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  • 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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    写数字片。每一张片皆为经过尺寸标准化的黑白像,是28*28像素,像素值为0或者1的二值化像。MNIST数据集的原始像是黑白的,但在实际训练中使用数据增强后的片能够获得更好的训练效果。 本次训练所使用的经过数据增强的片 基于深度学习的识别方法 与传统的机器学习使用简单
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    华为云计算 云知识 深度学习:IoT场景下的AI应用与开发 深度学习:IoT场景下的AI应用与开发 时间:2020-12-08 10:34:34 本课程旨基于自动售卖机这一真实场景开发,融合了物联网与AI两大技术方向,向您展示AI与IoT融合的场景运用并解构开发流程;从 物联网平台
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    、自动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了AI解决方案深度学习的发展前景及其面临的巨大挑战;深度神经网络的基本单元组成和产生表达能力的方式及复杂的训练过程。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、了解深度学习。 2、了解深度神经网络。 课程大纲 第1章 深度学习和神经网络
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    华为云计算 云知识 片审核 免费体验 片审核免费体验 时间:2020-12-11 09:18:58 内容审核 片识别 免费额度: 用户可在EI智能体验馆在线免费体验片审核/像识别功能,更有1元包年的优惠价,全年可享每天2000次或每天30分钟调用api额度。 具体费用情况
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