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生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是非监督式学习的一种方法，通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习，迅速成为了最具前景的深度学习模型。来自：其他
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本课程由华为诺亚的李老师，介绍基于最大化相关性的个性化联邦学习。针对Non-IID联邦学习，在pFedMe基础上做了创新和改进。来自：其他阐述机器学习以及NLP的基本原理并进行实战。来自：其他
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本实验旨在通过Seq2Seq模型进行序列到序列的学习。实验分为四个主要任务：首先创建开发环境，包括配置和提交notebook；其次进入notebook进行开发；然后编写并运行代码，涵盖依赖安装、模块导入、编码器与解码器的实现、损失函数定义、训练与预测函数的编写；最后将notebook下载至本地。通过此实验，学习者将掌握Seq2Seq模型的构建和应用。来自：其他![]()
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本课程由刘姿杉老师（中国信息通信研究院标准所研究员）介绍联邦学习在电信网络中的应用挑战（从效率与成效、可行性与性能验证、硬件与网络结构支持等方面）与标准化建议（从技术、产业、应用、测评等方面）。来自：其他![]()
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神经网络结构搜索是当前深度学习最热门的话题之一，已经成为了一大研究潮流。本课程将介绍神经网络结构搜索的理论基础、应用和发展现状。来自：其他![]()
本实验基于E CS 环境，指导学员完成容器实验操作。主要包含容器基础、容器镜像、容器生命周期管理、容器监控和日志管理来自：其他![]()
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