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大数据挖掘
第三课 TensorFlow2深度学习原理与实现
20
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第三课 TensorFlow2深度学习原理与实现
价格
¥
199.00
学习有效期
截止:2022-10-31 (随到随学)
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该课程属于
【2022年第3期】(专题五)全国高校大数据与人工智能骨干师资研修班-人工智能实战(计算机视觉方向)
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介绍
全部任务
全部任务
2.1深度神经网络-引言
2.1浅层神经网络的局限
2.2卷积操作
2.3卷积操作的优势
2.4池化及全连接
2.5高维输入及多filter卷...
2.6实现卷积操作
2.7实现池化操作
课程配套数据、代码及PPT
3.1 生成对抗神经网络简介
3.2 生成对抗神经网络训练流程
3.3 生成手写数字照片-数据准...
3.4 生成手写数字照片-判别器...
3.5 生成手写数字照片-网络传...
3.6 生成手写数字照片-模型训...
4.1循环神经网络简介
4.2循环神经网络的常见结构
5.1LSTM的三个门
5.2LSTM三个门的计算示例
5.3利用RNN&LSTM实现m...
排序:
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授课教师
张敏
数据挖掘与人工智能金牌讲师
张良均
数据智能领域资深专家
课程特色
视频(19)
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张老师
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