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  • alpha模型機器學習 內(nèi)容精選 換一換
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    科研單位、創(chuàng)客團隊等均可報名參賽。 賽制說明 本次大賽分為兩個階段,學習課程階段及長期刷榜階段。 學習課程 報名比賽后,參賽選手點擊頁面左側(cè) “學習資料” 頁,進入課程。找到頁面【課堂】并點擊,即可開啟你的學習之旅。 本次課程由華為AI高級工程師,華為云AI開發(fā)者課程設計總監(jiān)、導
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    、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了非參數(shù)化生成模型GAN的概念和優(yōu)化過程、穩(wěn)定GAN優(yōu)化過程的方式;評價GAN生成樣本質(zhì)量的評價標準,包括Inception score和FID等。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、了解GAN是很重要的非參數(shù)化生成模型。 2、了解評價GAN生成樣本質(zhì)量的評價標準。
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    ,普通的云服務器難以滿足性能需求,F(xiàn)PGA云服務器可以提供高性價比的視頻解決方案,是視頻類場景的理想選擇 優(yōu)勢 高性能 高并行計算與片內(nèi) RAM 資源靈活匹配,適用于高性能視頻圖像處理場景 低時延 快速的外存訪問技術,適用于超高清和 視頻直播 等低時延場景 深度學習 機器學習中多層神經(jīng)網(wǎng)
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    、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了計算機視覺發(fā)展的重要里程碑-傳統(tǒng)方法(如視覺詞袋模型);傳統(tǒng)方法的三個步驟及其思想對未來的深遠影響;圖像級編碼信息用于不同的視覺任務并與各種學習算法結(jié)合。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、了解傳統(tǒng)方法(如視覺詞袋模型)及其三個步驟。
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    基于先進的Transformer架構對算法模型進行深度優(yōu)化,機器翻譯效果和速度業(yè)界領先。 數(shù)據(jù)支持 專業(yè)譯員團隊支撐模型訓練,20年積累的高質(zhì)量翻譯語料庫。 穩(wěn)定可靠 基于企業(yè)級客戶實踐,經(jīng)受復雜場景考驗,華為云機器翻譯服務已在多個場景中成功應用。 獨創(chuàng)技術 通過混合網(wǎng)絡結(jié)構、受限解碼
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    將這些AI模型從云上部署到端側(cè),為AI模型創(chuàng)造更多的應用場景和產(chǎn)業(yè)價值。 課程簡介 為了解決真實世界中的問題,我們的深度學習算法需要巨量的數(shù)據(jù),同時也需要機器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力,在現(xiàn)實世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡需要平衡效率和能耗以及成本的關系。本課程介紹了能耗高效的深度學習。 課程目標
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    10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構搜索是當前深度學習最熱門的話題之一,已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構搜索的理論基礎、應用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡介 神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構搜索(NAS) 是一種自動設計人工神經(jīng)網(wǎng)絡的技術,是機器學習領域中廣泛應用的模型。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構搜索的理論基礎。
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