提出了基于深度学习的聚类算法模型,将深度学习和聚类技术结合起来。
首先用深层神经网络结构对原始数据进行特征学习,然后对学习到的特征表示进行预聚类,最后在微调模块中进行特征的优化和聚类的优化。
这种模型能够学习到大规模数据中隐含的深层特征,并根据聚类要求进行进一步优化,在保持原始数据的结构的同时发掘数据簇结构。
在微调部分作者新设计了目标函数,使得微调完全成为一个优化的问题。
首先用深层神经网络结构对原始数据进行特征学习,然后对学习到的特征表示进行预聚类,最后在微调模块中进行特征的优化和聚类的优化。
这种模型能够学习到大规模数据中隐含的深层特征,并根据聚类要求进行进一步优化,在保持原始数据的结构的同时发掘数据簇结构。
在微调部分作者新设计了目标函数,使得微调完全成为一个优化的问题。
2025/9/2 17:17:55
4.85MB
完全基于Keras官方在线中文文档页面制作（截至日期是2019年7月16日），有目录，可复制，可高清打印。
2025/9/1 13:11:34
2.18MB
阿瓦拉由AmbrosiaSoftware，已获得。
Avara是一种经典的三维网络动作FPS，您可以在其中扮演遥控双足坦克的角色。
它最初是为AppleMacintosh开发的，使用，一直支持到。
该端口使用C++，SDL2和OpenGL替换依赖于Macintosh系统API的代码，并且旨在在Windows，macOS和Linux上运行。
这些是使用Windows10和macOSCatalina（10.15）创建的测试版本。
如果您运行的是较旧的macOS，由于macOS版本之间动态链接的C++标准库的差异，当前可能需要自行。
以获取当前活动的Avara服务器的列表。
还有一个JSON饲料可用！请注意，此跟踪器与MacOS9版本的Avara不兼容。
媒体资源资源和（tl;drrunmake）-:warning_selector:如果您无法在线连接，请阅读此内容。
以及如何克服特定IRC：irc://avaraline.net:6667/avaraline
Avara是一种经典的三维网络动作FPS，您可以在其中扮演遥控双足坦克的角色。
它最初是为AppleMacintosh开发的，使用，一直支持到。
该端口使用C++，SDL2和OpenGL替换依赖于Macintosh系统API的代码，并且旨在在Windows，macOS和Linux上运行。
这些是使用Windows10和macOSCatalina（10.15）创建的测试版本。
如果您运行的是较旧的macOS，由于macOS版本之间动态链接的C++标准库的差异，当前可能需要自行。
以获取当前活动的Avara服务器的列表。
还有一个JSON饲料可用！请注意，此跟踪器与MacOS9版本的Avara不兼容。
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以及如何克服特定IRC：irc://avaraline.net:6667/avaraline
2025/9/1 8:05:09
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LecunY,BengioY,HintonG.Deeplearning.[J].Nature,2015,521(7553):436.不当之处欢迎指正
2025/8/29 6:33:41
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