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基于深度学习和迁移学习的电力数据挖掘技术研究 电力行业是国家发展的重要基础能源产业,也是国家经济的第一 基础产业,控制着国家的命脉随着电网规模不断扩大,运行条件日益 复杂,电网数据采集范围和频率不断增
深度学习是近年来发展的人工智能技术。相比于传统浅层学习模型,深度学习具有强大的特征表示和函数拟合能力。深度学习能够从海量数据中提取层次特征,其在流程工业过程数据驱动建模中具有较大的潜力和应用前景。首先
深度学习的基本模型和基本过程以及深度学习调试的基本技巧
文献Classification_of_remote_sensed_images_using_random_forests_and_deep_learning_framework译文
本文详细介绍了深度学习算法中的误差反向传播和随机梯度下降的内部计算过程，并提供了图形和文字说明，使初学者更透彻地理解这些知识点。我们还讨论了常见的问题和解决方案。如果您想更进一步了解这些深度学习算法，
个人和学术项目
机器学习 第11章 深度学习 复旦大学 赵卫东 博士 wdzhao@ 章节介绍 深度学习是一种利用复杂结构的多个处理层来实现对数据进行高层次抽象 的算法是机器学习的一个重要分支传统的BP算法仅有几层网
表征学习是学习一个特征的技术的集合:将原始数据转换成为能够被机器学习来有效开发的一种形式。它避免了手动提取特征的麻烦,允许计算机学习使用特征的同时,也学习如何提取特征
用于inception-v3模型训练的图片，包括daisy、dandelion、sunflowers、tulips、roses，中文名：菊花蒲公英向日葵郁金香玫瑰
针对深度学习与机器学习的数据集进行了收集和汇总，提供了丰富的资源供研究者和开发者使用。收集的数据集包括各种类型的数据，如图像、文本、语音等，涵盖了各个领域的研究和应用。本文简要介绍了每个数据集的特点和
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