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深度学习
征形成更抽象的高层代表属性类别或特征,发现数据分布式特征表示。研究深入学习的动机是建立模拟大脑分析学习的神经网络,它模拟大脑的机制来解释说明数据,如图像、声音、文本等数据。 深度学习的典型模型:卷积神经网络模型、深度信任网络模型、堆栈自编码网络模型。 深度学习的应用:计算机视觉、语音识别、自然语言处理等其他领域。
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深度学习概览
需要掌握人工智能技术,希望具备及其学习和深度学习算法应用能力,希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后,您将能够:描述神经网络的定义与发展;熟悉深度学习神经网络的重要“部件”;熟悉神经网络的训练与优化;描述深度学习中常见的问题。 课程大纲 1. 深度学习简介 2. 训练法则
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从MindSpore手写数字识别学习深度学习
池化层通过下采样的方式降低特征图的分辨率,从而降低输出对位置和形变的敏感度,同时还可降低网络中的参数和计算量;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
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基于深度学习算法的语音识别
云知识 基于深度学习算法的语音识别 基于深度学习算法的语音识别 时间:2020-12-01 09:50:45 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。
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大V讲堂——能耗高效的深度学习
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大V讲堂——双向深度学习
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计算机视觉基础:深度学习和神经网络
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AI技术领域课程--深度学习
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深度学习:IoT场景下的AI应用与开发
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