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深度神经网如何通过从数据中学习特征来帮助避免人工提取特征

深度神经网络(dnn)通过从数据中直接学习特征,无需人为干预或专业知识,可以帮助避免需要手动提取特征的繁琐过程。 深度神经网络由许多层组成,每个层都包含许多神经元。这些神经元组合成了一系列权重和偏差来映射输入特征到输出目标。通过反向传播算法,模型可以更新权重和偏差以优化其预测效果。 在训练dnn时, ......
神经网 特征 过从 人工 深度
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