- bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 訓(xùn)練好 內(nèi)容精選 換一換
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時(shí)間:2020-12-08 18:07:49 天津鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者大賽第二期以訓(xùn)練營(yíng)為活動(dòng)載體,組織鯤鵬賦能培訓(xùn),并輔以大賽為成果檢驗(yàn),訓(xùn)賽結(jié)合,以訓(xùn)促賽。本期為第二期。 【賽事簡(jiǎn)介】 為貫徹落實(shí)鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè),更好的培育鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài),深入實(shí)施信息技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略,助力天津人才培養(yǎng)。天來自:百科店攜手伙伴共創(chuàng)共贏,在數(shù)字技術(shù)支撐平臺(tái)和培養(yǎng)體系的支撐下研發(fā)打造全新服務(wù)內(nèi)容。紙上得來終覺淺,絕知此事要躬行。從課堂走向?qū)嵺`,在實(shí)驗(yàn)和實(shí)訓(xùn)中還原真實(shí)企業(yè)環(huán)境;共同打造適用于教學(xué)、實(shí)驗(yàn)、實(shí)訓(xùn)等活動(dòng)的教學(xué)服務(wù)平臺(tái),并且聯(lián)接人才與市場(chǎng),賦能新型人才培養(yǎng)。 華為云云商店助力教育伙伴慧科,來自:云商店
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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(biāo)學(xué)員 需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展;熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”;熟來自:百科。 架構(gòu)優(yōu)勢(shì) -即開即用 基于華為云IaaS提供SaaS實(shí)訓(xùn)云服務(wù),免運(yùn)維,降低學(xué)校建設(shè)成本和運(yùn)維成本。 -優(yōu)良體驗(yàn) 以“學(xué)生”學(xué)習(xí)為中心,深度優(yōu)化教學(xué)體驗(yàn),在線師生屏幕共享,互動(dòng)方式多樣,自動(dòng)輸出實(shí)訓(xùn)報(bào)告,簡(jiǎn)化老師實(shí)訓(xùn)作業(yè)批改。 -資源豐富 基于華為真實(shí)企業(yè)實(shí)踐案例,提供優(yōu)質(zhì)教來自:百科
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通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解: 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)模型,并進(jìn)而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識(shí)學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1章 什么是開放環(huán)境的自適應(yīng)感知 第2章 面向識(shí)別與理解的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共性技術(shù) 第3章 通用視覺基元屬性感知來自:百科部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型 彈性云服務(wù)器 完成黑白圖像上色應(yīng)用開發(fā),通過該實(shí)驗(yàn)了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過程和方法。 基本要求: 1. 對(duì)業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架(Caffe、TensorFlow等)有一定了解。來自:百科華為企業(yè)人工智能高級(jí)開發(fā)者培訓(xùn):培訓(xùn)內(nèi)容 國(guó)家名稱縮寫 手機(jī)號(hào)所屬的國(guó)家 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 策略參數(shù)說明:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Grs國(guó)家碼對(duì)照表:DR2:亞非拉(新加坡) 國(guó)家(或地區(qū))碼 地理位置編碼 排序策略:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-PIN 提交排序任務(wù)API:請(qǐng)求消息 國(guó)家碼和地區(qū)碼 解析線路類型:地域線路細(xì)分(全球)來自:云商店類、基于場(chǎng)景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1 圖像標(biāo)簽 示例圖 名人識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測(cè),準(zhǔn)確識(shí)別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判斷條形碼圖片為原始拍攝,還是經(jīng)過二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻拍識(shí)別來自:百科教學(xué)團(tuán)隊(duì),賦能校內(nèi)教學(xué),提升學(xué)校的實(shí)踐教學(xué)能力; 4.探索創(chuàng)新實(shí)訓(xùn)基地運(yùn)營(yíng)模式,通過校企合作的方式運(yùn)營(yíng),構(gòu)建學(xué)生的校內(nèi)外項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)及人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新能力培養(yǎng); 5.引入工作坊,引進(jìn)真實(shí)生產(chǎn)項(xiàng)目完成學(xué)生相關(guān)實(shí)習(xí)實(shí)訓(xùn),讓學(xué)生參與人工智能產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)環(huán)節(jié); 6.引入行業(yè)龍頭企業(yè)的人工智能來自:云商店簽 視頻 OCR 識(shí)別視頻中出現(xiàn)的文字內(nèi)容,包括字幕、彈幕、以及部分自然場(chǎng)景文字和藝術(shù)字等 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 識(shí)別準(zhǔn)確 采用標(biāo)簽排序?qū)W習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,識(shí)別精度高,支持實(shí)時(shí)識(shí)別與檢測(cè) 簡(jiǎn)單易用 提供符合RESTful的API訪問接口,使用方便,用戶的業(yè)務(wù)系統(tǒng)可快速集成 層次標(biāo)簽 層來自: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(cè)、扭曲校正、文本內(nèi)容檢測(cè)、圖像內(nèi)容檢測(cè)和 視頻審核 服務(wù)。 內(nèi)容審核-圖像 圖像內(nèi)容審核,利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測(cè),準(zhǔn)確識(shí)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(wù)規(guī)避違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。 內(nèi)容審核-文本 文本內(nèi)容審核 ,采用人來自:百科
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