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模式识别基础：分类器设计_（9）.深度学习分类器设计.docx

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    深度学习分类器设计

    1.深度学习基础

    1.1深度学习概述

    深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它通过多层非线性变换来学习数据的复杂表示。深度学习分类器设计通常涉及以下几个关键步骤：数据预处理、模型选择、模型训练、模型评估和模型优化。深度学习分类器广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域，其强大的表示学习能力使得它在处理高维、复杂数据时表现出色。

    1.2人工神经网络

    人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork,ANN）是一种模拟生物神经网络的计算模型，由大量节点（或称为神经元）组成，这些节点通过连接权重相互连

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