7楼: Originally posted by 胡不归 at 2015-03-08 10:00:11
LS-SVM的改进型也可以多输入多输出，其实，基本上所有的学习算法可适用于多输入多输出。
个人意见，欢迎拍砖！

6楼: Originally posted by nuzhi12 at 2015-03-08 09:21:05
如果输入输出是固定的东西，深度学习貌似不太合适？我也想看到更多人来解答。

9楼: Originally posted by lovequanyn at 2015-03-08 11:37:08
你说的深度学习和极速学习机我都稍微有一定的了解，我就说下我的看法。深度学习和极速学习机都属于神经网络范畴，神经网络有个通病就是学习速度慢，训练困难，从算法的本身目的来讲，就是为了解决这个问题。为了解决 ...

13楼: Originally posted by bailoumi at 2015-03-08 12:04:53
非常感谢你的回答！请问在使用深度学习来训练数据时，如果数据比较有限，需要像SVM和ELM那样，要对数据进行normalisation的预处理吗？多谢！...

14楼: Originally posted by lovequanyn at 2015-03-08 12:11:07
神经网络必然要归一化数据，这是必须的。
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14楼: Originally posted by lovequanyn at 2015-03-08 12:11:07
神经网络必然要归一化数据，这是必须的。
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16楼: Originally posted by bailoumi at 2015-03-08 12:38:19
恩恩，太谢谢你了！我在做控制，要用已知的输入输出通过深度学习来建模，然后在给定的输入下，预测未知的输出。请问这是属于监督学习吗？...

17楼: Originally posted by lovequanyn at 2015-03-08 12:43:14
属于，可以试一下。不过问题比较简单的话，也没有必要用深度学习啊。
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18楼: Originally posted by bailoumi at 2015-03-08 13:48:45
很感谢你！你的不是应助贴，好像不能给你金币，就送你一朵红花吧~...