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大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間:2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉入雙向對偶系統(tǒng)為出發(fā)點,從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度,我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現狀、應用場景,著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自:百科LeNet-5由輸入層、卷積層、池化層和全連接層組成。輸入層用于輸入數據;卷積層通過卷積運算對輸入進行局部特征提取;池化層通過下采樣的方式降低特征圖的分辨率,從而降低輸出對位置和形變的敏感度,同時還可降低網絡中的參數和計算量;全連接層將局部特征通過權值矩陣組裝成完整的圖像,完成特征空間到真實來自:百科
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