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大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉入雙向對偶系統(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自：百科
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從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 時間：2020-11-23 16:08:48 深度學習作為機器學習分支之一，應用日益廣泛。語音識別、自動 機器翻譯 、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺，深度學習已經(jīng)滲入到我們生活中的每個來自：百科![]()
類的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡來自：百科![]()
斷嘗試調整超參來迭代模型；或在實驗階段，有一個可以優(yōu)化訓練的性能的想法，則會回到開發(fā)階段，重新優(yōu)化代碼。模型開發(fā)部分過程可見下圖。 開發(fā)階段：準備并配置環(huán)境，調試代碼，使代碼能夠開始進行深度學習訓練，推薦在ModelArts開發(fā)環(huán)境中調試。 實驗階段：調整數(shù)據(jù)集、調整超參等，通過來自：專題![]()
同的節(jié)點上，數(shù)據(jù)修復時，將會在不同的節(jié)點上同時啟動數(shù)據(jù)重建，每個節(jié)點上只需重建一小部分數(shù)據(jù)，多個節(jié)點并行工作，有效避免了單個節(jié)點重建大量數(shù)據(jù)所產生的性能瓶頸，將對上層業(yè)務的影響做到最小化。 數(shù)據(jù)重建流程如圖2所示。 數(shù)據(jù)重建原理如圖3所示，例如當集群中的服務器F硬件發(fā)生故障時，物來自：百科![]()
ModelArts訓練之超參搜索 ModelArts訓練之超參搜索 ModelArts訓練中新增了超參搜索功能，自動實現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能，在無需算法工程師介入的情況下，即可自動進行超參的調優(yōu)，在速度和精度上超過人工調優(yōu)。來自：專題![]()
軟件，基于AIDD的蛋白質結構預測、分子屬性預測等服務。助力新靶標藥物的發(fā)現(xiàn)，讓醫(yī)藥公司搭乘AI輔助藥物研發(fā)的“快車”。 盤古人工智能 盤古登頂《Nature》 全球首個精度超過傳統(tǒng)數(shù)值預報方法的AI預測模型，預測速度提升10000倍 了解詳情 盤古NLP大模型 業(yè)界首個超千億參來自：專題![]()
照頁面指引在線進行微認證的購買、學習、實驗、考試及證書獲取。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在華為云學院 3分鐘了解華為云微認證 華為云微認證，一站式在線學習、實驗、考試、認證，快速獲得場景化的技能提升，助你輕松玩轉前沿科技。 立即學習 最新文章 2022第二屆華為大學生電力電子創(chuàng)新大賽來自：百科![]()
高清低碼 基于人眼感知模型，結合H.264，H.265編碼算法，主觀質量不下降的情況下，編碼帶寬節(jié)省高達30%~50% 極速轉碼 全球化region部署，柔性擴容，支持并行轉碼加速，滿足緊急發(fā)布需求 智享超清 提業(yè)界領先的視頻AI處理算法，視頻超高清體驗一直在線 視頻AI 基于深度學來自：專題![]()
轉碼模板：預置模板、智能模板、自定義模板滿足多樣化轉碼需求 媒體處理 智享超清功能，讓存量片源節(jié)目超高清化，老片質量高清化，提供更加清晰、順滑的AiMax觀看體驗。 視頻超分SR（4K）：對于720P~2K的影片，利用AI智能超分辨率技術，生成高品質4K影片 視頻倍幀F(xiàn)RC：對于30fps及以來自：專題![]()
開展藥物研發(fā)工作。 醫(yī)療智能體 將深度學習算法及藥物分析服務融入藥物研發(fā)過程，讓藥企能更快速高效地完成藥物研發(fā)，節(jié)約研發(fā)成本。 醫(yī)療影像：提供醫(yī)療影像大數(shù)據(jù)的智能標注、難例篩選和自動學習服務，使用AI輔助診斷，完成病例分析、病灶篩查、靶區(qū)勾勒、三維重建等，全面支撐科研機構及醫(yī)院影像研來自：百科![]()
265編碼格式，您也可以在轉碼時開啟高清低碼功能，在分辨率不變的情況下，碼率下降20%左右，從而降低直播流的分發(fā)成本。 視頻直播 服務提供預置轉碼和自定義轉碼兩種轉碼模板。兩種模板均支持開啟高清低碼。 預置轉碼模板：支持選擇視頻畫質，視頻畫質內置了常用的流暢、標清、高清和超清四種視頻清晰度的標準模板和高清低碼模板。來自：專題![]()
5.設置超參 6.讀取人臉數(shù)據(jù)集 7. 人臉識別 神經(jīng)網(wǎng)絡構建 8.訓練 9.推理 10.使用ModelArts SDK提交訓練作業(yè) 11.ModelArts的推理功能 溫馨提示：詳情信息請以實驗頁面：https://lab.huaweicloud.com/testdetail.html來自：百科![]()
完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL、DirectX；P系列支持CUDA、OpenCL 簡單易用 一鍵式獲取各類圖形工作站、超算應用和深度學習框架、計算集群，讓您真正聚焦于核心業(yè)務 一鍵式獲取各類圖形工作站、超算應用和深度學習框架、計算集群，讓您真正聚焦于核心業(yè)務來自：專題
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