深度學(xué)習(xí)
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深度學(xué)習(xí)(DL, Deep Learning)是機(jī)器學(xué)習(xí)(ML, Machine Learning)領(lǐng)域中一個(gè)新的研究方向,它被引入機(jī)器學(xué)習(xí)使其更接近于最初的目標(biāo)——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次,這些學(xué)習(xí)過(guò)程中獲得的信息對(duì)諸如文字,圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力,能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,在語(yǔ)音和圖像識(shí)別方面取得的效果,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)先前相關(guān)技術(shù)。深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù),數(shù)據(jù)挖掘,機(jī)器學(xué)習(xí),機(jī)器翻譯,自然語(yǔ)言處理,多媒體學(xué)習(xí),語(yǔ)音,推薦和個(gè)性化技術(shù),以及其他相關(guān)領(lǐng)域都取得了很多成果。深度學(xué)習(xí)使機(jī)器模仿視聽(tīng)和思考等人類(lèi)的活動(dòng),解決了很多復(fù)雜的模式識(shí)別難題,使得人工智能相關(guān)技術(shù)取得了很大進(jìn)步。
深度學(xué)習(xí)(DL, Deep Learning)是機(jī)器學(xué)習(xí)(ML, Machine Learning)領(lǐng)域中一個(gè)新的研究方向,它被引入機(jī)器學(xué)習(xí)使其更接近于最初的目標(biāo)——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次,這些學(xué)習(xí)過(guò)程中獲得的信息對(duì)諸如文字,圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力,能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,在語(yǔ)音和圖像識(shí)別方面取得的效果,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)先前相關(guān)技術(shù)。深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù),數(shù)據(jù)挖掘,機(jī)器學(xué)習(xí),機(jī)器翻譯,自然語(yǔ)言處理,多媒體學(xué)習(xí),語(yǔ)音,推薦和個(gè)性化技術(shù),以及其他相關(guān)領(lǐng)域都取得了很多成果。深度學(xué)習(xí)使機(jī)器模仿視聽(tīng)和思考等人類(lèi)的活動(dòng),解決了很多復(fù)雜的模式識(shí)別難題,使得人工智能相關(guān)技術(shù)取得了很大進(jìn)步。收起
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接地電阻的阻值一般是多少
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埋地管道陰極保護(hù)測(cè)試樁的安裝與維護(hù)要點(diǎn)
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陰極保護(hù)測(cè)試樁如何測(cè)量管道極化電位
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800V超充電流檢測(cè)技術(shù)探討——芯森(CHIPSENSE)電子HR1M H00電流傳感器應(yīng)用分析
當(dāng)一輛支持800V高壓快充的電動(dòng)車(chē)接入800V超充電樁時(shí),瞬間產(chǎn)生的沖擊電流可能導(dǎo)致劣質(zhì)傳感器失效。充電槍過(guò)熱熔毀、高壓擊穿起火……這些觸目驚心的安全事故背后,往往隱藏著一個(gè)容易被忽視的部件——電流傳感器。本文試圖從技術(shù)角度,探討芯森(CHIPSENSE)電子高精度電流傳感器HR1M H00系列如何挑戰(zhàn)這一問(wèn)題。 一、超充系統(tǒng)電流監(jiān)測(cè)的難點(diǎn)分析 800V高壓平臺(tái)下持續(xù)500A+電流(峰值超1000
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