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- 深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)圖像特征分類和識別 內(nèi)容精選 換一換
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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(shù)據(jù);卷積層通過卷積運算對輸入進行局部特征提??;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(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)和計算量;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來自:百科來自:百科
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通過本實驗將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的語音識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且熟悉整個處理流程,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測等環(huán)節(jié)。 實驗摘要 實驗準備:登錄華為云賬號 1. OBS 準備 2.ModelArts應(yīng)用 3.開始語音識別操作 4.開始語言模型操作來自:百科業(yè)務(wù)上云。最佳實踐覆蓋13個熱門分類,180+典型場景案例,每個最佳實踐包括使用場景、多個云服務(wù)部署架構(gòu)及操作指導(dǎo),手把手教您輕松上云。 立即體驗 [ 免費體驗 中心]免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費 相關(guān)搜索推薦: 自助建站最佳實踐 多種場景和多種AI引擎的ModelArts樣例實踐來自:百科
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需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展;熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”;熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與優(yōu)化;描述深度學(xué)習(xí)中常見的問題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡介 2. 訓(xùn)練法則來自:百科華為云計算 云知識 圖像識別服務(wù) 圖像識別服務(wù) 時間:2020-12-16 11:26:03 圖像識別( Image Recognition ),基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),可準確識別圖像中的視覺內(nèi)容,提供數(shù)萬種物體、場景和概念標(biāo)簽,具備目標(biāo)檢測和屬性識別等能力,幫助客戶準確識別和理解圖像內(nèi)容。 課程簡介來自:百科
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