《深度信念网络优化方法分析》1、深度信念网络的优化方法主要包括以下几种：神经元稀疏表述方法：原理：通过设计神经元稀疏表述方法实现结构动态变化，主要针对密集表述导致的鲁棒性能问题。特点：此方法并非基于处理数据复杂度的结构动态变化，而是侧重于提高模型的鲁棒性。2、在深度信念网络的优化算法研究中，国内外...