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LeNet-5由輸入層、卷積層、池化層和全連接層組成。輸入層用于輸入數(shù)據(jù);卷積層通過(guò)卷積運(yùn)算對(duì)輸入進(jìn)行局部特征提取;池化層通過(guò)下采樣的方式降低特征圖的分辨率,從而降低輸出對(duì)位置和形變的敏感度,同時(shí)還可降低網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)和計(jì)算量;全連接層將局部特征通過(guò)權(quán)值矩陣組裝成完整的圖像,完成特征空間到真實(shí)類別空間來(lái)自:百科面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致力于讓云無(wú)處不在,讓智能無(wú)所不及,共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費(fèi)來(lái)自:百科
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通過(guò)本實(shí)驗(yàn)將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的語(yǔ)音識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且熟悉整個(gè)處理流程,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗(yàn)摘要 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備:登錄華為云賬號(hào) 1. OBS 準(zhǔn)備 2.ModelArts應(yīng)用 3.開始語(yǔ)音識(shí)別操作 4.開始語(yǔ)言模型操作來(lái)自:百科需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展;熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”;熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與優(yōu)化;描述深度學(xué)習(xí)中常見的問(wèn)題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 2. 訓(xùn)練法則來(lái)自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ):深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ):深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 時(shí)間:2020-12-17 09:56:23 通過(guò)學(xué)習(xí),您將掌握計(jì)算機(jī)視覺的基本概念和主要知識(shí)點(diǎn),并且對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺和廣義人工智能的方法論有一定的認(rèn)識(shí),初步具備判斷計(jì)算機(jī)視覺是否適合解決特定問(wèn)題的能力。來(lái)自:百科
面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致力于讓云無(wú)處不在,讓智能無(wú)所不及,共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn) 中心]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費(fèi)來(lái)自:百科
型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場(chǎng)景和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。 課程簡(jiǎn)介 為了解決真實(shí)世界中的問(wèn)題,我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù),同時(shí)也需要機(jī)器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力,在現(xiàn)實(shí)世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學(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):來(lái)自:百科
AI智能銷量預(yù)測(cè) 第5章 AI智慧選址 物聯(lián)網(wǎng)IoT 華為云IoT,致力于提供極簡(jiǎn)接入、智能化、安全可信等全棧全場(chǎng)景服務(wù)和開發(fā)、集成、托管、運(yùn)營(yíng)等一站式工具服務(wù),助力合作伙伴/客戶輕松、快速地構(gòu)建5G、AI萬(wàn)物互聯(lián)的場(chǎng)景化物聯(lián)網(wǎng)解決方案 設(shè)備接入 IoTDA設(shè)備發(fā)放 IoTDPIoT邊緣 全球SIM聯(lián)接來(lái)自:百科
未來(lái),知途將繼續(xù)聯(lián)合華為云,緊跟人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求,依托各區(qū)域人工智能創(chuàng)新服務(wù)重要樞紐的創(chuàng)新中心,推動(dòng)高校人工智能學(xué)科建設(shè)與人才培養(yǎng),打造產(chǎn)教融合示范典型,為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供動(dòng)力,加速地方轉(zhuǎn)型升級(jí)和區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展。 作為AI創(chuàng)新開發(fā)者沙龍,MDG創(chuàng)新社區(qū)也將連接更多ModelArts開發(fā)者,分享技術(shù)、挖掘機(jī)會(huì)來(lái)自:云商店
智能實(shí)時(shí)信控:AI智能實(shí)時(shí)信控,分鐘級(jí)自動(dòng)優(yōu)化和下發(fā)信號(hào)配時(shí)方案,全面兼容主流交通信號(hào)控制系統(tǒng) 配時(shí)持續(xù)優(yōu)化:提供仿真平臺(tái),不斷訓(xùn)練-優(yōu)化-仿真,持續(xù)迭代優(yōu)化配時(shí) 擁堵診斷分析 基于多源數(shù)據(jù)融合,構(gòu)建出長(zhǎng)期的完整的道路健康檔案,通過(guò)指標(biāo)、時(shí)間特征、控制信息和人、車、非機(jī)動(dòng)車的軌跡,從時(shí)間、空間和時(shí)空配給等多種維度量化分析診斷出擁堵成因來(lái)自:百科
急預(yù)案和演練、社會(huì)監(jiān)督、績(jī)效評(píng)價(jià)等;事中處置防控應(yīng)用包括可視化應(yīng)急指揮中心、監(jiān)控查看、應(yīng)急廣播、視頻預(yù)警、人臉識(shí)別道閘通道系統(tǒng)、一鍵報(bào)警、智能訪客終端和車輛管理系統(tǒng)(升降柱);事后決策分析包括安全臺(tái)賬、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)視圖、安全地圖等。 2、技術(shù):采用互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)來(lái)自:云商店
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