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基于深度学习算法的语音识别
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大V讲堂——能耗高效的深度学习
的深度学习。 课程目标 通过本课程的学习,使学员了解如下知识: 1、高效的结构设计。 2、用NAS搜索轻量级网络。 3、数据高效的模型压缩。 4、1bit量化。 课程大纲 第1章 能耗高效的深度学习的背景 第2章 高效的神经元和结构设计 第3章 基于NAS的轻量级神经网络 第4章
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从MindSpore手写数字识别学习深度学习
更好的训练效果。 本次训练所使用的经过数据增强的图片 基于深度学习的识别方法 与传统的机器学习使用简单模型执行分类等任务不同,此次训练我们使用深度神经网络作为训练模型,即深度学习。深度学习通过人工神经网络来提取特征,不同层的输出常被视为神经网络提取出的不同尺度的特征,上一层的输出
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基于MRS分析车主驾驶行为
用户驾驶行为的分析结果。 场景: 本次实战的原始数据为车主的驾驶行为信息,包括车主在日常的驾驶行为中,是否急加速、急刹车、空挡滑行、超速、疲劳驾驶等信息,通过Spark组件的强大的分析能力,分析统计指定时间段内,车主急加速、急刹车、空挡滑行、超速、疲劳驾驶等违法行为的次数。 MapReduce服务
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