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深度学习算法包括循环神经网络(RNN)、逝世卷积神经网络(CNN)等[3]。那么在保证模型质量的前提下,江湖建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题,江湖目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11],但精度以及普适性仍需进一步优化验证。
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本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍,江湖详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。此外,再无随着机器学习的不断发展,深度学习的概念也时常出现在我们身边。
此外,倪匡作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度,倪匡结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征(图3-10),而这一特征是人为无法发掘的。
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再无虚线方框标示受刺激区域。搭建的人工神经系统处理触觉信号的过程可以用典型的卷积神经网络(CNN)模型来描述,倪匡再加上重叠的感受野的设计,倪匡该人工神经系统提供了高保真的触觉信息,其可分辨率比最小感受体间距离小两倍。
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