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來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí),其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自:百科
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn),從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度,我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景,著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自:百科參數(shù)和計(jì)算量;全連接層將局部特征通過(guò)權(quán)值矩陣組裝成完整的圖像,完成特征空間到真實(shí)類(lèi)別空間的映射,最終的圖像分類(lèi)便是由全連接層完成的。有了這樣一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后,我們還需要用大量數(shù)據(jù)集對(duì)它進(jìn)行不斷地訓(xùn)練,才能對(duì)輸入數(shù)據(jù)有較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果,這一過(guò)程便依賴于華為自研的深度學(xué)習(xí)框架MindSpore。來(lái)自:百科
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