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  • 深度學習的模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 征形成更抽象高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學習動機是建立模擬大腦分析學習神經(jīng)網(wǎng)絡,它模擬大腦機制來解釋說明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學習典型模型:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型深度信任網(wǎng)絡模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡模型深度學習應用:計算機視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。
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    華為云計算 云知識 深度學習概覽 深度學習概覽 時間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學習相關(guān)基本知識,其中包括深度學習發(fā)展歷程、深度學習神經(jīng) 網(wǎng)絡部件、深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡不同類型以及深度學習工程中常見問題。 目標學員
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  • 深度學習的模型 相關(guān)內(nèi)容
  • 本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應用示例,讓你對雙向深度學習有初步認知。 課程目標 通過本課程學習,使學員: 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能理論、算法和應用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化
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    云知識 基于深度學習算法語音識別 基于深度學習算法語音識別 時間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學習)算法,結(jié)合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識別基本原理與實戰(zhàn)同時,更好了解人工智能相關(guān)內(nèi)容與應用。
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  • 深度學習的模型 更多內(nèi)容
  • 深度學習。 課程目標 通過本課程學習,使學員了解如下知識: 1、高效結(jié)構(gòu)設計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡。 3、數(shù)據(jù)高效模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效深度學習背景 第2章 高效神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設計 第3章 基于NAS輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡 第4章
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    更好訓練效果。 本次訓練所使用經(jīng)過數(shù)據(jù)增強圖片 基于深度學習識別方法 與傳統(tǒng)機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同,此次訓練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡作為訓練模型,即深度學習。深度學習通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡來提取特征,不同層輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡提取出不同尺度特征,上一層輸出
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    至超越了人類水平。本課程將介紹深度學習算法知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同深度學習模型。 課程目標 通過本課程學習,使學員: 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。
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    華為云計算 云知識 深度學習:IoT場景下AI應用與開發(fā) 深度學習:IoT場景下AI應用與開發(fā) 時間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā),融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向,向您展示AI與IoT融合場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺
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    、自動機器學習等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習發(fā)展前景及其面臨巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡基本單元組成和產(chǎn)生表達能力方式及復雜訓練過程。 課程目標 通過本課程學習,使學員: 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡
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    華為云計算 云知識 邏輯模型和物理模型對比 邏輯模型和物理模型對比 時間:2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫 邏輯模型與物理模型對比如下: 名稱定義:邏輯模型取名按照業(yè)務規(guī)則和現(xiàn)實世界對象命名規(guī)范來取名;物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品限制,比如不能出現(xiàn)非法字符,不能使用數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵詞,不能超長等約束;
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    華為云計算 云知識 邏輯模型實體 邏輯模型實體 時間:2021-06-02 10:32:53 數(shù)據(jù)庫 根據(jù)實體特點,邏輯模型實體劃分為兩類: 1. 獨立型實體(Independent Entity) 直角矩形表示; 不依賴于其他實體,可以獨立存在。 2. 依賴型實體(Dependent
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    華為云計算 云知識 邏輯模型建設方法 邏輯模型建設方法 時間:2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫 在建設數(shù)據(jù)庫邏輯模型時,應當按照以下流程展開: 1. 建立命名規(guī)則; 2. 按照設計流程設計邏輯數(shù)據(jù)模型; 3. 確定實體和屬性; 4. 確定實體與實體之間關(guān)系; 5. 補充實體的非健值屬性。
    來自:百科
    將代碼目錄中除代碼以外文件刪除或存放到其他目錄,保證代碼目錄大小不超過128MB,文件個數(shù)不超過4096個。 訓練作業(yè)“/cache”目錄是否安全? ModelArts訓練作業(yè)程序運行在容器中,容器掛載目錄地址是唯一,只有運行時容器能訪問到。因此訓練作業(yè)“/cache”是安全的。
    來自:專題
    云知識 數(shù)據(jù)模型類型對比 數(shù)據(jù)模型類型對比 時間:2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產(chǎn)生過三種基本數(shù)據(jù)模型:層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點幾個方面進行對比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢效
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    華為云計算 云知識 CNCF項目成熟度模型 CNCF項目成熟度模型 時間:2021-06-30 18:22:10 CNCF項目成熟度模型如下圖所示: 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在?????????????????????????????????????????
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    交換信息表示。】 7、應用層:應用層不僅提供應用過程所需信息交換和遠程操作,還充當應用過程用戶代理,完成信息交換所需一些功能?!綩SI中最高層。它為特定類型網(wǎng)絡應用程序提供對osi環(huán)境訪問。應用層決定進程間通信性質(zhì),以滿足用戶需求?!?華為云 面向未來智能世界
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    不一樣,應用難以對接到設備,而在標準物模型下,每個設備都對應一個統(tǒng)一標準物模型,它對外提供一致接口,可以直接對應應用。 標準物模型可以任意組合產(chǎn)生新模型,比如可以將攝像頭和燈組裝在一起,組成一個帶攝像頭燈,組合后復雜物仍然繼承了基礎物模型,既能夠滿足復雜場景需要,也能夠保持其標準模型與應用進行對接。
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    華為云計算 云知識 邏輯模型重要基本概念 邏輯模型重要基本概念 時間:2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設計邏輯模型設計階段,有以下這些重要基本概念: 1. 實體就是描述業(yè)務元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識別實體每一個實例唯一性標識。 3. 只有存在外
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    云知識 推理模型遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型遷移與調(diào)優(yōu) 時間:2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓練出來模型轉(zhuǎn)換成昇騰專用模型,并進行調(diào)優(yōu)。 目標學員 AI領(lǐng)域開發(fā)者 課程目標 通過對教材解讀+實戰(zhàn)演示,使學員學會使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要預訓練模型。
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    華為云計算 云知識 雪花型模型 雪花型模型 時間:2021-06-02 14:23:10 數(shù)據(jù)庫 雪花型模型是直接面對報表類型應用常用模型結(jié)構(gòu),因為事實表維度展開以后和雪花結(jié)構(gòu)一樣而得名,是在OLAP應用中,尤其是報表系統(tǒng)中會經(jīng)常遇到雪花模型情況。如下圖即一個雪花模型。 圖中,保存度
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    數(shù)據(jù)庫概念模型特點 數(shù)據(jù)庫概念模型特點 時間:2021-06-02 10:09:02 數(shù)據(jù)庫 概念模型是高層次抽象模型,獨立于任何一種特定數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品,不會受到任何數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品特性約束和限制。概念模型主要特點: 能真實、充分地反映現(xiàn)實世界,包括事物和事物之間聯(lián)系,是現(xiàn)實世界的真實模型;
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