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- 深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)預(yù)處理 內(nèi)容精選 換一換
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征形成更抽象的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(xué)習(xí)的動機是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機制來解釋說明數(shù)據(jù)，如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用：計算機視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自：百科來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)預(yù)處理 相關(guān)內(nèi)容
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云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)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的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科的深度學(xué)習(xí)。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)預(yù)處理 更多內(nèi)容
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更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)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 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科![]()
至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
用，并實現(xiàn)售賣機的智能化運營，是一個貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的完整項目。 目標學(xué)員 希望了解AI與IoT技術(shù)結(jié)合場景實現(xiàn)方法并掌握其開發(fā)能力的人員。 課程目標 通過學(xué)習(xí)本課程，學(xué)員可以對設(shè)備接入IoT平臺上報數(shù)據(jù)，基于AI對設(shè)備上報數(shù)據(jù)進行分析預(yù)測的實際應(yīng)用場景有一個了解。來自：百科![]()
、自動機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫進階學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)庫進階學(xué)習(xí) 時間：2020-12-16 09:52:25 云計算是未來的方向，云數(shù)據(jù)庫是解決方案的核心，學(xué)習(xí)本課程掌握華為云數(shù)據(jù)庫的運維管理，數(shù)據(jù)庫遷移和根據(jù)業(yè)務(wù)場景出具解決方案的能力。 課程簡介 課程覆蓋了華為云對各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)庫遷移方案和來自：百科![]()
角色： IAM 最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機制。該機制以服務(wù)為粒度，提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供的一種細粒度授權(quán)的能力，可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請求條件等。基于策略的授權(quán)是一種更加靈活的授權(quán)方式，能夠滿足企業(yè)對權(quán)限最小化的安全管控要求。來自：專題![]()
化的數(shù)據(jù)補給模塊，采用了異構(gòu)或?qū)Ｓ?span style='color:#C7000B'>的處理方式來對圖像數(shù)據(jù)進行快速變換，為AI Core提供了充足的數(shù)據(jù)源，從而滿足了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算中大數(shù)據(jù)量、大帶寬的需求。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。來自：百科![]()
，而不需要關(guān)心底層的技術(shù)。同時，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流開源的AI開發(fā)框架，也支持開發(fā)者使用自研的算法框架，匹配您的使用習(xí)慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡單、更方便。 面向不同經(jīng)驗的AI開發(fā)者，提供便來自：專題![]()
角色：IAM最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機制。該機制以服務(wù)為粒度，提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供的一種細粒度授權(quán)的能力，可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請求條件等?；诓呗?span style='color:#C7000B'>的授權(quán)是一種更加靈活的授權(quán)方式，能夠滿足企業(yè)對權(quán)限最小化的安全管控要求。來自：專題![]()
具體網(wǎng)絡(luò)模型能找到優(yōu)化后的、可執(zhí)行的、可加速的算子進行功能上的最優(yōu)實現(xiàn)。如果L1芯片使能層的標準算子加速庫中無L2執(zhí)行框架層所需要的算子，這時可以通過張量加速引擎編寫新的自定義算子來支持L2執(zhí)行框架層的需要，因此張量加速引擎通過提供標準算子庫和自定義算子的能力為L2執(zhí)行框架層提供了功能完備性的算子。來自：百科![]()
模型超參自動優(yōu)化，簡單快速。 零代碼開發(fā)，簡單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架，提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運行的模型，實現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主來自：百科![]()
心，基于商業(yè)的理解，整理分析框架和分析思路。例如，減少老客戶的流失、優(yōu)化活動效果、提高客戶響應(yīng)率等等。不同的項目對數(shù)據(jù)的要求，使用的分析手段也是不一樣的。 2.準備數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)準備主要是指收集和預(yù)處理數(shù)據(jù)的過程。 按照確定的分析目的，有目的性的收集、整合相關(guān)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)準備是AI開發(fā)來自：百科![]()
15:46:18 繁多的AI工具安裝配置、數(shù)據(jù)準備、模型訓(xùn)練慢等是困擾AI工程師的諸多難題。為解決這個難題，將一站式的 AI開發(fā)平臺 （ModelArts）提供給開發(fā)者，從數(shù)據(jù)準備到算法開發(fā)、模型訓(xùn)練，最后把模型部署起來，集成到生產(chǎn)環(huán)境。一站式完成所有任務(wù)。ModelArts的功能總覽如下圖所示。來自：百科![]()
認證價值：了解 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù)，通過實踐提升大數(shù)據(jù)分析的能力 認證課程詳情 展開詳情 面對每天大量的實時數(shù)據(jù)，及時、高效的處理這些數(shù)據(jù)顯得十分必要。本課程主要介紹如何搭建一個可視化大屏，為企業(yè)提供精準、高效的支持。 了解詳情 【初級】基于流計算的雙十一大屏開發(fā)案例 面對每天大量的實時數(shù)據(jù)，及時、高效的處理這些數(shù)據(jù)顯得十來自：專題![]()
引擎模組的驅(qū)動。驅(qū)動會根據(jù)DVPP下發(fā)的任務(wù)分配對應(yīng)的DVPP硬件引擎，同時還對硬件模塊中的寄存器進行讀寫，完成其他一些硬件初始化工作。 -最底層的是真實的硬件計算資源DVPP模塊組，是一個獨立于昇騰AI處理器中其他模塊的單獨專用加速器，專門負責(zé)執(zhí)行與圖像和視頻相對應(yīng)的編解碼和預(yù)處理任務(wù)。來自：百科
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