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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来自:百科算法和应用示例。 课程简介 本课程介绍了双向深度学习理论、算法和应用示例,让你对双向深度学习有初步的认知。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、认识双向智能。 2、了解深度双向智能的理论、算法和应用示例。 课程大纲 第1章 引言 第2章 双向智能 第3章 深度双向智能 华为云来自:百科
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