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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
华为云计算 云知识 深度学习概览 深度学习概览 时间:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列课程。本课程主要讲述深度学习相关的基本知识,其中包括深度学习的发展历程、深度学习神经 网络的部件、深度学习神经网络不同的类型以及深度学习工程中常见的问题。 目标学员
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大V讲堂——能耗高效的深度学习
的深度学习。 课程目标 通过本课程的学习,使学员了解如下知识: 1、高效的结构设计。 2、用NAS搜索轻量级网络。 3、数据高效的模型压缩。 4、1bit量化。 课程大纲 第1章 能耗高效的深度学习的背景 第2章 高效的神经元和结构设计 第3章 基于NAS的轻量级神经网络 第4章
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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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从MindSpore手写数字识别学习深度学习
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大V讲堂——双向深度学习
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AI技术领域课程--深度学习
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