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- 分形網(wǎng)絡(luò) 深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科
- 分形網(wǎng)絡(luò) 深度學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
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、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：百科大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科
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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(lèi)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(lái)自：百科![]()
類(lèi)的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來(lái)自：百科![]()
com/testdetail.html?testId=418為準(zhǔn)。 一句話識(shí)別 短 語(yǔ)音識(shí)別 將口述音頻轉(zhuǎn)換為文本，通過(guò)API調(diào)用識(shí)別不超過(guò)一分鐘的不同音頻源發(fā)來(lái)的音頻流或音頻文件。適用于語(yǔ)音搜索、人機(jī)交互等 語(yǔ)音交互 識(shí)別場(chǎng)景。 立即使用 幫助文檔服務(wù)咨詢 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi)來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算力和能好的來(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(mài)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![]()
老年教育作為終身教育的重要內(nèi)容，是構(gòu)建學(xué)習(xí)型社會(huì)、提高全民族思想文化素質(zhì)的有機(jī)組成部分，精神文明建設(shè)不可缺少的一部分。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及大環(huán)境影響，老年人的精神面貌以及生活狀態(tài)得到了越來(lái)越廣泛的關(guān)注，為了豐富老年人的生活，老年開(kāi)放學(xué)院 在線教育平臺(tái) 提供老年人在線教育，對(duì)幫助老年人與社會(huì)共同進(jìn)來(lái)自：云商店![]()
【賽事簡(jiǎn)介】 華為NAIE(網(wǎng)絡(luò)人工智能引擎)是一個(gè)讓網(wǎng)絡(luò)AI開(kāi)發(fā)更簡(jiǎn)單、網(wǎng)絡(luò)AI應(yīng)用更高效使能網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛的云服務(wù)平臺(tái)。為了引導(dǎo)新手在AI領(lǐng)域、網(wǎng)絡(luò)規(guī)建維優(yōu)業(yè)務(wù)領(lǐng)域從入門(mén)到精通，NAIE打造了網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021，并有網(wǎng)絡(luò)AI大神指導(dǎo)你完成從0到1的通關(guān)。本學(xué)習(xí)賽同步開(kāi)啟KPI異常檢來(lái)自：百科![]()
【賽事簡(jiǎn)介】華為NAIE(網(wǎng)絡(luò)人工智能引擎)是一個(gè)讓網(wǎng)絡(luò)AI開(kāi)發(fā)更簡(jiǎn)單、網(wǎng)絡(luò)AI應(yīng)用更高效使能網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛的云服務(wù)平臺(tái)。為了引導(dǎo)新手在AI領(lǐng)域、網(wǎng)絡(luò)規(guī)建維優(yōu)業(yè)務(wù)領(lǐng)域從入門(mén)到精通，NAIE打造了網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021，并有網(wǎng)絡(luò)AI大神指導(dǎo)你完成從0到1的通關(guān)。本學(xué)習(xí)賽同步開(kāi)啟KPI異常檢來(lái)自：百科![]()
呈現(xiàn)出非結(jié)構(gòu)化，數(shù)據(jù)量大的特點(diǎn)。依靠人工分析效率低下，因此十分有必要引入AI算法進(jìn)行日志異常檢測(cè)，以達(dá)到降低運(yùn)維成本，顯著提升業(yè)務(wù)體驗(yàn)的目的。 大賽詳情地址：https://competition.huaweicloud.com/information/1000041371/introduction來(lái)自：百科![]()
提供較CPU上百倍的雙精度計(jì)算能力 無(wú)縫遷移 支持多種科學(xué)計(jì)算軟件 圖形工作站 提供專(zhuān)業(yè)級(jí)CAD、視頻渲染、圖形處理所需的強(qiáng)大計(jì)算能力 優(yōu)勢(shì) 高性能 性能較普通GPU能夠提升數(shù)十倍以上 專(zhuān)業(yè)硬件 采用數(shù)據(jù)中心級(jí)M60 GPU，完整支持圖形工作站接口 為什么選擇華為云 彈性云服務(wù)器 步驟一：配置選型來(lái)自：專(zhuān)題![]()
在售：除主售外的其他GPU機(jī)型均為在售機(jī)型，如果在售機(jī)型售罄，推薦使用主售機(jī)型 圖像加速G系列 圖形加速增強(qiáng)型G6v 圖形加速增強(qiáng)型G6（主售） 圖形加速增強(qiáng)型G5 圖形加速增強(qiáng)型G3 圖形加速型G1 計(jì)算加速P系列 計(jì)算加速型P2vs 計(jì)算加速型P2s（主售） 計(jì)算加速型P2v 計(jì)算加速型P1來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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VPC 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 彈性云服務(wù)器 ECS 圖形工作站 圖形工作站 提供專(zhuān)業(yè)級(jí)CAD、視頻渲染、圖形處理所需的強(qiáng)大計(jì)算能力 優(yōu)勢(shì) 高性能 性能較普通GPU能夠提升數(shù)十倍以上 專(zhuān)業(yè)硬件 采用數(shù)據(jù)中心級(jí)M60 GPU，完整支持圖形工作站接口 建議搭配使用 GPU加速云服務(wù)器 GACS來(lái)自：專(zhuān)題![]()
VPC 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 彈性云服務(wù)器 ECS 圖形工作站 圖形工作站 提供專(zhuān)業(yè)級(jí)CAD、視頻渲染、圖形處理所需的強(qiáng)大計(jì)算能力 優(yōu)勢(shì) 高性能 性能較普通GPU能夠提升數(shù)十倍以上 專(zhuān)業(yè)硬件 采用數(shù)據(jù)中心級(jí)M60 GPU，完整支持圖形工作站接口 建議搭配使用 GPU加速云服務(wù)器 GACS來(lái)自：專(zhuān)題![]()
VPC 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 彈性云服務(wù)器 ECS 圖形工作站 圖形工作站 提供專(zhuān)業(yè)級(jí)CAD、視頻渲染、圖形處理所需的強(qiáng)大計(jì)算能力 優(yōu)勢(shì) 高性能 性能較普通GPU能夠提升數(shù)十倍以上 專(zhuān)業(yè)硬件 采用數(shù)據(jù)中心級(jí)M60 GPU，完整支持圖形工作站接口 建議搭配使用 GPU加速云服務(wù)器 GACS來(lái)自：專(zhuān)題![]()
提供較CPU上百倍的雙精度計(jì)算能力 無(wú)縫遷移 支持多種科學(xué)計(jì)算軟件 圖形工作站 提供專(zhuān)業(yè)級(jí)CAD、視頻渲染、圖形處理所需的強(qiáng)大計(jì)算能力 GPU云服務(wù)器 的優(yōu)勢(shì) 高性能 性能較普通GPU能夠提升數(shù)十倍以上 專(zhuān)業(yè)硬件 采用數(shù)據(jù)中心級(jí)M60 GPU，完整支持圖形工作站接口 GPU云服務(wù)器常見(jiàn)問(wèn)題 GPU云服務(wù)器有哪些規(guī)格？來(lái)自：專(zhuān)題![]()
構(gòu)建，采用NVIDIA GRID技術(shù)，提供工業(yè)級(jí)虛擬圖形工作站 視頻渲染-Pass-Through G3實(shí)例基于NVIDIA® Tesla® M60 構(gòu)建，采用GPU Pass-Through技術(shù)，提供工業(yè)級(jí)虛擬圖形工作站，支持8G、16G DDR顯存。適用于重載圖形設(shè)計(jì)、圖像處理場(chǎng)景 云渲染 GPU服務(wù)器渲染_常見(jiàn)問(wèn)題來(lái)自：專(zhuān)題
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