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與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)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(xí)。深度學(xué)習(xí)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,上一層的輸出作為下一層的輸入,層層連接構(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 1994年,Yann LeCun發(fā)布了結(jié)合反向傳播的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自:百科
支持?jǐn)?shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè) 數(shù)據(jù)安全體檢 √ 支持?jǐn)?shù)據(jù)安全體檢功能 √ 支持?jǐn)?shù)據(jù)安全體檢功能 數(shù)據(jù)脫敏 x √支持?jǐn)?shù)據(jù)脫敏功能 數(shù)據(jù)水印注入/提取 x √支持?jǐn)?shù)據(jù)水印注入/提取功能 數(shù)據(jù)安全中心 的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 數(shù)據(jù)安全全生命周期可視 整合數(shù)據(jù)安全全生命周期各階段狀態(tài),對(duì)外整體呈現(xiàn)云上數(shù)據(jù)安全態(tài)勢(shì)。 云上全場(chǎng)景覆蓋來自:專題
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