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深度学习在库存预测中的应用
1.深度学习概述
深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能来处理和分析数据。深度学习模型通常由多个层次的神经网络组成，每个层次可以提取数据的不同特征，从而实现对复杂模式的识别和预测。在库存预测领域，深度学习模型可以帮助企业更准确地预测未来的库存需求，减少库存积压和缺货情况，提高运营效率。
1.1深度学习的基本概念
深度学习的核心在于神经网络，尤其是多层神经网络。这些层次可以是卷积层、循环层、全连接层等，每种层次都有其特定的功能和应用场景。以下是一些基本概念：
神经元：神经网络的基本单元，模拟人脑神经
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