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深度学习
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深度学习概览
需要掌握人工智能技术,希望具备及其学习和深度学习算法应用能力,希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后,您将能够:描述神经网络的定义与发展;熟悉深度学习神经网络的重要“部件”;熟悉神经网络的训练与优化;描述深度学习中常见的问题。 课程大纲 1. 深度学习简介 2. 训练法则 3.
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什么是数据集
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从MindSpore手写数字识别学习深度学习
et-5。 LeNet-5由输入层、卷积层、池化层和全连接层组成。输入层用于输入数据;卷积层通过卷积运算对输入进行局部特征提取;池化层通过下采样的方式降低特征图的分辨率,从而降低输出对位置和形变的敏感度,同时还可降低网络中的参数和计算量;全连接层将局部特征通过权值矩阵组装成完整的
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