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- 常用的深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 內(nèi)容精選 換一換
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、自動機器學習等領(lǐng)域。 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)來自：百科
- 常用的深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 相關(guān)內(nèi)容
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本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對雙向深度學習有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、認識雙向智能。 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
- 常用的深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 更多內(nèi)容
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的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計。 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 能耗高效的深度學習的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科![]()
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![]()
更好的訓練效果。 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，上一層的輸出來自：百科![]()
至超越了人類的水平。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![]()
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![]()
華為云計算 云知識 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 時間：2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學習的重要基礎(chǔ)，理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、優(yōu)化目標與實現(xiàn)方法是學習后面內(nèi)容的關(guān)鍵，這也是本課程的重點所在。 目標學員來自：百科![]()
計產(chǎn)品，幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)、重用和文檔化數(shù)據(jù)資產(chǎn)。通過可回歸的數(shù)據(jù)庫支持，使數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)具備完全地分析已有數(shù)據(jù)源的能力，并根據(jù)業(yè)務(wù)需求設(shè)計和實現(xiàn)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)。易讀的可視化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)加強了業(yè)務(wù)分析人。.員和應(yīng)用開發(fā)人員之間工作溝通的能力。ER/Studio Enterprise 更能夠使企業(yè)和任務(wù)團隊通過中心資源庫展開協(xié)作。來自：百科![]()
第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索的廣義框架 第4章 基于進化的方法 第5章 基于強化學習的方法 第6章 one-shot架構(gòu)搜索 第7章 在計算視覺領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用 第8章 華為在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索領(lǐng)域的進展 第9章 開放性問題和未來方向 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Dockerfile的常用指令 Dockerfile的常用指令 時間：2021-06-30 18:43:21 Docker通過讀取Dockerfile中的指令自動生成映像。 下圖是Dockerfile常用的一些指令以及各自的含義介紹： 文中課程 更多精彩課程、實來自：百科![]()
華為云計算 云知識 邏輯設(shè)計的常用方法 邏輯設(shè)計的常用方法 時間：2021-06-02 10:26:53 數(shù)據(jù)庫 邏輯設(shè)計比較常用的方式是使用E-R設(shè)計工具，IDEF1x方法來進行邏輯模型建設(shè)，常用的ER圖表示法包括IDEF1x，IE模型的Crow's foot ，UML類圖方式等。來自：百科![]()
通過本課程的學習使學員掌握深度學習平臺應(yīng)用及入門深度學習。 課程大綱 第1節(jié) 導讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 深度學習平臺介紹 第3節(jié) 深度學習入門示例介紹 第4節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類模型 第5節(jié) 華為云深度學習平臺實操演練 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)來自：百科![]()
DA C++的方式相似，可以實現(xiàn)更多功能的算子，靈活編寫各種網(wǎng)絡(luò)模型。編寫完成的算子會交給編譯器進行編譯，最終執(zhí)行在AI Core或AI CPU上發(fā)揮出芯片的加速能力。 3、在合適的場景下，TBE提供的算子融合能力會促進算子性能的提升，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子可以基于不同層級的緩沖器進行多來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Istio常用的流量治理策略 Istio常用的流量治理策略 時間：2021-07-01 14:21:08 Istio常用的流量治理策略包括： 1. 服務(wù)注冊&發(fā)現(xiàn)； 2. 負載均衡； 3. 路由（流量切分、灰度發(fā)布）； 4. 熔斷、降級； 5. 故障注入； 6來自：百科![]()
華為云云原生黃金課程01：云原生開學“第一課” 《云原生王者之路集訓營》是華為云云原生團隊精心打磨的云原生學習技術(shù)公開課，分為黃金、鉆石、王者三個階段，幫助廣大技術(shù)愛好者快速掌握云原生相關(guān)技能。本課程為黃金課程的第一課，由華為云CNCF的官方大使、技術(shù)監(jiān)督委員會貢獻者，Kubernetes社區(qū)Maintai來自：百科![]()
3和SQL4的主要特性。 GaussDB (DWS)提供了各種任務(wù)的SQL語句，包括查詢數(shù)據(jù)，在表中插入、更新和刪除行，創(chuàng)建、替換、更改和刪除對象，控制對數(shù)據(jù)庫及其對象的訪問，保證數(shù)據(jù)庫的一致性和完整性。 GaussDB(DWS)默認支持SQL2、SQL3和SQL4的主要特性。 管理控制臺來自：專題![]()
具體網(wǎng)絡(luò)模型能找到優(yōu)化后的、可執(zhí)行的、可加速的算子進行功能上的最優(yōu)實現(xiàn)。如果L1芯片使能層的標準算子加速庫中無L2執(zhí)行框架層所需要的算子，這時可以通過張量加速引擎編寫新的自定義算子來支持L2執(zhí)行框架層的需要，因此張量加速引擎通過提供標準算子庫和自定義算子的能力為L2執(zhí)行框架層提供了功能完備性的算子。來自：百科
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