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型。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握神经网络基础理论。 2、掌握深度学习中数据处理的基本方法。 3、掌握深度学习训练中调参、模型选择的基本方法。 4、掌握主流深度学习模型的技术特点。 课程大纲 第1章 神经网络基础概念 第2章 数据集处理 第3章 网络构建 第4章来自：百科![]()
利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行 语音识别 的实战演练，让使用者在了解语音识别基本的原理与实战的同时，更好的了解人工智能的相关内容与应用。 实验目标与基本要求 通过本实验将了解如何使用Keras和Tensorflow构建DFCNN的语音识别神经网络，并且熟悉整来自：百科![]()
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针对上述难题，KYON提供混合负载均衡功能，支持使用公有云的负载均衡器挂载IDC的业务后端，实现云上云下业务无缝融合和资源共享。 本文主要讲述华为云弹性负载均衡如何通过混合负载均衡融合云上云下业务，实现负载分担。 混合负载均衡是什么？ 混合负载均衡，即在混合云场景中，云专线或虚拟来自：百科![]()
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算引擎由开发者进行自定义来完成所需要的具体功能。 通过流程编排器的统一调用，整个深度神经网络应用一般包括四个引擎：数据引擎，预处理引擎，模型推理引擎以及后处理引擎。 1、数据引擎主要准备神经网络需要的数据集（如MNIST数据集）和进行相应数据的处理（如图片过滤等），作为后续计算引擎的数据来源。来自：百科![]()
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