摘要： http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4806006.html 阅读全文

摘要： 1 Auto-encoder 目的是提取特征. Auto-encoder能恢复样本训练过程，就保证了隐含层提取的特征是样本的重要，本质的特征，否则不能恢复样本. 2 用样本学习好Auto-encoder， 将时间序列样本，输入训练好的auto-encoder, 如果输出与输入残差值（平方误差和等）小 阅读全文

摘要： #!/usr/bin/python dict={"a":"apple","b":"banana","o":"orange"} print "##########dict######################" for i in dict: print "dict[%s]=" % i,dict[ 阅读全文