Stella981 Stella981
3年前
Python3+TensorFlow 打造人脸识别智能小程序
第1章课程导学本章节主要介绍课程的主要内容、核心知识点、课程涉及到的应用案例、深度学习算法设计通用流程、适应人群、学习本门课程的前置条件、学习后达到的效果等,帮助大家从整体上了解本门课程的整体脉络。第2章深度学习基础串讲(必备理论知识)主要介绍深度学习的基础知识,具体包括了深度学习的发展历程、基本概念(前向运算、反向传播、参数优化)、深度
迁移学习(Transfer Learning)
1.深入了解神经网络的组成、训练和实现,掌握深度空间特征分布等关键概念;2.掌握迁移学习的思想与基本形式,了解传统迁移学习的基本方法,对比各种方法的优缺点;3.握深度迁移学习的思想与组成模块,学习深度迁移学习的各种方法;4.掌握深度迁移学习的网络结构设计、目标函数设计的前沿方法,了解迁移学习在PDA、SourceFreeDA上的应用;5.掌握深度迁移学习在
深度学习与图神经网络学习分享:CNN经典网络之-ResNet
深度学习与图神经网络学习分享:CNN经典网络之ResNetresnet又叫深度残差网络图像识别准确率很高,主要作者是国人哦深度网络的退化问题深度网络难以训练,梯度消失,梯度爆炸,老生常谈,不多说!深度网络的退化问题(htt
四儿 四儿
1年前
基于深度学习的语音合成技术的进展与未来趋势
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四儿 四儿
1年前
深度学习在语音识别中的应用及挑战
一、引言随着深度学习技术的快速发展,其在语音识别领域的应用也日益广泛。深度学习技术可以有效地提高语音识别的精度和效率,并且被广泛应用于各种应用场景。本文将探讨深度学习在语音识别中的应用及所面临的挑战。二、深度学习在语音识别中的应用1.基于深度神经网络的语音