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  • 關(guān)系深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種,機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層
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    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)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員
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  • 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)用場景,著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-15 15:23:12 深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu),對數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。目前,在圖像、 語音識(shí)別 、自然語言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中,深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛的應(yīng)用,并且在某些
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  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 子類關(guān)系 子類關(guān)系 時(shí)間:2021-06-02 13:55:29 數(shù)據(jù)庫 子類關(guān)系(Subtype relationship)是子類實(shí)體和所屬父實(shí)體的關(guān)系。 其中,完全子類關(guān)系是指所屬父實(shí)體的每個(gè)實(shí)例都能夠與子類群的一個(gè)實(shí)體實(shí)例相關(guān)聯(lián)。 不完全子類關(guān)系是指所屬父實(shí)體的每個(gè)實(shí)例不一定都與子類群相關(guān)聯(lián)。
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    云知識(shí) 嵌套關(guān)系 嵌套關(guān)系 時(shí)間:2021-06-02 13:53:32 數(shù)據(jù)庫 嵌套關(guān)系(Recursive relationship)中,父實(shí)體和子實(shí)體為同一個(gè)實(shí)體,形成遞歸或者嵌套的關(guān)系。實(shí)體的主鍵也成為自身的外鍵。 如下圖中,構(gòu)成自身層級關(guān)系的實(shí)體就會(huì)出現(xiàn)嵌套關(guān)系。部門有上
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    網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 時(shí)間:2021-04-27 15:59:32 內(nèi)容簡介: 將介紹人工智能基本知識(shí)體系,機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐。時(shí)空預(yù)測問題的AutoML求解— Hands on Vega:基于AIOPS平臺(tái),利用AutoDL技術(shù)開發(fā)硬盤異常檢測模
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    華為云計(jì)算 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)算視覺領(lǐng)域的AI模型,都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的,從2015年開始,學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(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)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識(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。
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    本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(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
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí):IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場景下的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(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)
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    云知識(shí) 關(guān)系基數(shù)是什么 關(guān)系基數(shù)是什么 時(shí)間:2021-06-02 11:18:19 數(shù)據(jù)庫 關(guān)系基數(shù)(Cardinality)反映兩個(gè)或多個(gè)實(shí)體間關(guān)系的業(yè)務(wù)規(guī)則。 關(guān)系基數(shù)實(shí)際上就是在這里用特定的表示法來表達(dá)E-R方法里面的聯(lián)系這個(gè)概念,一對一,一對多,多對多。 在關(guān)系基數(shù)里面因?yàn)榭紤]到實(shí)際情況,存在0的可能性。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 范式之間的關(guān)系 范式之間的關(guān)系 時(shí)間:2021-06-02 14:04:04 數(shù)據(jù)庫 滿足最低要求的叫第一范式,記為1NF。在第一范式滿足進(jìn)一步要求的為第二范式,2NF。以此類推。 一個(gè)低一級范式的關(guān)系模式通過模式分解(Schema Decomposition
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)體間的關(guān)系 實(shí)體間的關(guān)系 時(shí)間:2021-06-02 11:14:58 數(shù)據(jù)庫 關(guān)系是描述實(shí)體間如何發(fā)生關(guān)聯(lián)的。 比如一本書包括一個(gè)或多個(gè)章節(jié),也可能不分章節(jié)。“包括”就是這兩個(gè)實(shí)體之間的關(guān)系。 關(guān)系是有方向性的。關(guān)系的方向性意思是:“包括”這個(gè)關(guān)系,是書包括章節(jié),而不是章節(jié)包括書。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 識(shí)別性關(guān)系 識(shí)別性關(guān)系 時(shí)間:2021-06-02 11:32:32 數(shù)據(jù)庫 識(shí)別性關(guān)系(Identifying relationship)有如下特點(diǎn): 發(fā)生在獨(dú)立型實(shí)體和依賴型實(shí)體之間; 子實(shí)體的實(shí)例唯一性的識(shí)別與父實(shí)體相關(guān)聯(lián); 父實(shí)體的主鍵屬性成為子實(shí)體的主鍵屬性。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的市場分布 關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的市場分布 時(shí)間:2021-06-16 15:56:20 數(shù)據(jù)庫市場總體分為關(guān)系型、非關(guān)系型。 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是市場主力,占據(jù)80%以上市場空間。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫又分為企業(yè)生產(chǎn)交易的OLTP數(shù)據(jù)庫和企業(yè)分析的O
    華為云計(jì)算 云知識(shí) SFS與其他服務(wù)關(guān)系 SFS與其他服務(wù)關(guān)系 時(shí)間:2021-07-02 09:38:08 文件系統(tǒng)可以掛載到同一項(xiàng)目下的不同 彈性云服務(wù)器 (E CS )上進(jìn)行文件共享。彈性文件服務(wù)需要使用 統(tǒng)一身份認(rèn)證 (Identity and Access Management,I
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    課程簡介 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 面向未來的智
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    又決定了父子實(shí)體是否是識(shí)別性關(guān)系還是非識(shí)別性關(guān)系。外鍵出現(xiàn)在子實(shí)體的主鍵里面,就是識(shí)別性關(guān)系。外鍵出現(xiàn)在子實(shí)體的非鍵屬性里面,就是非識(shí)別性關(guān)系。如果是識(shí)別性關(guān)系那么子實(shí)體就是依賴實(shí)體。如果是非識(shí)別性關(guān)系,就是這個(gè)表里面的章節(jié)號(hào)都不能重復(fù),而識(shí)別性關(guān)系里面,書本id是作為主鍵屬性的,所以不同的書是可以擁有相同章節(jié)號(hào)的。
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    AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別 時(shí)間:2020-07-28 14:11:44 數(shù)據(jù)庫 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別 1.不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法。 關(guān)系數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫之間的主要區(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
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