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的一种学习在每层单元中使用的是非线性的组合运算,并在运算过后将结果从底层往高层依次传递,通过这种方式可以从大量的原始训练数据中自动提取更丰富的数据特征。传统的多层感知机模型与单层或浅层网络相比,可以更好的提取数据特征,但是由于梯度弥散,计算机计算能力不足,训练数据过少等原因,限制了发展[33-36】。直到2006年,深度神经网络的研究为DL的发展带来了转机,后续出现的卷积神经更第三章动作识别用户翻身图是成为了图像识别领域的核心算法模型[37-38】。用户动作识别本质上是一个多分类问题,不同的动作有着不同的数据特征,使用机器学习的方式

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