作者: 知与谁同
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5年前
从广义上来说，NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积
作者: 玄学酱
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5年前
从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是如果说DNN特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。
作者: 青衫无名
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5年前
从广义上来说，NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积
作者: 泽贤kevin
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4年前
背景 如果你关注过db-engines.com，你很可能会发现有一种类别的数据库在最近几年正以火箭般的速度迅速流行起来，那就是Graph DBMS。阿里云于2019年3月重磅发布了数据库新产品——图数据库（Graph Database，简称GDB），本文将从
作者: 行者武松
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5年前
一、多层前向神经网络 多层前向神经网络由三部分组成：输出层、隐藏层、输出层，每层由单元组成; 输入层由训练集的实例特征向量传入，经过连接结点的权重传入下一层，前一层的输出是下一层的输入;隐藏层的个数是任意的，输入层只有一层，输出层也只有一层; 除去输入层之外，
作者: 知与谁同
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5年前
一、多层前向神经网络 多层前向神经网络由三部分组成：输出层、隐藏层、输出层，每层由单元组成; 输入层由训练集的实例特征向量传入，经过连接结点的权重传入下一层，前一层的输出是下一层的输入;隐藏层的个数是任意的，输入层只有一层，输出层也只有一层; 除去输入层之外，
作者: KB小秘书
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3年前
###背景 如果你关注过db-engines.com，你很可能会发现有一种类别的数据库在最近几年正以火箭般的速度迅速流行起来，那就是Graph DBMS。阿里云于2019年3月重磅发布了数据库新产品——图数据库（Graph Database，简称GDB），本
作者: 大黄有故事
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6年前
人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信 息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP（Back Propag
