- bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別算法 內(nèi)容精選 換一換
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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:百科解決方案,幫助他們實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。我選擇了華為云通用AI解決方案作為我的合作伙伴,因?yàn)樗梢詭椭铱焖俚丶珊蛻?yīng)用各種AI技術(shù),實(shí)現(xiàn)內(nèi)容的自動(dòng)化處理。下面我分享兩個(gè)我使用華為云通用AI解決方案的成功案例。 有一次,我為一家醫(yī)院提供軟件服務(wù)。這家醫(yī)院希望能夠實(shí)現(xiàn)病歷的電子化管理,提來自:百科
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通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的,從2015年開始,學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算力和能好的。并且有大量的研究論文集中于如何將這些AI模型從云上部署到端側(cè),為AI模型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場(chǎng)景和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。 課程簡(jiǎn)介 為了解決真實(shí)世界中的問題,我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的來自:百科來自:百科
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降低設(shè)備非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間,節(jié)約現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)人力成本 優(yōu)勢(shì) 多種參數(shù)靈活接入 基于歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、設(shè)備參數(shù)、當(dāng)前狀態(tài)等特征構(gòu)建故障預(yù)測(cè)模型,并對(duì)預(yù)測(cè)出的問題給出初步的關(guān)鍵參數(shù)分析 算法預(yù)集成 專業(yè)預(yù)測(cè)性算法支持,預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法,如決策樹,分類,聚類,回歸,異常檢測(cè)等算法。支持訓(xùn)練模來自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) DDM 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 DDM實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 時(shí)間:2021-05-31 16:17:12 數(shù)據(jù)庫 傳統(tǒng)由應(yīng)用自己實(shí)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(yùn)維難度劇增;來自:百科
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
華為云U CS 如何實(shí)現(xiàn)權(quán)限管理? 華為云UCS如何實(shí)現(xiàn)權(quán)限管理? 如果您需要對(duì)購買的UCS資源,給企業(yè)中的員工設(shè)置不同的訪問權(quán)限,以達(dá)到不同員工之間的權(quán)限隔離,您可以使用 統(tǒng)一身份認(rèn)證 服務(wù)(Identity and Access Management,簡(jiǎn)稱 IAM )進(jìn)行精細(xì)的權(quán)限管理。來自:專題
小站,讓邊緣設(shè)備具備處理一定數(shù)據(jù)的能力,可應(yīng)用于以下場(chǎng)景。 人臉識(shí)別閘機(jī) 基于人臉識(shí)別技術(shù),實(shí)現(xiàn)園區(qū)進(jìn)出門進(jìn)行人臉識(shí)別,可實(shí)現(xiàn)刷臉進(jìn)門、智慧打卡等。 車牌/車型識(shí)別 在園區(qū)、車庫等進(jìn)出口,對(duì)車輛進(jìn)行車牌、車型識(shí)別,可實(shí)現(xiàn)特定車牌和車型的權(quán)限認(rèn)證。 安全帽檢測(cè) 從視頻監(jiān)控中發(fā)現(xiàn)未佩戴安全帽的工人,并在指定設(shè)備發(fā)起告警。來自:百科
、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)別可來自:百科
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