Исследуем процесс обучения модели глубокого обучения для распознавания речи с использованием библиотеки Kaldi.
Узнайте, как использовать предварительно обученные нейронные сети для классификации изображений и как это может упростить процесс создания собственных моделей глубокого обучения.
Узнайте, как использовать библиотеку Keras для создания мощных нейронных сетей и решения различных задач глубокого обучения.
В данной статье рассматривается применение глубокого обучения для анализа и интерпретации медицинских снимков, таких как рентгенограммы, компьютерные томограммы и магнитно-резонансные изображения.
Рекуррентные нейронные сети (RNN) - это тип глубоких нейронных сетей, которые обладают способностью запоминать информацию о предыдущих состояниях и использовать ее для обработки последующих входных данных.