- 深度學(xué)習(xí)模型精簡(jiǎn) 內(nèi)容精選 換一換
-
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)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自:百科
- 深度學(xué)習(xí)模型精簡(jiǎn) 相關(guān)內(nèi)容
-
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:百科從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一,應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自:百科
- 深度學(xué)習(xí)模型精簡(jiǎn) 更多內(nèi)容
- 深度學(xué)習(xí)模型編譯技術(shù)
- 深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練流程思考
- 深度學(xué)習(xí)-通用模型調(diào)試技巧
- 利用深度學(xué)習(xí)建立流失模型
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型:Transformer模型
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型:遷移學(xué)習(xí)與預(yù)訓(xùn)練模型
- 深度解析與學(xué)習(xí)應(yīng)用-模型樹
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型:元學(xué)習(xí)與模型無(wú)關(guān)優(yōu)化(MAML)
- 深度學(xué)習(xí)中常用的生成模型
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型:BERT模型教程