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- 深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)增強方法 內(nèi)容精選 換一換
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來自:百科華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識,其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標學(xué)員來自:百科
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時間:2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點,從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度,我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景,著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自:百科。MNIST數(shù)據(jù)集的原始圖像是黑白的,但在實際訓(xùn)練中使用數(shù)據(jù)增強后的圖片能夠獲得更好的訓(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)來自:百科
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華為云計算 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
華為云計算 云知識 DDM 實現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 DDM實現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 時間:2021-05-31 16:17:12 數(shù)據(jù)庫 傳統(tǒng)由應(yīng)用自己實現(xiàn)分片: 1. 應(yīng)用邏輯復(fù)雜:由應(yīng)用改寫SQL語句,將SQL路由到不同的DB,并聚合結(jié)果; 2. DB故障和調(diào)整都需要應(yīng)用同步調(diào)整,運維難度劇增;來自:百科
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數(shù)據(jù)治理的功能模塊 數(shù)據(jù)治理主要專注于如下模塊域: 數(shù)據(jù)集成 數(shù)據(jù)集成用來完成數(shù)據(jù)入湖動作,不是簡單的數(shù)據(jù)搬家,而是按照一定的方法論進行數(shù)據(jù)備份。數(shù)據(jù)入湖的前提條件是滿足6項數(shù)據(jù)標準,包括:明確數(shù)據(jù)Owner、發(fā)布數(shù)據(jù)標準、定義數(shù)據(jù)密級、明確數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估、元數(shù)據(jù)注冊。此標準由數(shù)據(jù)代表在入湖來自:專題
互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)、AI和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的不斷發(fā)展,數(shù)據(jù)庫技術(shù)和產(chǎn)品更是日新月異。 數(shù)據(jù)庫技術(shù)是數(shù)據(jù)庫管理的有效技術(shù),研究如何對數(shù)據(jù)進行科學(xué)管理,從而為人們提供和共享的、安全的可靠的數(shù)據(jù)。本文先為大家介紹數(shù)據(jù)庫的四個基本概念:數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。 數(shù)據(jù) 早期的計來自:百科
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