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來自：百科華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 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。 目標學(xué)員來自：百科
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5、在待執(zhí)行立即手動檢查的檢查計劃所在欄的上方單擊“立即檢查”。 系統(tǒng)將立即執(zhí)行已選擇的基線檢查計劃。 執(zhí)行手動檢查 基線檢查項目分為“自動檢查”和“手動檢查”項目兩種，本章節(jié)介紹手動檢查項目執(zhí)行檢查的操作。 基線檢查的“等保2.0三級要求”中所有的檢查項目、“安全上云合規(guī)檢查1.0”和“來自：專題大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科
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人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
members_per_pool:排查項二：后端服務(wù)器健康檢查是否有異常 健康檢查介紹:健康檢查時間窗 ELB權(quán)限和使用范圍是什么？ 關(guān)于日志:審計日志 健康檢查異常排查（獨享型）:檢查后端服務(wù)器是否正常 健康檢查異常排查（共享型）:檢查后端服務(wù)器是否正常 健康檢查異常如何排查？:檢查后端服務(wù)器是否正常 概述 Record來自：百科![]()
tHub源碼源檢查任務(wù)、創(chuàng)建通用Git源碼源檢查任務(wù)、創(chuàng)建碼云Git源碼源檢查任務(wù) 代碼檢查規(guī)則集設(shè)置 代碼檢查規(guī)則集設(shè)置（可選）包含：配置代碼檢查規(guī)則集、自定義代碼檢查規(guī)則集、查看規(guī)則詳情、刪除自定義檢查規(guī)則集、導(dǎo)出規(guī)則集 代碼檢查角色與權(quán)限 針對項目下資源（任務(wù)、規(guī)則集等），介紹代碼檢查中用戶默認的角色權(quán)限說明來自：專題![]()
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華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行構(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)模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出作為下一層的輸入，層層連接構(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 1994年，Yann來自：百科![]()
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