深度學習，需用到歸一性。
薛丁格方程從定態出波函式，比微分的倒數複雜一些。笛卡爾空間，歐幾里得空間有變換，在計算機裡應用很多。
向量，從希爾伯特空間，出來，進入引力空間，進入相對論。
根據平行宇宙，存在疊加的視界，如同振動的弦。
量子微觀粒子，在這裡有很多現象。
相對論，僅僅為弦震歸一，以線性為疊加主導。
在視界重疊階段，被誤導的在這裡顯現出來。成了相對的。
相比，在政治經濟學，勞動價值論，難道就不存在視界疊加的問題？
比如，現在發現，深度學習能反應構造本性。
深度學習就超越了正常用視界來學習的能力差別。
深度學習（一）深度學習學習資料
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深度學習系列 深度學習簡介
機器學習 使用計算機系統利用經驗改善效能，是人工智慧領域的分支，也是實現人工智慧的一種手段。表徵學習關注如何自動找出表示資料的合適方式，以便更好地將輸入變換為正確的輸出。深度學習 具有多級表示的表徵方法，在每一級 原始資料開始 通過簡單的函式將該級的表示變換為更高階的表示。可以將深度學習看作多個簡單...
深度學習深度學習（一）開篇
深度學習 深度學習 記得9年前寫的一篇部落格，十年的程式設計師，一晃眼，差不多10年又快到了。這一輪的人工智慧，深度學習，他是我見到的乙個非常特殊的程式設計方式 用資料程式設計。是的，他絕對不像其他的程式語言，是完全乙個嶄新的天地，掌握她，絕對會帶來驚喜 你會發現以前感覺超級難的東西會忽然 哇，這個...