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征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征,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)制來解釋說明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用:計(jì)算機(jī)視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自:百科來自:百科
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本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例,讓你對雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、認(rèn)識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化來自:百科的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解如下知識: 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自:百科
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華為云計(jì)算 云知識 深度學(xué)習(xí):IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機(jī)這一真實(shí)場景開發(fā),融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向,向您展示AI與IoT融合的場景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自:百科為什么要使用 數(shù)據(jù)倉庫 ? 數(shù)據(jù)倉庫主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場景,并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)信息供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉庫,通過某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(ETL)的過程,業(yè)務(wù)運(yùn)營數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉庫中供分析計(jì)算使用來自:專題obsutil是一款用于訪問管理 OBS 的命令行工具,可以對OBS進(jìn)行常用的配置管理操作,如創(chuàng)建桶、上傳文件/文件夾、下載文件/文件夾、刪除文件/文件夾等。對于熟悉命令行程序的用戶,obsutil是執(zhí)行批量處理、自動化任務(wù)的好的選擇。 建議中小型企業(yè)的IT運(yùn)維管理人員在備份、分享、管理來自:專題修復(fù)掃描出來的主機(jī)漏洞 不同的主機(jī)系統(tǒng)修復(fù)漏洞的方法有所不同,軟件漏洞的修復(fù)需要具有一定專業(yè)知識的人員進(jìn)行操作,根據(jù)服務(wù)器的情況進(jìn)行漏洞修復(fù),可參考 漏洞掃描服務(wù) 給出的修復(fù)建議。 不同的主機(jī)系統(tǒng)修復(fù)漏洞的方法有所不同,軟件漏洞的修復(fù)需要具有一定專業(yè)知識的人員進(jìn)行操作,根據(jù)服務(wù)器的情況進(jìn)行來自:專題軟件包/固件存在的漏洞,提供詳細(xì)的漏洞分析報(bào)告,并針對不同類型的漏洞提供專業(yè)可靠的修復(fù)建議。 web安全漏洞掃描功能特性 漏洞掃描服務(wù)可以幫助您快速檢測出您的網(wǎng)站、主機(jī)、移動應(yīng)用和軟件包/固件存在的漏洞,提供詳細(xì)的漏洞分析報(bào)告,并針對不同類型的漏洞提供專業(yè)可靠的修復(fù)建議。 網(wǎng)站漏洞掃描 :來自:專題
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