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目录 💥1 概述 1.1 完备集合经验模态分解原理 1.2 鲸鱼优化 1.3 LSTM 📚2 运行结果 🎉3 参考文献 🌈4 Python代码实现 1.1 完备集合经验模态分解原理 早期的 EMD 方法具有较强的自适应性，能够有效地分解时间序列；但是，算法在运算过程中 容易出现模态混叠现象。EEMD 分解方法
Tensorflow入门（1）——深度学习框架Tesnsflow入门 环境配置 认识Tensorflow 深度学习框架Tesnsflow 线程+队列+IO操作 文件读取案例 神经网络的种类： 基础神经网络：单层感知器，线性神经网络，BP神经网络，Hopfield神经网络等 进阶神经网络：玻尔兹曼机，受限玻尔兹曼机，递归神经
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回答：现阶段深度学习已经进入稳定阶段，已经很少需要一些很小的技巧了，尤其是在工程实践方面。往往学习率等超参数依靠经验设置一下就能基本将模型训练好。此外精调学习率超参数能取得的提升也往往是较小的，而且很容易过拟合，在应用场景上影响不大。除非是一
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当下，深度学习已经成为人工智能研究和应用领域的关键技术之一。作为一个开源的高级编程语言，Python提供了丰富的工具和库，为深度学习的研究和开发提供了便利。本文将深入探究Python中的深度学习，重点聚焦于神经网络与卷积神经网络的原理和应用。 深度学习是机器学
前馈神经网络（Feedforward Neural Network,FNN）也称为多层感知器（实际上前馈神经网络由多层Logistic回归模型组成） 前馈神经网络中，各个神经元属于不同的层 每层神经元接收前一层神经元的信号，并输出到下一层 输入层：第0层 输出层：最后一层 隐藏层：其他中间层 整个网络
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目录 引入 一、神经网络及其主要算法 1、前馈神经网络 2、感知器 3、三层前馈网络（多层感知器MLP） 4、反向传播算法 二、深度学习 1、自编码算法AutorEncoder 2、自组织编码深度网络 ①栈式AutorEncoder自动编码器 ②Sparse Coding稀疏编码 3、卷积神经网络模型（续下次） 拓展：
