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深度学习
Deep Learning,DL)是机器学习的一种，机器学习是实现人工智能的必由之路。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，包含多个隐藏层的多层感知器就是深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更抽象的高层代表属性类别或特征，发现数据分布式特征表示。研究深入学习的动机是建立模拟大脑分析
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感知器
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【转载】单层感知器
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单层感知器分类案例
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多层感知器以及BP算法
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【深度学习 | 感知器 & MLP（BP神经网络）】掌握感知的艺术: 感知器和MLP-BP如何革新神经网络
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【物联网行业应用与解决方案】之智慧城市解决方案
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在停车的时候自助收费，减少停车管理的成本。再往下要讲到的是智能路灯解决方案，首先在感知层的是智能路灯控制设备设备，包括光敏传 感器等多种感知器件。网络层则是通过运营商广域无线网络，或者 ZigBee 等 mesh 自组网的 方式，将大范围的路灯全部连入网络。再往上会把这些信息都收集到的平台当中来，再将这些
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《机器学习：算法视角（原书第2版）》 —3.3.4 感知器学习示例
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《机器学习：算法视角（原书第2版）》 —3.3 感知器
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keras从入门到放弃(七）多层感知器训练
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神经网络——单层感知器 10行代码完成初代神经网络
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keras从入门到放弃(六）多层感知器(神经网络)
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《机器学习：算法视角（原书第2版）》 —3.3.3 感知器学习算法
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Chemistry.AI | 基于非线性激活的多层感知器预测分子特性
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【论文分享】基于卡尔曼滤波器和多层感知器的大麦幼苗最优生长参数预测
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深度学习实战（七）：使用多层感知器分类器对手写数字进行分类
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《神经网络与深度学习》~人工神经网络+单层（Perceptron）感知器原理及matlab实现
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数学建模学习（30）：神经网络算法模型之感知器，详细讲解+完整代码，包教包会！
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机器学习算法源码全解析（四）-人工神经网络关键核心知识点汇总
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数据挖掘学习笔记之人工神经网络（二）
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由线性回归来理解深度学习的理论基础（4）
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