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  • 预测:深度学习未来的6种可能

    即使你是掌握了人工智能和神经网络基础知识的数据科学家,你可能还需要更多的时间来了解卷积,了解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的深度学习算法的复杂性。

  • 大数据在深度学习中意义重大

    摘要:除了组织存储的数据类型的不同,数据的绝对量是促进深度学习工具和技术发展的一个关键因素。企业需要充分利用已有的大量非结构化数据,而深度学习应用程序无疑是帮助企业完成数据分析等工作的好帮手。

    2016-12-15

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