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图像分类是计算机视觉的最重要应用之一。它的应用范围包括从自动驾驶汽车中的物体分类到医疗行业中的血细胞识别，从制造业中的缺陷物品识别到建立可以对戴口罩与否的人进行分类的系统。他们是如何做到的呢？你必须已阅读很多有关不同深度学习框架之间差异的信息。Tensor
在能源行业中，精确的故障诊断直接影响到供能的稳定性。针对大量数据的数据分析需求应运而生，通过基于数据的机器学习技术能有效改善故障诊断。本文将简要介绍几种在故障诊断领域广泛应用的机器学习技术及其各自的应用方向，并对每种技术的优缺点进行简单分析。
BP神经网络的代表者是D.Rumelhart和J.McCelland，"反向传播"一词的使用出现在1985年后，它的广泛使用是在1986年D.Rumelhart和J.McCelland所著的Parallel Distributed Pr
既然我们已经有了前馈网络和CNN，为什么我们还需要序列模型呢？这些模型的问题在于，当给定一系列的数据时，它们表现的性能很差。序列数据的一个例子是音频的剪辑，其中包含一系列的人说过的话。前馈网络和CNN采用一个固定长度作为输入，但是，当你看这些句子的时候，并
在2018年一场著名的拍卖会上，一部AI制作的肖像以432,500美元的价格成交！发现深度学习并不是人类创造力的替代！即使一个AI创意成功售价数十万美元。功能艺术仅占整个行业的一小部分，更广泛的AI行业深度学习进步的真正发展是人类能力的提升。现在已经有不同
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