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
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layer.open的自适应：
var index = parent.layer.getFrameIndex(window.name); //先得到当前ifr a me层的索引
parent.layer.ifr a meAuto(index);
layer.open居中：
var index1 = layer.load(2, { shade: false });//过渡
//重新定义layer.open的宽
var index = parent.lay
