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深度神经网络是近年来受到广泛关注的研究方向，它已成为人工智能2.0的主要组成部分。本书系统地论述了深度神经网络基本理论、算法及应用。全书共十六章，分为两个部分；第一部分（第一章到第十章）系统论述了理论及算法，包括深度前馈神经网络、深度卷积神经网络、深度堆栈神经网络、深度递归神经网络、深度生成网络、深度融合网络等。
赤俩易使： 深度学习的主要优点如下: 1:学习能力强 深度学习具备很强的学习能力. 2:覆盖范围广,适应性好 深度学习的神经网络层数很多,宽度很广,理论上可以映射到任意函数,所以能解决很复杂的问题. 3:数据驱动,上限高 深度学习高度依赖...
开平市18737351358： 怎样找到一份深度学习的工作 - ？
赤俩易使： 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示.[1] 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出....
开平市18737351358： 焦李成写的深度学习,优化与识别这本书怎么样 - ？
赤俩易使： 工作太多了啊.语音识别,图像识别,自然语言处理,数据挖掘等等 .而且现在这个方向很火,只要你学的厉害.入职月薪十几k不是问题
开平市18737351358： 如何用深度学习识别汉字 - ？
赤俩易使： 多元输入法(多元汉字与图形符号输入法)具有快速打出国际标准万国码所有汉字的特点,也就是说,任何人可以迅速的打出不认识的汉字来.不但是一种互联网键盘输入工具,还是一种深度学习和识别汉字的助手,具有下列识字功能:一、识...
开平市18737351358： 如何用深度学习进行语音识别 - ？
赤俩易使： 深度学习属于机器学习中人工神经网络发展的高级版.语音识别、图像识别也都是属于模式识别的范畴.不管是机器学习还是模式识别也都属于人工智能的分支.几乎人工智能的所有方面都用深度学习,但是深度学习有个前提需要建立深层的神经网络
开平市18737351358： 如何用深度学习实现卫星图像分割与识别 - ？
赤俩易使： 使用全卷积网络可以达到图像语义分割,至于识别可以后续对语义图做处理,目前有关于“注意力”的深度学习研究,也小有所成,可以省去一些后续步骤.给你一个大概的思路,所需知识自己百度一下吧.
开平市18737351358： 深度学习使用的算法有哪些? - ？
赤俩易使： 先列举一下在深度学习中,我们常见的优化算法有哪些: 最基本的如梯度下降(Gradient Descent)—— GD 然后还有一些GD的变体: 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)——SGD 小批量梯度下降——mini-batch GD 动量梯度下降——Momentum 均方根算法(root mean square prop) ——RMSprop 自适应矩估计(Adaptive Moment Estimation)——Adam
开平市18737351358： Python培训需要学习哪些内容？
赤俩易使： 学习Python编程需要学习:第一阶段:Python语言及应用 课程内容:Python语言基础,面向对象设计,多线程编程,数据库交互技术,前端特效,Web框架,爬虫框架,网络编程 掌握技能:(1)掌握Python语言语法及面向对象设计;(2)掌...
开平市18737351358： 如何正确理解深度学习的概念 - ？
赤俩易使： 深度学习是机器学习领域中对模式(声音、图像等等)进行建模的一种方法,它也是一种基于统计的概率模型.在对各种模式进行建模之后,便可以对各种模式进行识别了,例如待建模的模式是声音的话,那么这种识别便可以理解为语音识别
开平市18737351358： 深度学习目前主要有哪些研究方向 - ？
赤俩易使： 深度学习已经在语音识别、图像处理等方面取得了巨大成功.从2013、2014年开始,也在自然语言处理领域出现深度学习的应用浪潮,例如今年ACL上有人(应该是BBN公司?)利用深度学习极大地提升了统计机器翻译的性能,颇值得期待. ...
