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本发明实施例提供一种深度神经网络的贝叶斯结构学习方法及装置。所述方法包括构建一个包括多个内部结构相同的学习单元的深度神经网络，各学习单元含有若干隐层，隐层间包括复数种计算单元，网络结构为各计算单元的相对权重，并采用参数化的变分分布来建模网络...
该专利属于清华大学所有，仅供学习研究参考，未经过清华大学授权不得商用。

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