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深度学习
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深度学习笔记（五）：欠拟合、过拟合
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欠拟合和过拟合（一）
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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
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深度学习拟合，欠拟合笔记
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欠拟合和过拟合（二）
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深度学习基础知识--过拟合与欠拟合
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主变油位智能识别
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代椭圆拟合的方法得到油枕的位置和形状,即在每次迭代中根据所保留的边缘点进行椭圆拟合,并删去距离椭圆较远的边缘点,直至相邻两次迭代得到的椭圆的差别满足要求为止。 在油枕内取多条测温线，根据有油与无油部分存在温度差的特点，微分求出各测温线上灰度变化最大的分界点，迭代采用直线拟合并剔除
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深度学习基础知识--2.4 过拟合与欠拟合
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《深度学习》拟合，欠拟合笔记
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大V讲堂——双向深度学习
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算法和应用示例。 课程简介 本课程介绍了双向深度学习理论、算法和应用示例，让你对双向深度学习有初步的认知。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、认识双向智能。 2、了解深度双向智能的理论、算法和应用示例。 课程大纲 第1章 引言 第2章 双向智能 第3章 深度双向智能 华为云
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从MindSpore手写数字识别学习深度学习
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数据集的选择与准备 机器学习中的传统机器学习和深度学习都是数据驱动的研究领域，需要基于大量的历史数据对模型进行训练，再使用模型对新的数据进行推理和预测，因此数据是机器学习中的关键要素之一。 MNIST数据集是目前手写数字识别领域使用最为广泛的公开数据集，大部分识别算法都会基于它进行训练和验证。M
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欠拟合、正常拟合、过拟合
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计算机视觉基础：深度学习和神经网络
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AI技术领域课程--深度学习
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的水平。本课程将介绍深度学习算法的知识。 课程简介 本课程将会探讨深度学习中的基础理论、算法、使用方法、技巧与不同的深度学习模型。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握神经网络基础理论。 2、掌握深度学习中数据处理的基本方法。 3、掌握深度学习训练中调参、模型选择的基本方法。
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欠拟合和过拟合——机器学习【百变AI秀】
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模型选择----欠拟合与过拟合
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大V讲堂——能耗高效的深度学习
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型创造更多的应用场景和产业价值。 课程简介 为了解决真实世界中的问题，我们的深度学习算法需要巨量的数据，同时也需要机器拥有处理庞大数据的能力，在现实世界中部署神经网络需要平衡效率和能耗以及成本的关系。本课程介绍了能耗高效的深度学习。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解如下知识：
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基于深度学习算法的语音识别
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深度学习：IoT场景下的AI应用与开发
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华为云平台搭建 第4章 AI智能销量预测 第5章 AI智慧选址 物联网IoT 华为云IoT，致力于提供极简接入、智能化、安全可信等全栈全场景服务和开发、集成、托管、运营等一站式工具服务，助力合作伙伴/客户轻松、快速地构建5G、AI万物互联的场景化物联网解决方案 设备接入 IoTDA设备发放
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什么是人工智能领域的过拟合和欠拟合
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