【摘 要】
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随着计算机硬件计算能力的增强,深度学习与神经网络在目前的工业界已经得到了广泛的应用,相比于传统机器学习,它具备拟合能力强等优点,也有着不可解释,训练效率低等缺点,我们
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随着计算机硬件计算能力的增强,深度学习与神经网络在目前的工业界已经得到了广泛的应用,相比于传统机器学习,它具备拟合能力强等优点,也有着不可解释,训练效率低等缺点,我们的工作就是通过比较就拟合能力强给出合理的解释,探究深度学习之所以比传统机器学习效果好的原因,也给出克服深度学习缺点的方法.在这个过程中去提升自己对于深度学习的认识,与此同时也可以帮助其他对深度学习感兴趣的人更好地学习深度学习知识,了解深度学习中的关键概念和方向.
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