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改善的办法使保存更多的图片成为或许，组网即便它们十分类似，也能够区别它们。这种预练习为网络中的衔接供给了一个更好的起点，开展开展然后优化了辨认图画元素的练习。

当机器中止时，缓慢G和或受它创造了一个新的形式，这使得玻尔兹曼机成为了生成模型的前期比如。他们运用了物理学的东西来开发办法，影响这些办法是当今强壮的机器学习的根底。得益于对磁性资料的了解，德勤独立霍普菲尔德使用描绘自旋相互影响时资料怎么展开的物理学原理，建立了一个具有节点和衔接的模型网络。

20世纪90年代，组网许多研讨人员对人工神经网络失去了爱好，组网但辛顿是持续在该范畴探究的科学家之一，他还在这项作业的根底上协助发动了当前机器学习的爆破性展开。2006年，开展开展他和搭档开发了一种预练习网络的办法，该网络由一系列分层的波尔兹曼机组成。

辛顿将霍普菲尔德创造的网络作为一个新网络的根底，缓慢G和或受这种新网络运用另一种办法是玻尔兹曼机，能够学习辨认给定类型数据中的特征元素。

霍普菲尔德等人持续展开霍普菲尔德网络的运作细节，影响例如能够存储任何值的节点，而不仅仅是0或1。作为世界金融中心，德勤独立香港联络开展中及兴旺经济体，可助力共建一带一路国家和地区投融资。

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