- 基于深度學(xué)習(xí)的邊緣提取 內(nèi)容精選 換一換
-
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
- 基于深度學(xué)習(xí)的邊緣提取 相關(guān)內(nèi)容
-
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(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自:百科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(guò)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 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化來(lái)自:百科
- 基于深度學(xué)習(xí)的邊緣提取 更多內(nèi)容
-
更好的訓(xùn)練效果。 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、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:百科如何選擇文字識(shí)別 OCR 套餐包的區(qū)域 不同的地域之間資源包不互通,每個(gè)地域需分別購(gòu)買,請(qǐng)根據(jù)您的實(shí)際需求慎重選擇。各服務(wù)所部署區(qū)域請(qǐng)參見終端節(jié)點(diǎn)。 請(qǐng)先確定使用的服務(wù)與區(qū)域之后再購(gòu)買相應(yīng)區(qū)域的套餐包。 圖片文字提取工具使用視頻教程 幫助您快速了解華為云文字識(shí)別OCR工具的使用 了解更多 文字識(shí)別來(lái)自:專題據(jù)和報(bào)表的電子化,恢復(fù)結(jié)構(gòu)化信息。 提取表格內(nèi)的文字和所在行列位置信息,適應(yīng)不同格式的表格。同時(shí)也識(shí)別表格外部的文字區(qū)域。用于各種單據(jù)和報(bào)表的電子化,恢復(fù)結(jié)構(gòu)化信息。 網(wǎng)絡(luò)圖片識(shí)別 自動(dòng)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)圖片內(nèi)的所有文字及其對(duì)應(yīng)位置信息,并能根據(jù)識(shí)別出來(lái)的結(jié)果進(jìn)行聯(lián)系人信息的提取,同時(shí)可供進(jìn)一步的數(shù)據(jù)挖掘后處理操作。來(lái)自:專題services”,為該設(shè)備上報(bào)的數(shù)據(jù)與設(shè)備產(chǎn)品的serviceId對(duì)應(yīng)不上。當(dāng)前邊緣節(jié)點(diǎn)不感知產(chǎn)品的更新。若新建一個(gè)空白的設(shè)備產(chǎn)品,為邊緣節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建子設(shè)備,然后修改設(shè)備產(chǎn)品新增服務(wù)和屬性,則此時(shí)設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)中的服務(wù)屬性在邊緣節(jié)點(diǎn)無(wú)感知,即會(huì)出現(xiàn)“No services”的異常。 · 當(dāng)進(jìn)行基于IoT邊緣來(lái)自:專題免費(fèi)體驗(yàn) 視頻轉(zhuǎn)文字在線使用的計(jì)費(fèi)項(xiàng)有哪些? 一句話識(shí)別 、 語(yǔ)音合成 按調(diào)用次數(shù)計(jì)費(fèi); 實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別 、錄音文件識(shí)別、錄音文件識(shí)別極速版按音頻時(shí)長(zhǎng)計(jì)費(fèi),時(shí)長(zhǎng)計(jì)算精確到秒。 按音頻時(shí)長(zhǎng)計(jì)費(fèi)的,累加每次調(diào)用的音頻時(shí)長(zhǎng)。 按調(diào)用次數(shù)計(jì)費(fèi)的,返回失敗的調(diào)用不計(jì)入次數(shù)。 視頻轉(zhuǎn)文字的計(jì)費(fèi)模式: 按需計(jì)費(fèi):來(lái)自:專題services”,為該設(shè)備上報(bào)的數(shù)據(jù)與設(shè)備產(chǎn)品的serviceId對(duì)應(yīng)不上。當(dāng)前邊緣節(jié)點(diǎn)不感知產(chǎn)品的更新。若新建一個(gè)空白的設(shè)備產(chǎn)品,為邊緣節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建子設(shè)備,然后修改設(shè)備產(chǎn)品新增服務(wù)和屬性,則此時(shí)設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)中的服務(wù)屬性在邊緣節(jié)點(diǎn)無(wú)感知,即會(huì)出現(xiàn)“No services”的異常。 · 當(dāng)進(jìn)行基于IoT邊緣來(lái)自:專題API的方式使用。具體操作請(qǐng)參考《文字識(shí)別服務(wù)快速入門》。 使用 圖片文字識(shí)別 OCR服務(wù)是否必須使用華為云存儲(chǔ)圖片? 文字識(shí)別服務(wù)支持輸入圖片的base64編碼或圖片的url路徑。 如果您使用圖片的url路徑,可以將圖片上傳至華為云對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)( OBS )中,使用OBS提供的圖片url。來(lái)自:專題services”,為該設(shè)備上報(bào)的數(shù)據(jù)與設(shè)備產(chǎn)品的serviceId對(duì)應(yīng)不上。當(dāng)前邊緣節(jié)點(diǎn)不感知產(chǎn)品的更新。若新建一個(gè)空白的設(shè)備產(chǎn)品,為邊緣節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建子設(shè)備,然后修改設(shè)備產(chǎn)品新增服務(wù)和屬性,則此時(shí)設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)中的服務(wù)屬性在邊緣節(jié)點(diǎn)無(wú)感知,即會(huì)出現(xiàn)“No services”的異常。 · 當(dāng)進(jìn)行基于IoT邊緣來(lái)自:專題
- 基于深度學(xué)習(xí)的油藏地質(zhì)特征提取方法
- 基于深度學(xué)習(xí)的油藏地震屬性自動(dòng)提取方法
- 基于深度學(xué)習(xí)的文本信息提取方法研究(使用 PyTorch 和 TextCNN 框架)
- 基于mediapipe深度學(xué)習(xí)的運(yùn)動(dòng)人體姿態(tài)提取系統(tǒng)python源碼
- 基于深度學(xué)習(xí)的AI
- 邊緣智能:深度學(xué)習(xí)與邊緣計(jì)算的完美結(jié)合
- Python OpenCV 基于圖像邊緣提取的輪廓發(fā)現(xiàn)函數(shù)
- 基于Chan-Vese算法的圖像邊緣提取matlab仿真
- 基于深度學(xué)習(xí)的解決思路
- 基于深度學(xué)習(xí)的標(biāo)簽分布學(xué)習(xí)介紹