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时间：2017-07-03 01:13
深度学习的随机矩阵理论矩阵理論模型 邱才明 9/25/2018 深度学习理论- A Review 神经网络将许多单一的神经元连接在一起 一个神经元的输出作为另一个神经元的输入 多层神经网络模型可以理解为多个非线性函数“嵌套” 多层神经网络层数可以无限叠加 具有无限建模能力, 可以拟合任意函数 多层神经网络 前向传播 Sigmoid Tanh Rectified linear units
原标题：【焦点】上海交通大学賀兴：基于随机矩阵理论矩阵理论和深度学习的电力系统认知
为交流国内外电力大数据研究的最新进展、成就和前沿技术展望发展趋势，2017年3月9日在北京召开了中国电力科学研究院大数据技术研讨会本次大会特邀大数据和电力领域知名专家进行主题演讲，分享大数据在技術研究、电力应用、产业发展方面的实践经验与研究成果会上上海交通大学大数据研究中心贺兴博士作了题为“基于随机矩阵理论矩阵悝论和深度学习的电力系统认知”的报告，小编征得贺兴博士同意将报告分享给大家，欢迎关注！
贺兴博士，上海交通大学大数据工程技术研究中心助理研究员主要研究领域为电力系统大数据。
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： 复杂网络规模庞大、非线性强、复杂度高而且种类繁多,所以解析与数值计算的方法不能很好地适用于复杂网络的分析和研究,于是统计的方法进入人们的视野作为统计汾析的基本工具之一,随机矩阵理论矩阵理论为复杂网络的微观性质与宏观性质的研究架设了桥梁。
复杂网络(或映射后)的邻接矩阵的特征值对应于随机矩阵理论矩阵理论中的能谱,从而复杂网络的特性就集中体现在特征值序列的波动性上...
