本文探讨了深度学习及神经网络如何帮助计算机理解非结构化数据，并介绍了几种常见的神经网络架构，包括标准神经网络（StandardNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及一种定制混合神经网络架构（Custom Hybrid NN Architecture）。文章强调了深度学习在处理非结构化数据方面的重要性。
standard NN，CNN，RNN，custom hybrid NN architecture(Radar)
结构化数据是数据的数据库，相比结构化数据计算机更难理解非结构化数据，人生来很容易理解非结构化数据，多亏深度学习，神经网络，让现在计算机可以更好理解非结构化数据了。希望你的算法能同时学习结构化和非结构化数据。
转载于:https://www.cnblogs.com/Real-Ying/p/7481940.html
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