- 簡(jiǎn)單的深度學(xué)習(xí) 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(lèi)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(jué)、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。來(lái)自:百科來(lái)自:百科
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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(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:百科的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)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
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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(lèi)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(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(mài)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
很多企業(yè)培訓(xùn)成本高、效果不佳,最關(guān)鍵的原因是人崗課不匹配。企業(yè)人才質(zhì)量層次不齊,崗位不同,每個(gè)員工的培訓(xùn)路徑和學(xué)習(xí)資源就不盡相同。 時(shí)習(xí)知“學(xué)習(xí)地圖”可以解決人崗課匹配問(wèn)題,讓企業(yè)精準(zhǔn)有效地開(kāi)展培訓(xùn)業(yè)務(wù)。管理員根據(jù)不同崗位、不同職級(jí)員工的崗位人才要求,定制能力評(píng)估模型和學(xué)習(xí)計(jì)劃,創(chuàng)建不同的學(xué)習(xí)地圖,給員工來(lái)自:百科
SQL如何進(jìn)行簡(jiǎn)單查詢(xún) SQL如何進(jìn)行簡(jiǎn)單查詢(xún) 時(shí)間:2021-07-02 00:16:01 數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB (for MySQL) 日常查詢(xún)中,最常用的是通過(guò)FROM子句實(shí)現(xiàn)的查詢(xún)。 語(yǔ)法格式: 使用方法:SELECT關(guān)鍵字之后和FROM子句之前出現(xiàn)的表達(dá)式稱(chēng)來(lái)自:百科
華為OceanLink讓聯(lián)接設(shè)備更簡(jiǎn)單 華為OceanLink讓聯(lián)接設(shè)備更簡(jiǎn)單 時(shí)間:2021-07-01 10:11:55 云主機(jī) 云計(jì)算 1、設(shè)備空間越來(lái)越小,越來(lái)越多企業(yè)有SIM訴求 物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展促使SIM卡物聯(lián)形態(tài)的變態(tài): (1)對(duì)外部環(huán)境的適配性要求越來(lái)越高 (2)對(duì)壽命的要求越來(lái)越長(zhǎng) (3)對(duì)尺寸的要求越來(lái)越小來(lái)自:百科
很多企業(yè)培訓(xùn)成本高、效果不佳,最關(guān)鍵的原因是人崗課不匹配。企業(yè)人才質(zhì)量層次不齊,崗位不同,每個(gè)員工的培訓(xùn)路徑和學(xué)習(xí)資源就不盡相同。 時(shí)習(xí)知“學(xué)習(xí)地圖”可以解決人崗課匹配問(wèn)題,讓企業(yè)精準(zhǔn)有效的開(kāi)展培訓(xùn)業(yè)務(wù)。管理員根據(jù)不同崗位、不同職級(jí)員工的崗位人才要求,定制能力評(píng)估模型和學(xué)習(xí)計(jì)劃,創(chuàng)建不同的學(xué)習(xí)地圖,給員工來(lái)自:百科
桶標(biāo)簽用于標(biāo)識(shí)OBS中的桶,以此來(lái)達(dá)到對(duì)OBS中的桶進(jìn)行分類(lèi)的目的。 當(dāng)為桶添加標(biāo)簽時(shí),該桶上所有請(qǐng)求產(chǎn)生的計(jì)費(fèi)話(huà)單里都會(huì)帶上這些標(biāo)簽,從而可以針對(duì)話(huà)單報(bào)表做分類(lèi)篩選,進(jìn)行更詳細(xì)的成本分析。例如:某個(gè)應(yīng)用程序在運(yùn)行過(guò)程會(huì)往桶里上傳數(shù)據(jù),我們可以用應(yīng)用名稱(chēng)做為標(biāo)簽,設(shè)置到被使用的桶上。在分析來(lái)自:專(zhuān)題
機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程 4. 其他機(jī)器學(xué)習(xí)重要方法 5. 機(jī)器學(xué)習(xí)的常見(jiàn)算法 6. 案例講解 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶(hù)、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者,致力于讓云無(wú)處不在,讓智能無(wú)所不及,共建智能世界云底座。來(lái)自:百科
法應(yīng)用,并實(shí)現(xiàn)售賣(mài)機(jī)的智能化運(yùn)營(yíng),是一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的完整項(xiàng)目。 開(kāi)發(fā)者進(jìn)階課程 《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 EC-IoT是將對(duì)實(shí)時(shí)性、安全性和可靠性有嚴(yán)格要求的應(yīng)用部署在靠近數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)(如網(wǎng)關(guān))上,讓數(shù)據(jù)在最短的時(shí)間內(nèi)得到分析和處理,來(lái)自:專(zhuān)題
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