- 深度學(xué)習(xí)-語(yǔ)義分割總結(jié)6 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自:百科訓(xùn)練法則 3. 激活函數(shù) 4. 正則化 5. 優(yōu)化器 6. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類(lèi)型 7. 常見(jiàn)問(wèn)題 華為云 面向未來(lái)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(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶(hù)、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者,致力于讓來(lái)自:百科
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因此數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵要素之一。 MNIST數(shù)據(jù)集是目前手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別領(lǐng)域使用最為廣泛的公開(kāi)數(shù)據(jù)集,大部分識(shí)別算法都會(huì)基于它進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證。MNIST數(shù)據(jù)集包含0~9這10種數(shù)字,每一種數(shù)字都包含大量不同形態(tài)的手寫(xiě)數(shù)字圖片訓(xùn)練集,分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。訓(xùn)練集涵蓋6萬(wàn)張手寫(xiě)數(shù)字圖片來(lái)自:百科大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)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(diǎn),從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)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(chǎng)景,著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)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(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí),更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣(mài)機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)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融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自:百科
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)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(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)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(lái)自:百科
問(wèn)答機(jī)器人。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺(tái)應(yīng)用及入門(mén)深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 自然語(yǔ)言處理概述 第3節(jié) NLP技術(shù)及應(yīng)用介紹 第4節(jié) 文本語(yǔ)義分析演示 第5節(jié) 對(duì)話機(jī)器人演示 第6節(jié) 課程總結(jié) 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化來(lái)自:百科
可根據(jù)提示對(duì)圖片中的目標(biāo)進(jìn)行分割,常在輔助標(biāo)注、AIGC等場(chǎng)景應(yīng)用。 盤(pán)古多模態(tài)大模型功能優(yōu)勢(shì) 原生支持中文 億級(jí)中文圖文,百萬(wàn)中文關(guān)鍵詞,更佳中文理解能力。 精準(zhǔn)語(yǔ)義理解 精準(zhǔn)圖文描述,對(duì)齊語(yǔ)義理解,智能語(yǔ)境識(shí)別。 更具自然美感 多模態(tài)多尺度訓(xùn)練,逼近自然美感生成內(nèi)容。 更強(qiáng)泛化性 強(qiáng)大泛化來(lái)自:專(zhuān)題
第4章 人臉識(shí)別 第5章 OCR 第6章 視頻分析 第7章 自然語(yǔ)言處理 第8章 語(yǔ)音識(shí)別 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成,及端-邊-來(lái)自:百科
概覽:產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 什么是Octopus:產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 視頻數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 產(chǎn)品介紹:服務(wù)內(nèi)容 訓(xùn)練服務(wù)簡(jiǎn)介 圖像分割數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 數(shù)據(jù)資產(chǎn)簡(jiǎn)介 圖像分割數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 使用流程 產(chǎn)品介紹:服務(wù)內(nèi)容 權(quán)限管理:理解Octopus的權(quán)限與委托 總覽:優(yōu)勢(shì)來(lái)自:百科
面的掌握話題動(dòng)態(tài)。 內(nèi)容推薦 通過(guò)關(guān)鍵詞提取、短文本相似度等技術(shù),提取關(guān)鍵語(yǔ)義信息,精準(zhǔn)匹配出語(yǔ)義相似的內(nèi)容,從而快速構(gòu)建內(nèi)容推薦場(chǎng)景。 通過(guò)關(guān)鍵詞提取、短文本相似度等技術(shù),提取關(guān)鍵語(yǔ)義信息,精準(zhǔn)匹配出語(yǔ)義相似的內(nèi)容,從而快速構(gòu)建內(nèi)容推薦場(chǎng)景。 翻譯 通過(guò)文本語(yǔ)言分析,精準(zhǔn)翻譯語(yǔ)句內(nèi)容,從而幫助用戶(hù)跨語(yǔ)言溝通。來(lái)自:專(zhuān)題
本課程包含了數(shù)字圖像基本原理,以及使用傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)方法完成計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的方法以及應(yīng)用場(chǎng)景。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、掌握數(shù)字圖像的基礎(chǔ)知識(shí)和變換方法。 2、掌握?qǐng)D像分類(lèi)技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 3、掌握目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 4、掌握?qǐng)D像分割技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 5、掌握視頻處理的技術(shù)原理和應(yīng)用場(chǎng)景。來(lái)自:百科
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