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【预测模型】基于深度置信网DBN网络实现电机侧有功功率预测matlab源码含GUI
4.1深度神经网络（Deep neural network） 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 Deep learning本身算是machine learnPython 3深度置信网络(DBN)在Tensorflow中的实现MNIST手写数字识别
Deep Learning with TensorFlow IBM Cognitive Class ML0120EN Module 5 - Autoencoders 使用DBN识别手写体 传统的多层感知机或者神经网络的一个问题： 反向传播可能总是导致局部最小值。 当误差表面(error surface)包含了多个凹槽，当你做梯度下降时，你找到的并不是最深的凹槽。基于深度置信网络（DBN） 识别手写数据集minnist代码（直接上手，直接运行可用，亲测，python3）
二话不说给代码： 1 #urllib is used to download the utils file from deeplearning.net 2 import urllib.request 3 response = urllib.request.urlopen('http://deeplearning.net/tutorial/code/utils.py') 4 content = response.read() 5 target = open(基于自编译器的时间序列异常检测算法
基于自编译器的时间序列异常检测算法 自编码器其实是一种数据压缩或者特征提取算法 本质上是神经网络 具体步骤如下： 原始时间序列 -> Auto Encoder（Encoder 和 Decoder） -> 重构后的时间序列 -> 通过重构后的时间序列与原始时间序列的整体误差和局部误差来判断异常点 简单