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原创:项道德(daode3056,daode1212)在量子力学中，许多现象都是统计的结果，基本上用的是正态分布，然而，从本质上思考，应该还存在低阶的分布，标准的正态分布是它的极限，这样一来，或许在某些状态，要多关注瞬间与低能的统计分布，这就要推出一些低阶的分布，些分布大多都要出现特殊函数，先看看Besselfunction:以下是作者应用“第二类虚宗量的贝塞尔函数”的积分：它也代表一类分布，它是

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年深度信念网络（DBNs）：GeoffreyHinton与他的学生在《Science》杂志上发表文章介绍深度信念网络（DeepBeliefNetworks,DBNs），该方法利用无监督预训练来解决深层神经网络训练中的梯度消失问题

用户可以使用TensorFlow构建各种机器学习模型，例如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。它能够让开发者更方便地构建和训练机器学习模型。它的名字中的"Tensor"指的是多维数组，而"

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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、美洲狮优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、PO-CNN-BiLSTM-Attention

CNN原理卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，广泛用于计算机视觉领域。

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二分分类(BinaryClassfication)用途：结果是离散值，如0和1例子：输入图像（x），判断是否为猫图像是如何储存在计算机里的？-RGB(red,green,blue)分别对应三个矩阵，矩阵大小同像素-色彩亮度值组成特征向量，如图屏幕快照2018-02-16下午8.34.47.png屏幕快照2018-02-16下午8.34.56.png标记(Notation）(x,y),x是n维列向量

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人工智能专栏文章汇总：人工智能学习专栏文章汇总-CSDN博客本篇目录七、智能推荐系统处理7.1常用的推荐系统算法7.2如何实现推荐7.3基于飞桨实现的电影推荐模型7.3.1电影数据类型7.3.2数据处理7.3.4数据读取器7.3.4网络构建7.3.4.1用户特征提取7.3.4.2电影特征提取7.3.4.3相似度计算7.3.4.4网络模型完整代码7.3根据推荐案例的思考七、智能推荐系统处理7.1常用

深度学习和机器学习的关系深度学习是机器学习的一个子领域，专注于使用神经网络，特别是深度神经网络（DNN）来解决各种问题。可以说，深度学习是机器学习的一种方法或技术。

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1请问人工神经网络中为什么ReLU要好过于tanh和Sigmoidfunction？

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它不单替代了以前流行的循环神经网络(recurrentneuralnetwork,RNN)和长短期记忆(longshort-termmemory,LSTM)网络，并且以它为基础衍生出了诸如BERT、GPT

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在工业中应用较为广泛”，“编译安装麻烦一点”BlobTensorFlow“安装简单pip”TensorPytorch“定位：快速实验研究”，“简单”，“灵活”TensorTheanoד用于处理大规模神经网络的训练

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