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  • 深度神經(jīng)學(xué)習(xí)是誰提出的 內(nèi)容精選 換一換
  • 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)發(fā)展前景及其面臨巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力方式及復(fù)雜訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程學(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)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 華為云
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    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)機(jī)器學(xué)習(xí)一種,機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)人工智能必由之路。深度學(xué)習(xí)概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究,包含多個(gè)隱藏層多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特
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  • 深度神經(jīng)學(xué)習(xí)是誰提出的 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)基本知識(shí),其中包括深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見問題。 目標(biāo)學(xué)員
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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)有初步認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程學(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 面向未來智能世界,數(shù)字化企業(yè)發(fā)
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  • 深度神經(jīng)學(xué)習(xí)是誰提出的 更多內(nèi)容
  • 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法 語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法語音識(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)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識(shí)別基本原理與實(shí)戰(zhàn)同時(shí),更好了解人工智能相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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    深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員了解如下知識(shí): 1、高效結(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)高效模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效深度學(xué)習(xí)背景 第2章 高效神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章
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    更好訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)圖片 基于深度學(xué)習(xí)識(shí)別方法 與傳統(tǒng)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,不同層輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出不同尺度特征,上一層輸出
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    至超越了人類水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。
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    用,并實(shí)現(xiàn)售賣機(jī)智能化運(yùn)營,一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用完整項(xiàng)目。 目標(biāo)學(xué)員 希望了解AI與IoT技術(shù)結(jié)合場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)方法并掌握其開發(fā)能力的人員。 課程目標(biāo) 通過學(xué)習(xí)本課程,學(xué)員可以對(duì)設(shè)備接入IoT平臺(tái)上報(bào)數(shù)據(jù),基于AI對(duì)設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景有一個(gè)了解。
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    致遠(yuǎn)互聯(lián)協(xié)同運(yùn)營平臺(tái)幫助迪柯尼采用了靈活預(yù)算編制方式,全面的管控場(chǎng)景,幫助財(cái)務(wù)部門合理控制費(fèi)用預(yù)算,SAP 集成,打通財(cái)務(wù)和業(yè)務(wù)體系。 迪柯尼探索“新零售”模式,啟動(dòng)客戶消費(fèi)體驗(yàn)升級(jí),推進(jìn)消費(fèi)方式變革,構(gòu)建零售業(yè)全渠道生態(tài)格局。因此,以致遠(yuǎn)互聯(lián)協(xié)同運(yùn)營平臺(tái)為基礎(chǔ)數(shù)字神經(jīng)系統(tǒng)成為傳統(tǒng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)自我創(chuàng)新發(fā)展
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 時(shí)間:2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)重要基礎(chǔ),理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理、優(yōu)化目標(biāo)與實(shí)現(xiàn)方法學(xué)習(xí)后面內(nèi)容關(guān)鍵,這也是本課程重點(diǎn)所在。 目標(biāo)學(xué)員
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么實(shí)時(shí)互動(dòng)學(xué)習(xí) 什么實(shí)時(shí)互動(dòng)學(xué)習(xí) 時(shí)間:2021-03-30 10:05:42 5G 行業(yè)解決方案 實(shí)時(shí)互動(dòng)學(xué)習(xí)解決方案場(chǎng)景華為云5G教育解決方案應(yīng)用場(chǎng)景之一,實(shí)時(shí)互動(dòng)學(xué)習(xí)利用手機(jī),平板或?qū)S?span style='color:#C7000B'>的設(shè)備,使學(xué)生獲得一種立體生動(dòng)強(qiáng)互動(dòng)高沉浸感體驗(yàn),對(duì)知識(shí)
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    通過本課程學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺(tái)應(yīng)用及入門深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹 第3節(jié) 深度學(xué)習(xí)入門示例介紹 第4節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類模型 第5節(jié) 華為云深度學(xué)習(xí)平臺(tái)實(shí)操演練 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)
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    第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索廣義框架 第4章 基于進(jìn)化方法 第5章 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法 第6章 one-shot架構(gòu)搜索 第7章 在計(jì)算視覺領(lǐng)域廣泛應(yīng)用 第8章 華為在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索領(lǐng)域進(jìn)展 第9章 開放性問題和未來方向 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化企業(yè)發(fā)展必由之路
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    pdb_tmp 檢查查出來鎖文件產(chǎn)生時(shí)間是否在啟動(dòng)時(shí)間之前,如果則說明之前殘留。 解決方法:將殘留鎖文件刪除。 3.6 Cn/dnlisten_addresses中存在無效ip 場(chǎng)景描述:cn/dnpostgresql.conf配置文件listen_addres
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    個(gè)優(yōu)化過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TBE標(biāo)準(zhǔn)算子庫,開發(fā)者可以直接利用標(biāo)準(zhǔn)算子庫中算子實(shí)現(xiàn)高性能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。除此之外,TBE也提供了TBE算子融合能力,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化開辟一條獨(dú)特路徑。 張量加速引擎TBE三種應(yīng)用場(chǎng)景 1、一般情況下,通過深度學(xué)習(xí)框架中標(biāo)準(zhǔn)算子實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已
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    具體網(wǎng)絡(luò)模型能找到優(yōu)化后、可執(zhí)行、可加速算子進(jìn)行功能上最優(yōu)實(shí)現(xiàn)。如果L1芯片使能層標(biāo)準(zhǔn)算子加速庫中無L2執(zhí)行框架層所需要算子,這時(shí)可以通過張量加速引擎編寫新自定義算子來支持L2執(zhí)行框架層需要,因此張量加速引擎通過提供標(biāo)準(zhǔn)算子庫和自定義算子能力為L(zhǎng)2執(zhí)行框架層提供了功能完備性的算子。
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    檢測(cè),具有速度快、準(zhǔn)確率高特點(diǎn)。算法特別優(yōu)化了俯視視角下目標(biāo)檢測(cè),更適合電梯內(nèi)使用場(chǎng)景。標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試場(chǎng)景下檢測(cè)率超過90%,錯(cuò)誤率小于5%。 服務(wù)商簡(jiǎn)介 上??妓剐畔⒓夹g(shù)有限公司,一家專注于計(jì)算機(jī)視覺及人工智能領(lǐng)域研究、應(yīng)用公司。公司自主研發(fā)基于高清攝像頭里動(dòng)態(tài)人臉檢
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    云知識(shí) 什么 視頻標(biāo)簽 什么視頻標(biāo)簽 時(shí)間:2020-09-15 15:42:21 視頻標(biāo)簽(簡(jiǎn)稱VCT),基于深度學(xué)習(xí)對(duì)視頻進(jìn)行場(chǎng)景分類、人物識(shí)別、語音識(shí)別、文字識(shí)別等多維度分析,形成層次化分類標(biāo)簽。 功能描述 場(chǎng)景概念識(shí)別 基于對(duì)視頻中場(chǎng)景信息分析,輸出豐富而準(zhǔn)確概念、場(chǎng)景標(biāo)簽
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    任務(wù)調(diào)度器作為一個(gè)硬件執(zhí)行任務(wù)驅(qū)動(dòng)者,為昇騰AI處理器提供具體目標(biāo)任務(wù)。運(yùn)行管理器和任務(wù)調(diào)度器聯(lián)合互動(dòng),共同組成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)任務(wù)流通向硬件資源大壩系統(tǒng),實(shí)時(shí)監(jiān)控和有效分發(fā)不同類型執(zhí)行任務(wù)。 總之,整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件為昇騰AI處理器提供一個(gè)軟硬件結(jié)合且功能完備執(zhí)行流程,助力相關(guān)AI應(yīng)用開發(fā)。 華為云
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    0系列課程。計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最熱門研究領(lǐng)域之一,它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實(shí)際作用應(yīng)用,包括 人臉識(shí)別 、圖像檢測(cè)、目標(biāo)監(jiān)測(cè)以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,本課程就圖像處理理論及相應(yīng)技術(shù)做了介紹,包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),學(xué)習(xí)時(shí)注意兩者區(qū)別。 目標(biāo)學(xué)員
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