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包。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、掌握强数据分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握图像处理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握强机器学习工具scikit-learn的使用。 4、掌握深度学习框架keras、TensorFlow和pytorch的使用。来自:百科赖方面所开展的一些研究工作。 课程目标 通过本课程的学习,使学员了解: 1、如何构建高效的神经网络基础模型。 2、如何学习显著性物体、边缘等通用属性。 3、如何利用通用属性构建弱监督学习模型,并进而利用互联网数据自主完成知识学习。 课程大纲 第1章 什么是开放环境的自适应感知 第2章来自:百科
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大V讲堂——双向深度学习 大V讲堂——双向深度学习 时间:2020-12-09 14:52:19 以当今研究趋势由前馈学习重新转入双向对偶系统为出发点,从解码与编码、识别与重建、归纳与演绎、认知与求解等角度,我们将概括地介绍双向深度学习的历史、发展现状、应用场景,着重介绍双向深度学习理论、算法和应用示例。来自:百科
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