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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時間:2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(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(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景,著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自:百科計算量;全連接層將局部特征通過權(quán)值矩陣組裝成完整的圖像,完成特征空間到真實類別空間的映射,最終的圖像分類便是由全連接層完成的。有了這樣一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后,我們還需要用大量數(shù)據(jù)集對它進行不斷地訓(xùn)練,才能對輸入數(shù)據(jù)有較為準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果,這一過程便依賴于華為自研的深度學(xué)習(xí)框架MindSpore。來自:百科
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