深度学习是机器学习的重要组成部分，深度学习算法基于神经网络。有几种功能不同的神经网络架构，最适合特定的应用场景。本文介绍一些最知名的架构，尤其是深度学习方面的架构。MLP使用一种称为反向传播的监督式学习技术进行训练。反向传播有助于调整神经元权重，以获得更接
南昌大学信息工程学院、国网江西省电力有限公司电力科学研究院的研究人员徐春华、陈克绪、马建、刘佳翰、吴建华，在2019年第19期《电工技术学报》上撰文，针对目前电力负荷自动识别中存在的人工选择特征困难的问题，并且为了进一步提高识别精度，提出一种基于深度置信网
但是由于从事的云计算和大数据方向的工作，所以平时只是作为自己的兴趣领域看了一些相关的入门级资料。最近事业部的同事在讨论文物保护的风险识别问题，不自觉地想到能否将深度机器学习运用到文物保护的风险识别中，于是做了一些较深入的研究，设计了一个基于深度机器学习DB
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