函数逼近和聚类
使用浅层神经网络执行回归、分类和聚类
归纳示例输入与输出之间的非线性关系，使用聚类和自编码器执行无监督学习。
类别
- 函数逼近和非线性回归
创建神经网络来归纳示例输入与输出之间的非线性关系
- 模式识别
训练神经网络以从示例输入及其分类进行归纳，并训练自编码器
- 聚类
发现自然分布、类别和类别关系
- 自编码器
使用自编码器神经网络执行无监督的特征学习
- 定义浅层神经网络架构
定义浅层神经网络架构和算法
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