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“我从来没有在哪次分离中流过眼泪，因为我觉得，与还健在的人的离别是世界上第二浪漫的事，因为我们从此离别以后 每一次相遇都是重逢，而重逢是世界上第一浪漫的事情。”
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💖[1] 计算机专业硕士研究生💖
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🌟[3] 2022年度博客之星人工智能领域TOP4🌟
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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：
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感知机 多层感知机（神经网络） 误差逆传播（error BackPropagation，简称BP）算法 深度学习 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN） 递归（循环）神经网络（Recurrent Neural Networks，简称RNN） 长短时记忆单元（Long-Short Term Memory，简称LSTM） https://github.com/apachecn/AiLearning https://
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种广泛应用于序列数据、自然语言处理等领域的神经网络。与传统的前馈神经网络不同，循环神经网络的输入不仅取决于当前输入，还取决于之前的状态。这使得循环神经网络可以对序列数据进行建模，具有记忆和递归的能力。
