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- 深度卷積網(wǎng)絡 內容精選 換一換
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課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡 華為云 面向未來的智能世界，來自：百科
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視頻封面：基于互聯(lián)網(wǎng)在線視頻的內容理解，快速輸出具有代表性和吸引力的精彩封面 視頻摘要：基于視頻的內容相關度、精彩畫面，提取場景片段制作視頻摘要 產(chǎn)品優(yōu)勢 準確拆分，采用深度卷積網(wǎng)絡與海量視頻數(shù)據(jù)訓練、分析，精確拆分、提取不同主題的片段。 準確提取關鍵幀，使用光流等技術，結合時域特性，基于內容理解和結構分析，準確提取關鍵幀。來自：百科
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本次訓練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同，此次訓練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡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，層層連接構成深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 1994年，Yann來自：百科![]()
大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉入雙向對偶系統(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習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自：百科![]()
3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。 4、掌握主流深度學習模型的技術特點。 課程大綱 第1章 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎概念 第2章 數(shù)據(jù)集處理 第3章 網(wǎng)絡構建 第4章 正則化 第5章 優(yōu)化器 第6章 初始化 第7章 參數(shù)調節(jié) 第8章 深度信念網(wǎng)絡 第9章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 第10章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡 華為云 面向未來的智能來自：百科![]()
0系列課程。計算機視覺是深度學習領域最熱門的研究領域之一，它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實際作用的應用，包括 人臉識別 、圖像檢測、目標監(jiān)測以及智能駕駛等。這一切本質都是對圖像數(shù)據(jù)進行處理，本課程就圖像處理理論及相應技術做了介紹，包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，學習時注意兩者的區(qū)別。來自：百科![]()
相應神經(jīng)網(wǎng)絡算子的開發(fā)。 算子類型及名稱為TBE的重要概念： 算子類型（Type）即算子的type，代表算子的類型，例如卷積算子的類型為Convolution，在一個網(wǎng)絡中同一類型的算子可能存在多個。 算子名稱（Name）即算子的名稱，用于標識網(wǎng)絡中的某個算子，同一網(wǎng)絡中每一個算來自：百科![]()
離線模型生成器的工作原理如上圖所示，在接收到原始模型后，對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行模型解析、量化、編譯和序列化四個步驟： 1、解析 在解析過程中，離線模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡模型解析，提煉出原始模型的網(wǎng)絡結構、權重參數(shù)，再通過圖的表示法，由統(tǒng)一的中間圖（IR Graph）來重新定義網(wǎng)絡結構。中間圖由計算節(jié)點和來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結合清華大學開源語音數(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內容與應用。來自：百科![]()
云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要較高算力和能好的來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
制風險與釋放審核人力，提升效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢： 1. 多模態(tài)審核：支持同時對視頻字幕、聲音與畫面多維度智能核查； 2. 準確率高：采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與海量訓練數(shù)據(jù)，模型識別準確率高； 3. 識別速度快：實時對視頻進行審核，快速識別視頻違規(guī)項。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是來自：百科![]()
！ 為什么要自定義算子 深度學習算法由一個個計算單元組成，我們稱這些計算單元為算子（Operator，簡稱Op）。算子是一個函數(shù)空間到函數(shù)空間上的映射O：X→X；從廣義上講，對任何函數(shù)進行某一項操作都可以認為是一個算子。于我們而言，我們所開發(fā)的算子是網(wǎng)絡模型中涉及到的計算函數(shù)。在來自：百科![]()
基于對視頻的前后幀信息、光流運動信息分析、場景內容信息識別等分析，檢測和識別視頻動作 優(yōu)勢 多模態(tài)識別 綜合圖像、光流、聲音等信息，識別動作更準確 識別準確 采用3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法，動作識別準確度高 對復雜場景魯棒性強 對不同天氣條件、不同的攝像頭角度等復雜場景的視頻動作識別具有良好的魯棒性 建議搭配使用： 對象存儲服務 OBS來自：百科![]()
神將教你從0到1通關 圖像識別 ?。湍銓崿F(xiàn)當下熱門的垃圾分類、自動駕駛技術。 【賽事簡介】 本次比賽為AI主題賽中的挑戰(zhàn)賽。選手可以使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對生活中的街道場景進行識別。選手可重復提交代碼，直到代碼完美為止。 【參賽對象】 對AI感興趣且年滿18歲的開發(fā)者均可報名參加。 【報名須知】來自：百科
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