- 深度學(xué)習(xí)視域下對學(xué)習(xí)的理解 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:百科華為云計算 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
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華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時間: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,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)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自:百科層通過下采樣的方式降低特征圖的分辨率,從而降低輸出對位置和形變的敏感度,同時還可降低網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)和計算量;全連接層將局部特征通過權(quán)值矩陣組裝成完整的圖像,完成特征空間到真實(shí)類別空間的映射,最終的圖像分類便是由全連接層完成的。有了這樣一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后,我們還需要用大量數(shù)據(jù)集對它進(jìn)行不來自:百科
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戶需求。 立即學(xué)習(xí) 物聯(lián)網(wǎng)智慧煙感報警系統(tǒng) 中級微認(rèn)證 消防系統(tǒng)建設(shè)是關(guān)系到民生的重要工程,借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),消防系統(tǒng)展現(xiàn)了新的可能性。本認(rèn)證為您展示煙感報警系統(tǒng)如何在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的支持下實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程報警與控制,助力及早發(fā)現(xiàn)與控制火災(zāi),減少損失。 消防系統(tǒng)建設(shè)是關(guān)系到民生的重要工程,借助來自:專題
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角色: IAM 最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度,提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供的一種細(xì)粒度授權(quán)的能力,可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請求條件等。基于策略的授權(quán)是一種更加靈活的授權(quán)方式,能夠滿足企業(yè)對權(quán)限最小化的安全管控要求。來自:專題
老年教育作為終身教育的重要內(nèi)容,是構(gòu)建學(xué)習(xí)型社會、提高全民族思想文化素質(zhì)的有機(jī)組成部分,精神文明建設(shè)不可缺少的一部分。隨著社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及大環(huán)境影響,老年人的精神面貌以及生活狀態(tài)得到了越來越廣泛的關(guān)注,為了豐富老年人的生活,老年開放學(xué)院 在線教育平臺 提供老年人在線教育,對幫助老年人與社會共同進(jìn)步來自:云商店
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