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- GAN半監(jiān)督學習非深度 內(nèi)容精選 換一換
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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(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習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科課程簡介 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GAN生成樣本質(zhì)量的評價標準，包括Inception score和FID等。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解GAN是很重要的非參數(shù)化生成模型。 2、了解評價GAN生成樣本質(zhì)量的評價標準。來自：百科
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人工智能發(fā)展及應(yīng)用 第2節(jié) 人工智能與機器學習 第3節(jié) 監(jiān)督學習與非監(jiān)督學習實例講解 第4節(jié) 如何快速掌握AI應(yīng)用的能力 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Trai來自：百科![]()
人類的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
第7章 有監(jiān)督學習-決策樹 第8章 有監(jiān)督學習-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學習-Bagging 第10章 有監(jiān)督學習-隨機森林 第11章 有監(jiān)督學習-Boosting 第12章 有監(jiān)督學習-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學習-GBDT 第14章 有監(jiān)督學習-Xgboost 第15章來自：百科![]()
華為云計算 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(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(jié)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(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
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(wù)不同，此次訓練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(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![]()
智能標注有兩種類型： “主動學習”表示系統(tǒng)將自動使用半監(jiān)督學習，難例篩選等多種手段進行智能標注，降低人工標注量，幫助用戶找到難例。同時，可選擇“快速型”或“精準型”的算法類型。“快速型”僅使用已標注的樣本進行訓練；“精準型”會額外使用未標注的樣本做半監(jiān)督訓練，使得模型精度更高。 “預標注”表來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應(yīng)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(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
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(luò)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(luò)。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 華為云 面向未來的智來自：百科![]()
時間：2020-09-09 15:54:18 機器學習常見的分類有3種： 監(jiān)督學習：利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù)，使其達到所要求性能的過程，也稱為監(jiān)督訓練或有教師學習。常見的有回歸和分類。 非監(jiān)督學習：在未加標簽的數(shù)據(jù)中，試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。常見的有聚類。 強化學習：智能來自：百科![]()
A 云物流 TMS+WMS+PMS。 AI開發(fā)平臺的服務(wù)商是哪家公司？ AI開發(fā)平臺的服務(wù)商是杭州半云科技有限公司。 介紹一下AI開發(fā)平臺的服務(wù)商。 杭州半云科技有限公司（簡稱：半云科技，英文名：BYWIN）是一家成立于2016年6月的高新技術(shù)企業(yè)，由航天系人士創(chuàng)辦。公司秉承“聚來自：專題![]()
量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及時序數(shù)據(jù)的存儲和查詢應(yīng)用。 產(chǎn)品優(yōu)勢 HBase原生接口：兼容原生HBase接口，架構(gòu)高可用，存儲和計算分離保證高可靠，內(nèi)核深度優(yōu)化。 集成OpenTSDB：集成OpenTSDB來支持時序數(shù)據(jù)的高效存儲與查詢。對OpenTSDB源碼深度優(yōu)化，性能較之社區(qū)OpenTSDB版本提升30%+。來自：百科![]()
通過本課程的學習，使學員了解： 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學習顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構(gòu)建弱監(jiān)督學習模型，并進而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識學習。 課程大綱 第1章 什么是開放環(huán)境的自適應(yīng)感知 第2章 面向識別與理解的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共性技術(shù) 第3章來自：百科![]()
華為云計算 云知識 科技融合金融深度，創(chuàng)新成果加速落地|華為云Web3與伙伴共創(chuàng)價值 科技融合金融深度，創(chuàng)新成果加速落地|華為云Web3與伙伴共創(chuàng)價值 時間：2024-05-14 15:43:10 在技術(shù)領(lǐng)域，創(chuàng)新是引人注目的產(chǎn)物。華為云Web3節(jié)點引擎服務(wù)NES（以下簡稱：華為來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為云828 B2B企業(yè)節(jié)，深度激活企業(yè)數(shù)實融合新動能 華為云828 B2B企業(yè)節(jié)，深度激活企業(yè)數(shù)實融合新動能 時間：2023-11-08 14:51:16 今年以來，云計算大模型競相涌現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)賽道可以說是“百舸爭流”。從互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)到傳統(tǒng)制造業(yè)無不在思考：來自：百科![]()
華為云計算 云知識 軟件開發(fā)必讀！華為云軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts深度體驗指南 軟件開發(fā)必讀！華為云軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts深度體驗指南 時間：2023-07-27 14:43:25 云計算 軟件開發(fā) 華為云軟件開發(fā)生產(chǎn)線 CodeArts產(chǎn)品入口>> 7月7日-9日，來自：百科
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