- 導(dǎo)向深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)概念教學(xué)課題 內(nèi)容精選 換一換
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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(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)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(jué)、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。來(lái)自:百科來(lái)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(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、認(rèn)識(shí)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(lái)的智能世界,數(shù)字化來(lái)自:百科的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解如下知識(shí): 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)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(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來(lái)自:百科
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云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學(xué)習(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí),更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自:百科更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同,此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型,即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)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(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自:百科、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 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)來(lái)自:百科地明白課程的重點(diǎn),更深刻理解課程的內(nèi)涵。課后:上完后,一鍵同步到家長(zhǎng)端 APP。家長(zhǎng)對(duì)幼兒當(dāng)日及過(guò)往的課程內(nèi)容、課堂表現(xiàn)、知識(shí)積累等情況了如指掌。 1.2在線學(xué)習(xí) 家長(zhǎng)學(xué)習(xí):根據(jù)不同年齡段幼兒特點(diǎn),設(shè)計(jì)不同學(xué)習(xí)內(nèi)容,針對(duì)家長(zhǎng)感興趣的問(wèn)題給予指導(dǎo)。網(wǎng)站針對(duì)家長(zhǎng)日常所需的育兒知識(shí)在后來(lái)自:云商店合并廣泛地應(yīng)用在教學(xué)中,線下的場(chǎng)景加線上的融入,精準(zhǔn)記錄教學(xué)和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互通,便于機(jī)構(gòu)和學(xué)校更有針對(duì)性地提升特定環(huán)節(jié)的服務(wù),技術(shù)將幫助教育領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)兩件事:一是優(yōu)質(zhì)資源的大規(guī)模快速普及,另一個(gè)是千人千面的大規(guī)模因材施教。 OMO教學(xué)模式不是簡(jiǎn)單的O2O教學(xué)模式(線上轉(zhuǎn)線下、來(lái)自:云商店數(shù)據(jù)庫(kù)安全 基礎(chǔ) HCIA- GaussDB 系列課程。數(shù)據(jù)庫(kù)作為核心的基礎(chǔ)軟件,在我們的系統(tǒng)架構(gòu)中處于系統(tǒng)的最末端,它是查詢和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的系統(tǒng),是各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)最終落地的承載者,而當(dāng)今社會(huì)最值錢的又是擁有大量的數(shù)據(jù),因此其數(shù)據(jù)庫(kù)安全性至關(guān)重要。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplace來(lái)自:百科課程簡(jiǎn)介 人工智能的技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學(xué)模型之上,本課程為大家介紹AI中所用到的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、掌握線性代數(shù)的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 2、掌握概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 3、理解信息熵與基尼系數(shù)的相關(guān)知識(shí)。 4、掌握常用的最優(yōu)化算法及應(yīng)用。來(lái)自:百科HCIA-GaussDB系列課程。華為的GaussDB支持基于C、Java等應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)。了解它相關(guān)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相關(guān)概念,有助于更好地去開(kāi)發(fā)和使用 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 。 本課程講述了GaussDB的所有工具使用,方便用戶學(xué)習(xí)和查看。學(xué)習(xí)本課程之前,需要了解操作系統(tǒng)知識(shí),C/Java語(yǔ)言來(lái)自:百科
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