，有一个输入和输出层和6个隐藏层(每个层是一个20 meuron，然后是一个非线性激活函数)。
浏览 0提问于2017-02-19得票数 5
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关于神经网络的不同结构
、、、
如果层数=1，有10个隐神经元(如第二个图所示)，那么本质上是一个称为MLP的神经网络。我的理解正确吗？总体而言,如果隐藏层数>3，则称为深度神经网络--即深度学习。生成的模型最终学会了将输入映射到输出数据。
机器学习模型是线性的还是非
浏览 0提问于2019-10-10得票数 2
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尽管CNN是深度神经网络的一部分，但这纯粹是因为存在大量的隐藏层吗？这是否意味着这里的后盾属于深度学习类别，因为网络是深度的，即使它不遵循与使用贪婪层明智训练(一种真正的深度学习技术)的DBN相同的模式？
谢谢你的帮助和建议。
浏览 2提问于2014-04-19得票数 4
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你能简单地解释一下和传统机器学习之间的区别吗？要使一个神经网络变得“深”需要多少个层次？这都是市场炒作吗？
浏览 14提问于2016-04-12得票数 7
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来自“医学图像计算的深度学习和卷积神经网络”一书
当我们了解到深度学习的研究现状时，我惊讶地发现，在过去的22、23中，其他研究者使用了卷积神经网络，这是一种深度学习。但最新的一批深度学习算法似乎有不同之处。他们经常使用GPU处理accelerate training by as much as a factor of 40-fold。
浏览 0提问于2019-07-16得票数 0
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为什么人们对NLP和ML社区对深度学习很感兴趣？为什么他们需要学习复杂的非线性关系的方法？
浏览 3提问于2014-10-10得票数 3
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我正在做一个项目，我必须用深层神经网络来构建一个分类器，我将处理大数据。我熟悉神经网络，但不是专家。显然，我可以在网上找到大量关于深度学习的文献，但大部分都是与convnets相关的。使用深度神经网络是强制性的，即使精度很低，但如果能成功的话，那就太好了。
浏览 0提问于2018-02-12得票数 2
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undefined被用于编写数值算法(如机器学习问题)的简单性和编译速度，但我想知道是否也可以使用它对神经网络进行更快的编码。
浏览 0提问于2020-06-01得票数 2
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