【专题】深度学习平台发展报告(2022年)PDF合集分享(附原数据表)
深度学习平台市场目前正经历着巨大的增长阶段。
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CT技术伴随着一定剂量的辐射,会对患者的身体健康造成影响,而且 高剂量的辐射会损害人体的遗传物质,甚至造成不可逆的损伤,进而诱发癌症。
您想构建一个没有太多训练数据的机器学习模型吗?
此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列
此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据的每个时间步长进行分类。
通过训练具有小中心层的多层神经网络重构高维输入向量,可以将高维数据转换为低维代码。
本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。
递归神经网络被用来分析序列数据。
在最近的一篇文章中,我们展示了一个LSTM模型,通过假近邻(FNN)损失进行正则化,可以用来重建一个非线性动态系统。
回归数据可以用Keras深度学习API轻松拟合。
在本文中,我们将学习如何使用keras,用手写数字图像数据集(即MNIST)进行深度学习。
这个例子展示了如何使用深度学习长短期记忆(LSTM)网络对文本数据进行分类。
当我们将CNN(卷积神经网络)模型用于训练多维类型的数据(例如图像)时,它们非常有用。
在本文中,您将发现如何使用标准深度学习模型(包括多层感知器(MLP),卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN))开发,评估和做出预测。
深度学习的预测建模是现代开发人员需要了解的一项技能。
分类问题属于机器学习问题的类别,其中给定一组特征,任务是预测离散值。
深度学习技术已用于各种文本生成任务,例如写作诗歌,生成电影脚本甚至创作音乐。
此示例说明如何将贝叶斯优化应用于深度学习,以及如何为卷积神经网络找到最佳网络超参数和训练选项。
使用R和Python进行分析的主要好处之一是,它们充满活力的开源生态系统中总是有新的和免费提供的服务。
如何在python 深度学习Keras中计算神经网络集成模型
必须使用非常少的数据训练图像分类模型是一种常见情况,如果您在专业环境中进行计算机视觉,则在实践中可能会遇到这种情况。
R语言深度学习不同神经网络模型对比分析案例
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