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  • 深度信念網(wǎng)絡(luò)是無監(jiān)督學(xué)習(xí)嗎 內(nèi)容精選 換一換
  • 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)的一種,機(jī)器學(xué)習(xí)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)通過組合低層
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    第11章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Boosting 第12章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-GBDT 第14章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章 監(jiān)督學(xué)習(xí)-聚類算法 第16章 監(jiān)督學(xué)習(xí) - 關(guān)聯(lián)規(guī)則 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化
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  • 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)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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) 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化企業(yè)發(fā)展的
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    訓(xùn)練法則 3. 激活函數(shù) 4. 正則化 5. 優(yōu)化器 6. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型 7. 常見問題 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化企業(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、合作伙伴和開發(fā)者,致力于讓云
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  • 深度信念網(wǎng)絡(luò)是無監(jiān)督學(xué)習(xí)嗎 更多內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-15 15:23:12 深度學(xué)習(xí)一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。目前,在圖像、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中,深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛的應(yīng)用,并且在某些
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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)字化企業(yè)發(fā)
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    人工智能發(fā)展及應(yīng)用 第2節(jié) 人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí) 第3節(jié) 監(jiān)督學(xué)習(xí)與非監(jiān)督學(xué)習(xí)實(shí)例講解 第4節(jié) 如何快速掌握AI應(yīng)用的能力 AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Trai
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    更能精確的監(jiān)測(cè)到作業(yè)人員打手機(jī)行為,加強(qiáng)安全管控。 打手機(jī)智能檢測(cè)算法基于人工智能技術(shù)領(lǐng)域中的深度學(xué)習(xí)技術(shù),結(jié)合大數(shù)據(jù),使用大量的人員打手機(jī)圖片數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行智能檢測(cè)訓(xùn)練。算法采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)中關(guān)鍵特征,忽略圖片數(shù)據(jù)中的不相關(guān)信息,并結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行推理判斷。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么網(wǎng)絡(luò)ACL 什么網(wǎng)絡(luò)ACL 時(shí)間:2021-07-02 14:39:46 VPC 云服務(wù)器 彈性云服務(wù)器 網(wǎng)絡(luò)ACL一個(gè)子網(wǎng)級(jí)別的可選安全層,通過與子網(wǎng)關(guān)聯(lián)的出方向/入方向規(guī)則控制出入子網(wǎng)的數(shù)據(jù)流。 網(wǎng)絡(luò)ACL與安全組類似,都是安全防護(hù)策略,當(dāng)您想增
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么網(wǎng)絡(luò)爬蟲 ? 什么網(wǎng)絡(luò)爬蟲 ? 時(shí)間:2021-03-25 19:24:07 網(wǎng)絡(luò)爬蟲一種從互聯(lián)網(wǎng)抓取數(shù)據(jù)信息的自動(dòng)化程序; 如果我們把互聯(lián)網(wǎng)比作一張大的蜘蛛網(wǎng),數(shù)據(jù)便是存放于蜘蛛網(wǎng)的各個(gè)節(jié)點(diǎn),而爬蟲就是一只小蜘蛛(程序),沿著網(wǎng)絡(luò)抓取自己的獵物(數(shù)據(jù))。
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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。
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    云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型,尤其計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型,都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的,從2015年開始,學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算力和能好的
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    探究竟吧。 數(shù)據(jù)集的選擇與準(zhǔn)備 機(jī)器學(xué)習(xí)中的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究領(lǐng)域,需要基于大量的歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,再使用模型對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行推理和預(yù)測(cè),因此數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵要素之一。 MNIST數(shù)據(jù)集目前手寫數(shù)字識(shí)別領(lǐng)域使用最為廣泛的公開數(shù)據(jù)集,大部分識(shí)別算法
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    搭建到智能算法應(yīng)用,并實(shí)現(xiàn)售賣機(jī)的智能化運(yùn)營(yíng),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)用的完整項(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)的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景有一個(gè)了解。
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    成本獲取更高品質(zhì)的產(chǎn)品和解決方案。此外,平臺(tái)還解讀了KSP政策,展示了華為云與生態(tài)伙伴間的深度合作關(guān)系,這種高度系統(tǒng)化的伙伴關(guān)系將有助于伙伴更加強(qiáng)大,生態(tài)更加繁榮。“828 B2B企業(yè)節(jié)”由華為攜手上萬家生態(tài)伙伴共同發(fā)起的,以華為云與生態(tài)伙伴在數(shù)字化領(lǐng)域的技術(shù)與經(jīng)驗(yàn),以及優(yōu)質(zhì)優(yōu)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)? 什么內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)? 時(shí)間:2022-07-15 18:10:25 【 CDN 優(yōu)惠活動(dòng)】 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)是什么 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)(CDN)業(yè)務(wù)指利用分布在不同區(qū)域的CDN節(jié)點(diǎn)服務(wù)器群組成流量分配管理網(wǎng)絡(luò)平臺(tái),將源站的內(nèi)容分發(fā)至各地的
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么網(wǎng)絡(luò)智能體NAIE 什么網(wǎng)絡(luò)智能體NAIE 時(shí)間:2020-09-15 14:36:07 網(wǎng)絡(luò)智能體(Network AI Engine,NAIE)將AI引入網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域,解決網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)類、重復(fù)性、復(fù)雜類等問題,提升網(wǎng)絡(luò)資源利用率、運(yùn)維效率、能源效率和業(yè)務(wù)體驗(yàn),使能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)
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    分類 分類找出一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特點(diǎn)并按照分類模式將其劃分為不同的類,其目的通過分類模型,將數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到某個(gè)給定的類別。它可以應(yīng)用到客戶的分類、客戶的屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶的購(gòu)買趨勢(shì)預(yù)測(cè)等。 聚類 聚類把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個(gè)類別,其目的使得屬于同
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    通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解: 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學(xué)習(xí)顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構(gòu)建弱監(jiān)督學(xué)習(xí)模型,并進(jìn)而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識(shí)學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1章 什么開放環(huán)境的自適應(yīng)感知 第2章 面向識(shí)別與理解的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共性技術(shù) 第3章 通用視覺基元屬性感知
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