异质混合环境中的深度学习

我们使用深层自动编码器神经网络绘制Z6-II杂化双曲面的图表。 即使对自动编码器进行了训练，却不了解Z6-II双向模型的现象学特性，它仍在此图表中识别出在现象学上很有前途的模型聚集的肥沃岛。 然后，将决策树应用于图表，以提取肥沃岛屿的定义属性。 基于此信息，我们提出了一种在现象学上很有前途的字符串模型的新搜索策略。