【摘 要】
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探讨了深度学习中的前馈神经网络,阐述了其静态结构和动态实现过程,并进行了实验。在实验中,根据所选取的特征数据集,设计出一种预测分类器模型,通过模型训练和模型评估,分析得出最高效的模型优化器,这为创建更高效的预测分类器提供了参考。
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探讨了深度学习中的前馈神经网络,阐述了其静态结构和动态实现过程,并进行了实验。在实验中,根据所选取的特征数据集,设计出一种预测分类器模型,通过模型训练和模型评估,分析得出最高效的模型优化器,这为创建更高效的预测分类器提供了参考。
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