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深度神经网络（DNNs）是拥有多层感知器的架构，用来解决复杂的学习问题。然而，DNNs在训练和概括中面临挑战。传统的DNNs互联的大量数据可能会过拟合，需要不同的训练方法来提高泛化。神经网络权重的前训练（pretrain）和神经网络新品种旨在克服这些问题。尤其是卷神经网络，被设计用于处理图像，通过最小化可训练的重量并提供强大的泛化能力。这些网络在多个领域复杂的学习任务中表现出良好的势头。深度神经网络（DNNs）是拥有多层
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【译文】深度神经网络入门手册
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