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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)制來解釋說明數(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。來自:百科華為云計(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)員來自:百科
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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 面向未來的智能世界,數(shù)字化來自:百科了能耗高效的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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)來自:百科
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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。來自:百科
更好的訓(xùn)練效果。 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(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,上一層的輸出來自: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)來自:百科
了解 區(qū)塊鏈 的基礎(chǔ)技術(shù),掌握區(qū)塊鏈服務(wù)部署應(yīng)用的流程,提高區(qū)塊鏈服務(wù)的使用能力 區(qū)塊鏈的應(yīng)用部署與運(yùn)維 區(qū)塊鏈的應(yīng)用已由開始的金融延伸到物聯(lián)網(wǎng)、智能制造、供應(yīng)鏈管理、數(shù)據(jù)存證及交易等多個(gè)領(lǐng)域,將為云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、承載網(wǎng)絡(luò)等新一代信息技術(shù)的發(fā)展帶來新的機(jī)遇,其構(gòu)建的可信機(jī)制,將改變當(dāng)前社會(huì)商業(yè)模式,從而引發(fā)新一輪的技術(shù)創(chuàng)來自:專題
根據(jù)試制業(yè)務(wù)的特點(diǎn),試制環(huán)節(jié)的信息化建設(shè)很難通過傳統(tǒng)的信息化系統(tǒng)進(jìn)行管理,更多的要綜合研發(fā)、工藝、生產(chǎn)、物流、質(zhì)量等業(yè)務(wù)特點(diǎn)實(shí)現(xiàn)端到端的流程規(guī)劃,這就給供應(yīng)商的能力帶來了非常高的要求,軟件供應(yīng)商需要要同時(shí)具有頂層設(shè)計(jì)規(guī)劃和產(chǎn)品實(shí)施落地的端到端整合交付能力;在產(chǎn)品落地方面,要求具備多產(chǎn)品組合聯(lián)合交付的能力。來自:云商店
資源凍結(jié)的類型有多種,最常見類型為欠費(fèi)凍結(jié)。 單擊了解資源凍結(jié)的類型、凍結(jié)后對(duì)續(xù)費(fèi)、退訂的影響。 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 的構(gòu)建-文檔下載 GaussDB 數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建-開發(fā)指南(分布式_2.x版本) 立即下載 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建-用戶指南 立即下載 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建-最佳實(shí)踐來自:專題
降低成本:對(duì)于使用大規(guī)格函數(shù)進(jìn)行后端服務(wù)的代碼,無(wú)效請(qǐng)求可以直接由較小規(guī)格的鑒權(quán)函數(shù)攔截,降低大中規(guī)格資源服務(wù)的運(yùn)行成本; 創(chuàng)建鑒權(quán)函數(shù) 和普通函數(shù)的創(chuàng)建流程一樣,只需要注意響應(yīng)的格式,一個(gè)使用JWT 鑒權(quán)的簡(jiǎn)單案例如下。 編輯接口,配置自定義鑒權(quán) 編輯對(duì)應(yīng)的API,選擇自定義鑒權(quán),選擇到我們創(chuàng)建的函數(shù): 一個(gè)鑒權(quán)拒絕的示例如下:來自:百科
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