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解析人工智能中深度學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法
（文章來源：數(shù)智網(wǎng)） 深度學(xué)習(xí)作為機器學(xué)習(xí)的一個分支，其學(xué)習(xí)方法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。兩種方法都具有其獨特的學(xué)習(xí)模型：多層感知機 、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等屬于監(jiān) 督學(xué)習(xí)；深度置信網(wǎng) 、自
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人工智能技術(shù)之BP算法的解析
（文章來源：人工智能網(wǎng)） 1974年Werboss第一次提出了一個訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP反向傳播算法，由于該算法是在一般網(wǎng)絡(luò)中描述的，它只是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一個特例。因此，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)
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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聲測法車輛類型辨識的應(yīng)用研究
隨著我國高速公路和汽車技術(shù)的迅猛發(fā)展,汽車行駛速度越來越高,極需一種更有效的交通管理系統(tǒng)。這種系統(tǒng)應(yīng)能自動識別汽車,并能準(zhǔn)確判斷出汽車類型。20世紀(jì)50年代以來,點測式設(shè)備如環(huán)形線圈檢測器,主要用于十字路口的交
小軒窗
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