依据目前所把握的知识来看，对深度进修技术的建模思路作一个小总节，(基于现有的理解，不是系统总结): 1、最简略的便是输入V颠终神经网络后间接输出预测值，属于回归问题。神经网络参数相当于是函数的参数 2、其次便是如分类任务中，输入V颠终神经网络后间接输出概率，比如运用one-hot对标签停行编码，输出的向质中概率最大的一个默示便是类别 3、第三类是自编码器的思路，那一类思路符折于差异的样原之间具有联络的时候，对一个输入的样原，通过一个神经网络去聚折取样实相关的一些样原的 信息，也便是但凡说的...
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