- 深度學(xué)習(xí)的影響因素自我調(diào)節(jié)動力 內(nèi)容精選 換一換
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征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦的機(jī)制來解釋說明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用:計(jì)算機(jī)視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自:百科來自:百科
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華為云計(jì)算 云知識 深度學(xué)習(xí):IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機(jī)這一真實(shí)場景開發(fā),融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向,向您展示AI與IoT融合的場景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自:百科上云方案實(shí)施 根據(jù)聯(lián)合國發(fā)布的《數(shù)字經(jīng)濟(jì)報(bào)告》認(rèn)為,數(shù)字經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張的驅(qū)動因素是數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)和數(shù)字平臺。在收集使用和分析大量數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)的能力推動下,數(shù)字經(jīng)濟(jì)繼續(xù)以極快的速度發(fā)展。 今年第五屆數(shù)字中國建設(shè)峰會期間舉行的大數(shù)據(jù)分論壇上,《國家數(shù)據(jù)資源調(diào)查報(bào)(2021)》的報(bào)告顯示,2021年全年,我國數(shù)據(jù)產(chǎn)量達(dá)到6來自:云商店【中級】車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)駕駛行為分析 作為智能交通的基礎(chǔ),車聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用預(yù)示著工業(yè)技術(shù),交通效率,出行方式的重大改變。微認(rèn)證為您揭秘車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)背后的密碼,實(shí)現(xiàn)科學(xué)高效的車隊(duì)管理。 車聯(lián)網(wǎng)解決方案深度解析,車輛駕駛行為的數(shù)據(jù)模擬實(shí)踐,探索車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)序列奧秘 適合人群:車聯(lián)網(wǎng)/大數(shù)據(jù)行業(yè)相關(guān)的開發(fā)、運(yùn)維工程師,以及社會大眾,高校師生來自:專題