Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR) 论文中
Convolution
Deep
递归神经网络(RNN) 很多
SVM 不火了。
-
深度学习是 data driven 的,需要大量的数据,而传统的机器学习算法不需要;
-
深度学习本质上可以看作一个特征学习器,在无需另构特征情况下,传统的机器学习算法已经能够胜任日常的任务;
递归神经网络(RNN) 很多
SVM 不火了。
深度学习是 data driven 的,需要大量的数据,而传统的机器学习算法不需要;
深度学习本质上可以看作一个特征学习器,在无需另构特征情况下,传统的机器学习算法已经能够胜任日常的任务;
您可能感兴趣的与本文相关的镜像
TensorFlow-v2.9
TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

被折叠的 条评论
为什么被折叠?