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ModelArts：領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)技術(shù) 作為人工智能最重要的基礎(chǔ)技術(shù)之一，近年來深度學(xué)習(xí)也逐步延伸到更多的應(yīng)用場景，如自動(dòng)駕駛、互聯(lián)網(wǎng)、安防、醫(yī)療等領(lǐng)域。隨著深度學(xué)習(xí)模型越來越大，所需數(shù)據(jù)量越來越多，所需的AI算力資源和訓(xùn)練時(shí)間越來越長，深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練和推理性能將是重中之重。
本節(jié)我們就來了解下使用深度學(xué)習(xí)識(shí)別滑動(dòng)驗(yàn)證碼的方法。 1. 準(zhǔn)備工作 我們這次主要側(cè)重于完成利用深度學(xué)習(xí)模型來識(shí)別驗(yàn)證碼缺口的過程，所以不會(huì)側(cè)重于講解深度學(xué)習(xí)模型的算法，另外由于整個(gè)模型實(shí)現(xiàn)較為復(fù)雜
（2）模型方法：模型分為CNN和BLSTM兩部分。CNN對(duì)句子的特征矩陣進(jìn)行卷積，提取卷積特征。BLSTM沿時(shí)間軸進(jìn)行時(shí)序建模，采用attention提取時(shí)序特征。最后拼接兩部分特征加全連接網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測最后標(biāo)簽。 （3）實(shí)驗(yàn)結(jié)果CHEAVD和IEMOCAP上分別46.3和64的WA，效果優(yōu)于
經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一術(shù)語來自于神經(jīng)生物學(xué)，然而，雖然深度學(xué)習(xí)的一些核心概念是從人們對(duì)大腦的理解中汲取部分靈感而形成的，但深度學(xué)習(xí)模型不是大腦模型。沒有證據(jù)表明大腦的學(xué)習(xí)機(jī)制與現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)模型所使用的相同。你可能會(huì)讀到一些流行科學(xué)的文章，宣稱深度學(xué)習(xí)的工作原理與大腦相似或者是根據(jù)大腦的工作原
專家建議，應(yīng)制定上云相關(guān)政策，加深企業(yè)對(duì)上云的必要性和價(jià)值的認(rèn)識(shí)，推動(dòng)企業(yè)上云由淺層次資源上云向核心業(yè)務(wù)和關(guān)鍵數(shù)據(jù)相關(guān)的深度應(yīng)用演進(jìn)。同時(shí)，開展宣貫培訓(xùn)，組織上云技能培訓(xùn)和需求對(duì)接活動(dòng)，幫助企業(yè)明確自身需求和可選擇的云服務(wù)。此外，還需樹立上云標(biāo)桿，通過案例評(píng)選、評(píng)優(yōu)的方式，宣傳優(yōu)秀上云企業(yè)及案例，分享成功經(jīng)驗(yàn)，提高上云成功率。
加智能。借助深度學(xué)習(xí)，我們可以制造出具有自動(dòng)駕駛能力的汽車和能夠理解人類語音的電話。由于深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，機(jī)器翻譯、人臉識(shí)別、預(yù)測分析、機(jī)器作曲以及無數(shù)的人工智能任務(wù)都成為可能，或相比以往有了顯著改進(jìn)。雖然深度學(xué)習(xí)背后的數(shù)學(xué)概念幾十年前便提出，但致力于創(chuàng)建和訓(xùn)練這些深度模型的編程庫
段的工具、插件，開發(fā)者可以選擇用其完成開發(fā)調(diào)試，最后通過HiLens平臺(tái)部署到設(shè)備上運(yùn)行和管理。 開發(fā)流程 數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型訓(xùn)練 用戶在華為云ModelArts平臺(tái)或線下，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、算法開發(fā)和模型訓(xùn)練，得到模型后，根據(jù)需要部署的設(shè)備芯片類型，完成對(duì)應(yīng)的模型轉(zhuǎn)換。 AI應(yīng)用開發(fā)
服務(wù)公告 全部公告 > 產(chǎn)品公告 > 華為云深度學(xué)習(xí)服務(wù)推理特性(公測)于2018年12月21日00:00（北京時(shí)間）下線通知 華為云深度學(xué)習(xí)服務(wù)推理特性(公測)于2018年12月21日00:00（北京時(shí)間）下線通知 2018-11-20 尊敬的華為云客戶： 華為云計(jì)劃于2018/12/21
圖的深度優(yōu)先遍歷 1.樹的深度優(yōu)先遍歷 樹的深度優(yōu)先遍歷有點(diǎn)類似于先根遍歷 首先遍歷 1 2 5 6 3 4 7 8 ，它的遍歷更趨向于先深層的遍歷樹。 ? 編輯 2.圖的深度優(yōu)先遍歷 首先我們可以先看一下2，和2相鄰的是1號(hào)結(jié)點(diǎn)和6號(hào)結(jié)點(diǎn)。和2相鄰的第
深度用云先鋒會(huì) 深度用云先鋒會(huì) 深度用云先鋒會(huì)由中國信通院、華為云聯(lián)合發(fā)起，旨在匯聚國內(nèi)外云和AI等領(lǐng)域的技術(shù)精英、行業(yè)專家和企業(yè)領(lǐng)袖，共享政企深度用云的先進(jìn)理念、先鋒實(shí)踐和創(chuàng)新技術(shù)，加速智能升級(jí) 深度用云先鋒會(huì)由中國信通院、華為云聯(lián)合發(fā)起，旨在匯聚國內(nèi)外云和AI等領(lǐng)域的技術(shù)精英
云向伙伴提供培訓(xùn)、技術(shù)、營銷和銷售的全面支持。 D-Plan AI 生態(tài)伙伴計(jì)劃是圍繞華為云一站式AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts推出的一項(xiàng)合作伙伴計(jì)劃，旨在與合作伙伴一起構(gòu)建合作共贏的AI生態(tài)體系，加速AI應(yīng)用落地，華為云向伙伴提供培訓(xùn)、技術(shù)、營銷和銷售的全面支持。 立即加入 合作伙伴流程
產(chǎn)品公告 > 華為云深度學(xué)習(xí)服務(wù)于2019年5月30日00:00（北京時(shí)間）退市通知 華為云深度學(xué)習(xí)服務(wù)于2019年5月30日00:00（北京時(shí)間）退市通知 2019-04-30 尊敬的華為云客戶： 華為云計(jì)劃于2019/5/30 00:00（北京時(shí)間）將深度學(xué)習(xí)服務(wù)正式退市。 華
深度學(xué)習(xí)計(jì)算服務(wù)平臺(tái)是中科弘云面向有定制化AI需求的行業(yè)用戶，推出的AI開發(fā)平臺(tái)，提供從樣本標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型部署的一站式AI開發(fā)能力，幫助用戶快速訓(xùn)練和部署模型，管理全周期AI工作流。平臺(tái)為開發(fā)者設(shè)計(jì)了眾多可幫助降低開發(fā)成本的開發(fā)工具與框架，例如AI數(shù)據(jù)集、AI模型與算力等。
了解更多 深度用云全球行，華為云Stack與5200+客戶攜手并進(jìn) 踐行深度用云，加速智能升級(jí)，華為云Stack與您攜手同行。共赴云深處，共創(chuàng)新高度！ 了解更多 華為云Stack助力政企數(shù)字化轉(zhuǎn)型邁入深度用云新階段 部署在政企客戶本地?cái)?shù)據(jù)中心的云基礎(chǔ)設(shè)施，助力客戶從業(yè)務(wù)上云邁向深度用云，釋放數(shù)字生產(chǎn)力。
行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型底座，攜手客戶邁向深度用云，釋放數(shù)字生產(chǎn)力，為社會(huì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供源源不斷的動(dòng)力。 上一篇： 迎接“深度用云”時(shí)代 下一篇： 構(gòu)筑行業(yè)云底座，共創(chuàng)行業(yè)新價(jià)值 本期雜志 雜志推薦 第16期 下載 目錄 迎接“深度用云”時(shí)代 賦能政企深度用云，釋放數(shù)字生產(chǎn)力 構(gòu)筑行業(yè)云底座，共創(chuàng)行業(yè)新價(jià)值
據(jù)治理效率10-20倍以上。 了解更多 華為云Stack助力政企數(shù)字化轉(zhuǎn)型邁入深度用云新階段 部署在政企客戶本地?cái)?shù)據(jù)中心的云基礎(chǔ)設(shè)施，助力客戶從業(yè)務(wù)上云邁向深度用云，釋放數(shù)字生產(chǎn)力。 了解更多 政企深度用云沙龍，共話行業(yè)前沿與未來 華為云Stack面向政企數(shù)字化轉(zhuǎn)型先行者搭建的羅
全面地講述深度學(xué)習(xí)的歷史超出了本書的范圍。然而，一些基本的背景對(duì)理解深度學(xué)習(xí)是有用的，深度學(xué)習(xí)經(jīng)歷了三次發(fā)展浪潮：20世紀(jì)40年代到60年代深度學(xué)習(xí)的雛形出現(xiàn)在控制論（cybernetics）中，20世紀(jì)80年代到90年代深度學(xué)習(xí)表現(xiàn)為聯(lián)結(jié)主義（connectionism），直到
使用深度學(xué)習(xí)方法處理計(jì)算機(jī)視覺問題的過程類似于人類的學(xué)習(xí)過程：我們搭建的深度學(xué)習(xí)模型通過對(duì)現(xiàn)有圖片的不斷學(xué)**結(jié)出各類圖片的特征，最后輸出一個(gè)理想的模型，該模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測新圖片所屬的類別。圖1-2展示了兩個(gè)不同的學(xué)習(xí)過程，上半部分是通過使用深度學(xué)習(xí)模型解決圖片分類問題，下半部分
翼海云峰企業(yè)上云服務(wù)解決方案 翼海云峰企業(yè)上云服務(wù)解決方案 企業(yè)上云服務(wù)提供全流程云化解決方案，助力企業(yè)降本增效，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)靈活部署與高效運(yùn)維 企業(yè)上云服務(wù)助力業(yè)務(wù)云化轉(zhuǎn)型，提升效率，降低成本，實(shí)現(xiàn)智能化運(yùn)營 伙伴方案 公有云 購買 專家咨詢 專家咨詢 翼海云峰企業(yè)上云服務(wù)解決方案能為您帶來什么
數(shù)據(jù)集的依賴性。深度學(xué)習(xí)最新的研究成果都依賴于大規(guī)模數(shù)據(jù)集和強(qiáng)大的計(jì)算能力，如果沒有大量真實(shí)的數(shù)據(jù)集，沒有相關(guān)的工程專業(yè)知識(shí)，探索新算法將會(huì)變得異常困難。4）超參數(shù)的合理取值。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及相關(guān)深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用需要足夠的能力和經(jīng)驗(yàn)來合理地選擇超參數(shù)的取值，如學(xué)習(xí)速率、正則項(xiàng)的強(qiáng)
