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行作為一個(gè)記錄,列模型數(shù)據(jù)庫以一列為一個(gè)記錄。(這種模型,數(shù)據(jù)即索引,IO很快,主要是一些分布式數(shù)據(jù)庫) 鍵值對模型:存儲的數(shù)據(jù)是一個(gè)個(gè)“鍵值對” 文檔類模型:以一個(gè)個(gè)文檔來存儲數(shù)據(jù),有點(diǎn)類似“鍵值對”。 常見非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫: 列模型:Hbase 鍵值對模型:redis,MemcacheDB來自:百科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(jià)GAN生成樣本質(zhì)量的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn),包括Inception score和FID等。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解GAN是很重要的非參數(shù)化生成模型。 2、了解評價(jià)GAN生成樣本質(zhì)量的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。 課程大綱來自:百科
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時(shí)間:2020-08-19 09:27:09 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造中,算子組成了不同應(yīng)用功能的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。而張量加速引擎(Tensor Boost Engine)作為算子的兵工廠,為基于昇騰AI處理器運(yùn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供算子開發(fā)能力,用TBE語言編寫的TBE算子來構(gòu)建各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。同時(shí),TBE對算子也提供了來自:百科可根據(jù)上下文語言模型自動校正。 自動靜音檢測:對輸入語音流進(jìn)行靜音檢測,識別效率和準(zhǔn)確率更高。 RASR優(yōu)勢: 識別準(zhǔn)確率:采用最新一代 語音識別 技術(shù),基于DNN(深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))技術(shù),大大提高了抗噪性能,使識別準(zhǔn)確率顯著提升。 識別速度快:把語言模型,詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個(gè)大來自:百科
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