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syms t x y z; a=sym('a(t)'); g=[-1,0,0,0;0,a^2,0

diff 量子 0,0 a^2 sym 3,1 a1

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6,148,72,35,0,33.6,0.627,50,11,85,66,29,0,26.6,0.3

0,0 19 26 32 11 92 13 96 110 125

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2,117,90,19,71,25.2,0.313,21,03,84,72,32,0,37.2,0.

0,0 03 02 06 22,00 0.15 25.0 31 21 26

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c=[1;8;4;1;2;7;6;5;3;5;4;8;4;1;6;3]; a=[]; b=[];

0,0 0,1 16 17 22 19 aeq 数学 18 1,0

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。 -可编辑修改 - 1、深度学习： “深度学习是基于原有知识能力之上的、以学习者主动参与为前

学习知识深度理解整合认知学习者方式过程迁移

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。 -可编辑修改 - 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进

学习深度计算节点网络机器提出特征结构输出

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88 第三章深度学习基础 3.1基本概念 3.1.1神经网络组成？为了描述神经网络，我们

神经感知机输出网络单元简单 threshold 歌手函数下图

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342.2 机器 Learning Deep Networks Neural 21.2 1.1 viviiix iivv

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Linear Regression [1] book/fit_a_line PaddlePaddl

82017 3 12 Function MSE Data Housing UCI uci set.uci paddle.v2.data 5RADTAXPTRATIOB

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苏州大学强化学习讨论班——JHD编辑整理

特征 CNN 选取 Deep Learning 图像卷积神经网络分类

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热线 Ian ：（01 Yoshua Goodfellow 0）8 Aaron Courville Bengio 印刷

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DR AF T 仅供学习使用，不得用于商业目的。https://github.com/exac

学习矩阵向量与日俱增第一 11 商业目的 https: github.com exacity deeplearningbook-chinese 用于

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Neural Networks and Deep Learning Michael Nielsen

342.2 Learning Deep Networks Neural 21.2 1.1 viviiix iivv Licenseiii

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