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- bp神經(jīng)網(wǎng)絡 數(shù)學建模 內(nèi)容精選 換一換
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HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。自然語言處理(NLP)是人工智能領域的一個重要方向,是一門融語言學、計算機科學、數(shù)學為一體的科學。本課程就NLP基本理論及應用做了介紹,包括NLP的語言模型,文本向量化,常用的NLP算法,NLP的關鍵技術及應用系統(tǒng)。 目標學員來自:百科Core提供了充足的數(shù)據(jù)源,從而滿足了神經(jīng)網(wǎng)絡計算中大數(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。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致力于讓云無處不在,讓智能無所不及,共建智能世界云底座。來自:百科
- bp神經(jīng)網(wǎng)絡 數(shù)學建模 相關內(nèi)容
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通過本課程的學習,使學員了解: 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡基礎模型。 2、如何學習顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構(gòu)建弱監(jiān)督學習模型,并進而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識學習。 課程大綱 第1章 什么是開放環(huán)境的自適應感知 第2章 面向識別與理解的神經(jīng)網(wǎng)絡共性技術 第3章 通用視覺基元屬性感知來自:百科09:48:24 本實驗指導用戶通過配置編譯器等應用的并行優(yōu)化層面綜合優(yōu)化,提升WRF運行性能。 實驗目標與基本要求 本實驗通過操作編譯器、MPI、數(shù)學庫、應用并行優(yōu)化層面綜合優(yōu)化,完成WRF運行性能的提升,使用戶了解鯤鵬HPC常用調(diào)優(yōu)手段,掌握通過鯤鵬小智查詢調(diào)優(yōu)指導。 實驗摘要 預置實驗環(huán)境來自:百科
- bp神經(jīng)網(wǎng)絡 數(shù)學建模 更多內(nèi)容
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部署在AI1型服務器上執(zhí)行的方法。 實驗目標與基本要求 本實驗主要介紹基于AI1型 彈性云服務器 完成黑白圖像上色應用開發(fā),通過該實驗了解將神經(jīng)網(wǎng)絡模型部署到昇騰310處理器運行的一般過程和方法。 基本要求: 1. 對業(yè)界主流的深度學習框架(Caffe、TensorFlow等)有一定了解。來自:百科倉庫工具箱:維度建模權威指南》,特邀華為 數(shù)據(jù)倉庫 資深專家張劍博士現(xiàn)身領讀,帶你了解數(shù)據(jù)倉庫、維度建模、維度模型設計等大數(shù)據(jù)領域前沿知識。 課程簡介 RalphKimball為商業(yè)智能領域引入了維度建模技術,維度建模成為數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能系統(tǒng)建設中被廣泛使用的建模方法。雖然數(shù)據(jù)倉庫來自:百科目前 內(nèi)容審核 包括 內(nèi)容審核-圖像 、 內(nèi)容審核-文本 、 內(nèi)容審核-視頻 。提供了清晰度檢測、扭曲校正、文本內(nèi)容檢測、圖像內(nèi)容檢測和 視頻審核 服務。 內(nèi)容審核-圖像 圖像內(nèi)容審核,利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型對圖片內(nèi)容進行檢測,準確識別圖像中的涉政敏感人物、暴恐元素、涉黃內(nèi)容等,幫助業(yè)務規(guī)避違規(guī)風險。 內(nèi)容審核-文本 文本內(nèi)容審核 ,采用人來自:百科更高。 RASR優(yōu)勢: 識別準確率:采用最新一代 語音識別 技術,基于DNN(深層神經(jīng)網(wǎng)絡)技術,大大提高了抗噪性能,使識別準確率顯著提升。 識別速度快:把語言模型,詞典和聲學模型統(tǒng)一集成為一個大的神經(jīng)網(wǎng)絡,同時在工程上進行了大量的優(yōu)化,大幅提升解碼速度,使識別速度在業(yè)內(nèi)處領先地位。來自:百科
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