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- 深度學(xué)習中防止過擬合的方法 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)習的動機是建立模擬大腦分析學(xué)習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機制來解釋說明數(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)習的應(yīng)用：計算機視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自：百科來自：百科
- 深度學(xué)習中防止過擬合的方法 相關(guān)內(nèi)容
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本課程介紹了雙向深度學(xué)習理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對雙向深度學(xué)習有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學(xué)習，使學(xué)員： 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科的深度學(xué)習。 課程目標 通過本課程的學(xué)習，使學(xué)員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科
- 深度學(xué)習中防止過擬合的方法 更多內(nèi)容
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云知識 基于深度學(xué)習算法的語音識別 基于深度學(xué)習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學(xué)習的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學(xué)習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習。深度學(xué)習通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(xué)習中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習模型。 課程目標 通過本課程的學(xué)習，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學(xué)習：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習：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這一真實場景開發(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融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
華為云計算 云知識 E-R方法中的聯(lián)系 E-R方法中的聯(lián)系 時間：2021-06-02 10:17:41 數(shù)據(jù)庫 大多數(shù)場合下面，數(shù)據(jù)模型里面關(guān)心的是實體之間的聯(lián)系。E-R方法中，用“聯(lián)系”描述實體內(nèi)部以及實體之間的聯(lián)系。在概念模型中一般使用菱形框表示聯(lián)系。 文中課程 更多精彩課來自：百科![]()
E-R方法中的實體和實例 E-R方法中的實體和實例 時間：2021-06-02 10:14:00 數(shù)據(jù)庫 E-R方法中，實體指具有公共性質(zhì)并且可以相互區(qū)分的現(xiàn)實世界對象的集合，例如：老師，學(xué)生，課程都是實體。實體中每個具體的記錄值，如學(xué)生實體中每個具體的學(xué)生，稱之為實體的一個實例。來自：百科![]()
、自動機器學(xué)習等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標 通過本課程的學(xué)習，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習Python 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習Python 時間：2020-12-01 10:31:05 本實驗指導(dǎo)用戶基于Notebook對Python編程語言有一個基礎(chǔ)的認知，掌握Python的基礎(chǔ)語法。 實驗?zāi)繕伺c基本要求 通過本實驗，您將能夠：來自：百科![]()
使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習Python（高級） 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習Python（高級） 時間：2020-12-02 10:27:51 本實驗指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習Python語言中的正則表達式進行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫設(shè)計的方法：新奧爾良方法 數(shù)據(jù)庫設(shè)計的方法：新奧爾良方法 時間：2021-06-02 09:44:14 數(shù)據(jù)庫 1978年10月，來自三十多個國家的數(shù)據(jù)庫專家在美國新奧爾良市專門討論了數(shù)據(jù)庫設(shè)計問題。 他們運用軟件工程的思想和方法，提出了數(shù)據(jù)庫設(shè)計的規(guī)范，這就是著名的新奧爾良來自：百科![]()
邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時間：2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫的邏輯模型時，應(yīng)當按照以下流程展開： 1. 建立命名規(guī)則； 2. 按照設(shè)計流程設(shè)計邏輯數(shù)據(jù)模型； 3. 確定實體和屬性； 4. 確定實體與實體之間的關(guān)系； 5. 補充實體的非健值屬性。來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫開發(fā)環(huán)境 HCIA- GaussDB 系列課程。華為的GaussDB支持基于C、Java等應(yīng)用程序的開發(fā)。了解它相關(guān)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相關(guān)概念，有助于更好地去開發(fā)和使用 GaussDB數(shù)據(jù)庫 。 本課程講述了GaussDB的所有工具使用，方便用戶學(xué)習和查看。學(xué)習本課程之前，需要了解操作系統(tǒng)知識，C/J來自：百科![]()
華為云計算 云知識 邏輯設(shè)計的常用方法 邏輯設(shè)計的常用方法 時間：2021-06-02 10:26:53 數(shù)據(jù)庫 邏輯設(shè)計比較常用的方式是使用E-R設(shè)計工具，IDEF1x方法來進行邏輯模型建設(shè)，常用的ER圖表示法包括IDEF1x，IE模型的Crow's foot ，UML類圖方式等。來自：百科![]()
云知識 確定實體和屬性的方法 確定實體和屬性的方法 時間：2021-06-02 14:29:34 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫邏輯模型建設(shè)中，確定實體和屬性的方法： 定義實體的主鍵（PK）； 定義部分非鍵屬性（Non-Key Attribute）； 定義非唯一屬性組； 添加相應(yīng)的注釋內(nèi)容。 文中課程來自：百科
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