AI：IPPR的数学表示-CNN结构/参数分析

前言：CNN迎接多类的挑战html           特定类型的传统PR方法特征提取的方法是固定的，模式函数的形式是固定的，在理论上产生了特定的“局限性” 的，分类准确度可使用PAC学习理论的方法计算出来。特定函数形式的模式识别准确度、泛化偏差都受到模型自己VC维的限制。android 　　            使用不受限制的多层网络取代能够有明确语法形式的传统网络，能够突破特征提取和模式函数

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