函数逼近和集群
使用浅执行回归、分类和聚类神经网络
概括示例中输入和输出之间的非线性关系,通过集群和autoencoders执行无监督学习。
- 函数逼近和非线性回归
创建一个神经网络来推广非线性示例中输入和输出之间的关系 - 模式识别
从示例输入训练神经网络泛化及其类,autoencoders训练 - 聚类
发现自然分布、类别和类别之间的关系 - Autoencoders
使用autoencoder神经网络进行无监督学习的特性 - 定义浅神经网络架构
定义浅神经网络架构和算法
