机构名称：
¥ 1.0
类似于传统的ANN（人工神经网络），深度学习列车模型。在深刻的实现中，每个边界首先是通过使用独立策略来实现的，然后通过使用背部传播（BP）程序技术来调节[17]。可以将多面工程进行迭代调整时，可以将多面工程视为需要调整。随着深度学习模型的复杂性不断增加，培训所需的时间和资源这些模型已成为一个重大挑战。[18-21]。随后的评论主要关注深度学习神经网络，包括其基本思想以及各个行业的当前和历史应用。此外，它提供了许多数字，这些数字说明了对深度学习神经网络基础知识的快速理解，这是近年来在科学数据库中发表的出版物所证明的。
关于神经网络的全面审查
主要关键词
相关文件推荐
