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深度学习
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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计算机视觉基础:深度学习和神经网络
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 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。
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从MindSpore手写数字识别学习深度学习
训练一个可以用于识别手写数字的模型呢?让我们来一探究竟吧。 数据集的选择与准备 机器学习中的传统机器学习和深度学习都是数据驱动的研究领域,需要基于大量的历史数据对模型进行训练,再使用模型对新的数据进行推理和预测,因此数据是机器学习中的关键要素之一。 MNIST数据集是目前手写数字
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基于深度学习算法的语音识别
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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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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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云计算学习入门
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图像处理理论、应用与实验
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电梯内电瓶车检测