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LeNet-5由输入层、卷积层、池化层和全连接层组成。输入层用于输入数据；卷积层通过卷积运算对输入进行局部特征提取；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来自：百科
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通过本实验将了解如何使用Keras和Tensorflow构建DFCNN的语音识别神经网络，并且熟悉整个处理流程，包括数据预处理、模型训练、模型保存和模型预测等环节。 实验摘要 实验准备：登录华为云账号 1. OBS 准备 2.ModelArts应用 3.开始语音识别操作 4.开始语言模型操作来自：百科来自：百科
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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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基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图像描述 融合计算机视觉、自然语言处理和多模态技术，对输入图像进行画面内容描述。 图像主体识别 利来自：专题![]()
初探深度学习 第5节 人脸识别的原理及应用场景 第6节 快速构建专属人脸库 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。来自：百科![]()
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