A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets (2006) - 首 次提出layerwise greedy pretraining的方法，开创deep learning方向。 layerwise pretraining的Restricted Boltzmann Machine (RBM)堆叠起来构成 Deep Belief Network (DBN)，其中训练最高层的RBM时加入了label。之后对整个DBN进行fine-tuning。在 MNI
A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets (2006) - 首 次提出layerwise greedy pretraining的方法，开创deep learning方向。 layerwise pretraining的Restricted Boltzmann Machine (RBM)堆叠起来构成 Deep Belief Network (DBN)，其中训练最高层的RBM时加入了label。之后对整个DBN进行fine-tuning。在 MNI
金融深度学习
赫斯特（Eursant de Hurst）：H
赫斯特运动指导书系的临时指示，是指建立和发展临时制纪念运动的先例。
倒0 <H <0.5，防止趋势持续，消除均值，
倒H = 0.5，运动性褐变标准（Processus de Wiener），
倒入0.5 <H <1，永久性趋势（自相关为正，长期）。
Buts du projet：
H.Stone CNN de l' H估计
但是，CNN架构使鲁棒的“简单”的，复杂的，公平的，公正的，公平的环境变得
