File:Multi-Layer Neural Network-Vector-Blank.svg
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原始檔案 （SVG 檔案，表面大小：815 × 390 像素，檔案大小：6 KB）
摘要
| 描述 |
English: A neural network with multiple layers.
Nederlands: Een drielagig neuraal netwerk
Deutsch: Schema eines künstlichen neuronalen Netzes mit mehreren Ebenen und Feedforward-Eigenschaft. |
| 日期 | |
| 來源 | Cropped and removed text from File:Multi-Layer Neural Network-Vector.svg |
| 作者 | Offnfopt |
| SVG開發 |  本向量圖形使用Other tools創作。 |
授權條款
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檔案歷史
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| 日期/時間 | 縮圖 | 尺寸 | 用戶 | 備註 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 目前 | 2015年4月12日 (日) 11:47 | | 815 × 390（6 KB） | Offnfopt | User created page with UploadWizard |
檔案用途
下列86個頁面有用到此檔案：
- BIRCH
- Bagging算法
- Caffe
- DBSCAN
- GPT-1
- K-平均算法
- K-近邻算法
- Lasso算法
- OPTICS
- PyTorch
- Q学习
- SARSA算法
- Transformer模型
- U-Net
- VC理论
- Word2vec
- 人工神经网络
- 关联规则学习
- 决策树
- 决策树学习
- 前馈神经网络
- 半监督学习
- 卷积神经网络
- 反向传播算法
- 受限玻尔兹曼机
- 变分自编码器
- 因素分析
- 国际表征学习大会
- 基于人类反馈的强化学习
- 基于转换器的生成式预训练模型
- 多层感知器
- 多臂赌博机
- 大型语言模型
- 层次聚类
- 异常检测
- 强化学习
- 循环神经网络
- 感知器
- 提升方法
- 支持向量机
- 数据挖掘
- 数据科学
- 时序差分学习
- 最大期望算法
- 朴素贝叶斯分类器
- 机器学习
- 极限学习机
- 核方法
- 正则化 (数学)
- 残差神经网络
- 注意力机制
- 深度学习
- 深度学习语音合成
- 混合专家模型
- 無監督學習
- 特征工程
- 特征选择
- 生成对抗网络
- 监督学习
- 相关向量机
- 神经信息处理系统大会
- 稀疏字典學習
- 線性回歸
- 线性整流函数
- 统计分类
- 统计学习理论
- 聚类分析
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- 自监督学习
- 自编码器
- 表征学习
- 词嵌入
- 迁移学习
- 邏輯斯諦迴歸
- 量子機器學習
- 長短期記憶
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- 随机森林
- 隐马尔可夫模型
- User:Atry/特征选择
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以下其他 wiki 使用了這個檔案：
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- Predefinição:Barra de aprendizagem de máquina
- Aprendizagem supervisionada
- Aprendizagem de árvore de decisão
- Vazamento de dados (aprendizagem de máquina)
- Engenharia de características
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- Aprendizagem de características
- Otimização de Política Proximal
- Usuário(a):Iucunditas/Testes/1
- Função softmax
- Naive Bayes
- Agrupamento hierárquico
- Long short-term memory
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