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- 概率圖模型和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系 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、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。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
- 概率圖模型和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系 相關(guān)內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 時(shí)間：2020-07-28 14:11:44 數(shù)據(jù)庫(kù) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 1.不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法。 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)之間的主要區(qū)別在于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式。關(guān)系數(shù)據(jù)自然采用表來(lái)自：百科算法和應(yīng)用示例。 課程簡(jiǎn)介 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 華為云來(lái)自：百科
- 概率圖模型和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系 更多內(nèi)容
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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![]()
的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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![]()
量不同形態(tài)的手寫數(shù)字圖片訓(xùn)練集，分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。訓(xùn)練集涵蓋6萬(wàn)張手寫數(shù)字圖片，測(cè)試級(jí)涵蓋1萬(wàn)張手寫數(shù)字圖片。每一張圖片皆為經(jīng)過尺寸標(biāo)準(zhǔn)化的黑白圖像，是28*28像素，像素值為0或者1的二值化圖像。MNIST數(shù)據(jù)集的原始圖像是黑白的，但在實(shí)際訓(xùn)練中使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)后的圖片能夠獲得更好的訓(xùn)練效果。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)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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) 華為云來(lái)自：百科![]()
至超越了人類的水平。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![]()
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)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(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)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型和物理模型的對(duì)比 邏輯模型和物理模型的對(duì)比 時(shí)間：2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯模型與物理模型的對(duì)比如下： 名稱定義：邏輯模型取名按照業(yè)務(wù)規(guī)則和現(xiàn)實(shí)世界對(duì)象的命名規(guī)范來(lái)取名；物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品限制，比如不能出現(xiàn)非法字符，不能使用數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵詞，不能超長(zhǎng)等約束；來(lái)自：百科![]()
HiLens 和ModelArts的關(guān)系 Huawei HiLens和ModelArts的關(guān)系 時(shí)間：2020-09-19 10:18:12 ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺(tái)，核心功能是模型訓(xùn)練。Huawei HiLens偏AI應(yīng)用開發(fā)，并實(shí)現(xiàn)端云協(xié)同推理和管理。 您來(lái)自：百科![]()
如果候選碼多于一個(gè)，則選定其中的一個(gè)為主碼，也就是主鍵。 如果非主屬性B函數(shù)依賴于構(gòu)成某個(gè)候選關(guān)鍵字的一組主屬性A，而且A的任何一個(gè)真子集不能被B函數(shù)依賴，則稱B完全函數(shù)依賴于A；反之，若B函數(shù)能依賴于A的真子集，則稱B部分函數(shù)依賴A。 表的行的唯一標(biāo)識(shí)的候選關(guān)鍵字。一個(gè)表只有一個(gè)主關(guān)鍵字。主關(guān)鍵字又可以稱為主鍵。來(lái)自：百科![]()
什么是非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù) 什么是非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù) 時(shí)間：2020-07-28 14:04:35 數(shù)據(jù)庫(kù) 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)主要是基于“非關(guān)系模型”的數(shù)據(jù)庫(kù)（由于關(guān)系型太大，所以一般用“非關(guān)系型”來(lái)表示其他類型的數(shù)據(jù)庫(kù)） 非關(guān)系型模型比如有： 列模型：存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是一列列的。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)以來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) CDN 和視頻業(yè)務(wù)的關(guān)系 CDN和視頻業(yè)務(wù)的關(guān)系 時(shí)間：2022-07-05 17:33:01 【CDN特惠活動(dòng)】 現(xiàn)在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上，目前增長(zhǎng)最快的應(yīng)用典型代表應(yīng)該就是視頻業(yè)務(wù)了，如短視頻或直播應(yīng)用。視頻業(yè)務(wù)市場(chǎng)的火熱，給CDN賦予了很多新的定義，也成為CDN產(chǎn)業(yè)發(fā)展的助推器。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 域名注冊(cè)、解析和備案的關(guān)系 域名注冊(cè)、解析和備案的關(guān)系 時(shí)間：2020-09-25 14:27:01 必須完成域名注冊(cè)后，才能為域名配置解析記錄。 域名的注冊(cè)商和DNS服務(wù)商可以不一致，域名的DNS服務(wù)器設(shè)置決定了為域名提供解析的DNS服務(wù)商。 通過華為云注冊(cè)的域名，默認(rèn)使用華來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 主鍵，外鍵和索引之間的關(guān)系 主鍵，外鍵和索引之間的關(guān)系 時(shí)間：2021-06-02 11:12:37 數(shù)據(jù)庫(kù) 主鍵用來(lái)識(shí)別唯一記錄。外鍵體現(xiàn)兩個(gè)實(shí)體之間存在關(guān)系。索引是物理層面，數(shù)據(jù)庫(kù)中的具體對(duì)象。它們?nèi)咧g的聯(lián)系如下表： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的市場(chǎng)分布 關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的市場(chǎng)分布 時(shí)間：2021-06-16 15:56:20 數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)總體分為關(guān)系型、非關(guān)系型。 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是市場(chǎng)主力，占據(jù)80%以上市場(chǎng)空間。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)又分為企業(yè)生產(chǎn)交易的OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)和企業(yè)分析的OLAP數(shù)據(jù)來(lái)自：百科![]()
API、環(huán)境和應(yīng)用之間的關(guān)系 API、環(huán)境和應(yīng)用之間的關(guān)系 時(shí)間：2020-09-22 10:29:14 API可以被發(fā)布到不同的環(huán)境中。比如RELEASE和BETA兩個(gè)環(huán)境，分別代表線上和測(cè)試環(huán)境。 應(yīng)用指代一個(gè)API調(diào)用者的身份。創(chuàng)建應(yīng)用時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)生成用于認(rèn)證該身份的應(yīng)用ke來(lái)自：百科![]()
適用于關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的 GaussDB 適用于關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的GaussDB 時(shí)間：2021-06-16 16:37:35 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)在企業(yè)中有著重要的地位和應(yīng)用，華為 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 在鯤鵬生態(tài)中是主力場(chǎng)景之一。數(shù)據(jù)庫(kù)總體可以分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 時(shí)間：2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯設(shè)計(jì)階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過程。 按照概念設(shè)計(jì)階段建立的基本E-R圖，按選定的目標(biāo)數(shù)據(jù)模型（層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅?，轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對(duì)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)來(lái)自：百科
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