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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:百科计算量;全连接层将局部特征通过权值矩阵组装成完整的图像,完成特征空间到真实类别空间的映射,最终的图像分类便是由全连接层完成的。有了这样一个神经网络后,我们还需要用大量数据集对它进行不断地训练,才能对输入数据有较为准确的预测结果,这一过程便依赖于华为自研的深度学习框架MindSpore。来自:百科
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