- 基于文本語(yǔ)境匹配 深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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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(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(kāi)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(guò)組合低層特來(lái)自:百科
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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(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(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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從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一,應(yīng)用日益廣泛。語(yǔ)音識(shí)別、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué),深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)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、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:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 內(nèi)容審核 -文本應(yīng)用場(chǎng)景 內(nèi)容審核-文本應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-09-16 10:35:28 內(nèi)容審核-文本Moderation(Text),基于華為自研的深度學(xué)習(xí)和內(nèi)容審核模型,可自動(dòng)識(shí)別出文本中出現(xiàn)的涉政、色情、廣告、辱罵、灌水等內(nèi)容,幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn),凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,提升用戶體驗(yàn)來(lái)自:百科用于離散值的預(yù)測(cè),如:不同類別或標(biāo)簽;基于任務(wù)理解和模型選擇推薦能力,可自動(dòng)選擇多個(gè)分類模型并基于動(dòng)態(tài)圖算法進(jìn)行融合,來(lái)提升預(yù)測(cè)性能 時(shí)間序列預(yù)測(cè) 利用過(guò)去數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì);可基于時(shí)間維度進(jìn)行自動(dòng)任務(wù)理解和輔助特征工程,來(lái)提升時(shí)間序列類任務(wù)的精度 異常檢測(cè) 用于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集中的異常數(shù)據(jù)點(diǎn);可通過(guò)學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的來(lái)自:專題Moderation 時(shí)間:2020-10-29 14:35:57 內(nèi)容審核服務(wù)基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)圖像、視頻、文本內(nèi)容中的不合規(guī)信息進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè),方便用戶對(duì)不合規(guī)信息快速處理,幫助用戶提高審核效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 檢測(cè)準(zhǔn)確 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大量的樣本庫(kù),幫助客戶快速準(zhǔn)確進(jìn)行違規(guī)內(nèi)容檢測(cè),維護(hù)內(nèi)容安全。來(lái)自:百科準(zhǔn)確率高:基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測(cè)準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快:?jiǎn)螐?a href=" http://www.cqfng.cn/product/image.html " target="_blank" style="text-decoration:underline;"> 圖像識(shí)別 速度小于0.1秒。 內(nèi)容審核-文本 內(nèi)容審核-文本有以下應(yīng)用場(chǎng)景: 電商評(píng)論篩查 審核電商網(wǎng)站產(chǎn)品評(píng)論,智能識(shí)別有色情、涉政、灌水等違規(guī)評(píng)論,保證良好用戶體驗(yàn)。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)如下: 準(zhǔn)確率高:基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測(cè)準(zhǔn)確率高。來(lái)自:百科字識(shí)別 識(shí)別精度高: 采用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,優(yōu)化業(yè)務(wù)場(chǎng)景,文字識(shí)別精度高 支持復(fù)雜背景: 支持蓋章、錯(cuò)行、傾斜等場(chǎng)景的 票據(jù)識(shí)別 在線文本校對(duì) 文本校對(duì)常見(jiàn)問(wèn)題解答 文本校對(duì)常見(jiàn)問(wèn)題解答 文本校對(duì)購(gòu)買套餐包后,為什么會(huì)出現(xiàn)額外的計(jì)費(fèi)或欠費(fèi) 1、文本校對(duì)套餐包額度已使用完 套餐包額來(lái)自:專題使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級(jí)) 中級(jí) 中級(jí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開(kāi)發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用(ACL) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開(kāi)發(fā)來(lái)自:專題Customization,ASRC):基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),提供針對(duì)特定領(lǐng)域(如快遞行業(yè))優(yōu)化的語(yǔ)音識(shí)別能力,并可自定義語(yǔ)言模型。 定制語(yǔ)音識(shí)別包含 一句話識(shí)別 、錄音文件識(shí)別功能。支持熱詞定制。 實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(Real-time ASR,RASR):將連續(xù)的音頻流實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)換成文本,使語(yǔ)音識(shí)別更加快速。 語(yǔ)音識(shí)別(Automatic來(lái)自:百科推理。Astro Flow可以通過(guò)語(yǔ)境分析了解用戶需求,并根據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則或學(xué)習(xí)過(guò)程進(jìn)行相應(yīng)操作,甚至預(yù)測(cè)用戶可能的下一步行動(dòng)。無(wú)縫集成從原始輸入到最終輸出的統(tǒng)一完成環(huán)境下,減少結(jié)果轉(zhuǎn)移導(dǎo)致的誤差。且內(nèi)置多種識(shí)別模型便于二次訓(xùn)練,結(jié)合多場(chǎng)景智能學(xué)習(xí)訓(xùn)練構(gòu)建『華為云Astro』產(chǎn)品組合方案,高度實(shí)現(xiàn)企業(yè)辦公自動(dòng)化。來(lái)自:專題使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級(jí)) 中級(jí) 中級(jí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開(kāi)發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用(ACL) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開(kāi)發(fā)來(lái)自:專題
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