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華為云計(jì)算 云知識(shí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 時(shí)間:2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的重要基礎(chǔ),理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、優(yōu)化目標(biāo)與實(shí)現(xiàn)方法是學(xué)習(xí)后面內(nèi)容的關(guān)鍵,這也是本課程的重點(diǎn)所在。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自:百科
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云知識(shí) 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 時(shí)間:2020-12-14 10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)最熱門(mén)的話(huà)題之一,已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡(jiǎn)介 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(NAS)來(lái)自:百科政治敏感檢測(cè) 識(shí)別文本中的涉政敏感、反動(dòng)等不良信息 涉黃低俗檢測(cè) 識(shí)別文本中不合規(guī)范的涉黃、低俗內(nèi)容 辱罵語(yǔ)句檢測(cè) 識(shí)別文本中包含有辱罵內(nèi)容的垃圾文本 惡意灌水檢測(cè) 識(shí)別無(wú)實(shí)意字符或亂碼等特征的灌水類(lèi)文本 違禁物品檢測(cè) 根據(jù)法律規(guī)定,識(shí)別刀槍、毒品等違禁內(nèi)容 垃圾廣告檢測(cè) 識(shí)別文本中含有推廣或者售賣(mài)意向的廣告內(nèi)容來(lái)自:百科
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審核 文本校對(duì)-優(yōu)勢(shì) 合同一體化識(shí)別: 自動(dòng)識(shí)別合同文本,并檢測(cè)簽名和蓋章區(qū)域,完成合同自動(dòng)審核 在線(xiàn)文本校對(duì) 文本校對(duì)-金融保險(xiǎn) 文本校對(duì)-金融保險(xiǎn) 用戶(hù)申請(qǐng)保險(xiǎn)報(bào)銷(xiāo),需提供證件、報(bào)銷(xiāo)單、醫(yī)療單據(jù)等紙件材料。通過(guò) OCR 服務(wù)可實(shí)現(xiàn)信息的自動(dòng)錄入和審核校對(duì),提升效率。 文本校對(duì)-優(yōu)勢(shì)來(lái)自:專(zhuān)題華為云計(jì)算 云知識(shí) 內(nèi)容審核 -文本應(yīng)用場(chǎng)景 內(nèi)容審核-文本應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-09-16 10:35:28 內(nèi)容審核-文本Moderation(Text),基于華為自研的深度學(xué)習(xí)和內(nèi)容審核模型,可自動(dòng)識(shí)別出文本中出現(xiàn)的涉政、色情、廣告、辱罵、灌水等內(nèi)容,幫助客戶(hù)降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn),凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,提升用戶(hù)體驗(yàn)來(lái)自:百科格式需求。 張量加速引擎作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子兵工廠(chǎng),為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型源源不斷提供功能強(qiáng)大的計(jì)算算子。 框架管理器將原始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的形態(tài),并且將轉(zhuǎn)換的模型與昇騰AI處理器相融合,引導(dǎo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行并高效發(fā)揮出性能。 運(yùn)行管理器為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)下發(fā)和分配提供了各種資源管理通道。來(lái)自:百科實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)服務(wù),用戶(hù)通過(guò)實(shí)時(shí)訪(fǎng)問(wèn)和調(diào)用API獲取實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)結(jié)果。 RASR功能: 文本時(shí)間戳:為音頻轉(zhuǎn)換結(jié)果生成特定的時(shí)間戳,從而通過(guò)搜索文本即可快速找到對(duì)應(yīng)的原始音頻。 智能斷句:通過(guò)提取上下文相關(guān)語(yǔ)義特征,并結(jié)合語(yǔ)音特征,智能劃分?jǐn)嗑浼疤砑訕?biāo)點(diǎn)符號(hào),提升輸出文本的可閱讀性。 中英文混合識(shí)別:支持在中文句子識(shí)別來(lái)自:百科實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)服務(wù),用戶(hù)通過(guò)實(shí)時(shí)訪(fǎng)問(wèn)和調(diào)用API獲取實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)結(jié)果。 文本時(shí)間戳 為音頻轉(zhuǎn)換結(jié)果生成特定的時(shí)間戳,從而通過(guò)搜索文本即可快速找到對(duì)應(yīng)的原始音頻。 智能斷句 通過(guò)提取上下文相關(guān)語(yǔ)義特征,并結(jié)合語(yǔ)音特征,智能劃分?jǐn)嗑浼疤砑訕?biāo)點(diǎn)符號(hào),提升輸出文本的可閱讀性。 中英文混合識(shí)別 支持在中文句子識(shí)別來(lái)自:百科本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必來(lái)自:百科GaussDB 主鍵生成 GaussDB主鍵生成 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB,是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。關(guān)于主鍵你了解多少?什么是GaussDB主鍵?如何創(chuàng)建主鍵、如何刪除主鍵等,一起看看吧! 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB,是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。關(guān)于主鍵你了解來(lái)自:專(zhuān)題目前內(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,來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)戰(zhàn)篇:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)器識(shí)圖的能力 實(shí)戰(zhàn)篇:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)器識(shí)圖的能力 時(shí)間:2020-12-09 09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器擁有了視覺(jué)的能力,實(shí)戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)! 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括:深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類(lèi)模型、經(jīng)典入門(mén)示例詳解:構(gòu)建手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別模型。來(lái)自:百科框架管理器離線(xiàn)模型生成介紹 框架管理器離線(xiàn)模型生成介紹 時(shí)間:2020-08-19 17:00:58 離線(xiàn)模型生成以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例,在深度學(xué)習(xí)框架下構(gòu)造好相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型,并且訓(xùn)練好原始數(shù)據(jù),再通過(guò)離線(xiàn)模型生成器進(jìn)行算子調(diào)度優(yōu)化、權(quán)重?cái)?shù)據(jù)重排和壓縮、內(nèi)存優(yōu)化等,最終生成調(diào)優(yōu)好的離線(xiàn)模來(lái)自:百科習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更抽象的高層代表屬性類(lèi)別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦的機(jī)制來(lái)解釋說(shuō)明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)來(lái)自:百科視頻素材:如圖中1區(qū)域所示,包括模板、角色、背景、貼圖、視頻、商品、文本等素材。支持使用預(yù)置的,也支持自定義生成。 畫(huà)面布局:簡(jiǎn)稱(chēng)“畫(huà)布”,如圖中2區(qū)域所示。主要為人物形象、背景、貼圖、文本框、視頻等內(nèi)容大小、圖層、位置的調(diào)整,這些都會(huì)在畫(huà)布中設(shè)計(jì)和預(yù)覽生成的效果。 開(kāi)播設(shè)置:簡(jiǎn)稱(chēng)“設(shè)置”,如圖中3區(qū)域所示,包括 視頻直播 的各類(lèi)設(shè)置。來(lái)自:專(zhuān)題
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