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神经网络的学习内容主要包括:
感知机(perceptron):是一种线性分类模型,能够解决二分类问题。
多层感知机(multilayer perceptron, MLP):是一种由多个感知机堆叠而成的神经网络模型,能够解决多分类问题。
卷积神经网络(convolutional neural network, CNN):是一种深度学习模型,能够自动学习数据的特征,并在图像、视频、文本等数据中进行分类、分析和识别。
循环神经网络(recurrent neural network, RNN):是一种深度学习模型,能够处理序列数据,如文本、语音、时间序列等。常见的有LSTM和GRU等。
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