Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買(mǎi)
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
￥0.00
元
Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買(mǎi)
- 深度學(xué)習(xí) 參數(shù)量 樣本量 比例 內(nèi)容精選 換一換
-
來(lái)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(lèi)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
- 深度學(xué)習(xí) 參數(shù)量 樣本量 比例 相關(guān)內(nèi)容
-
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：百科參數(shù)和計(jì)算量；全連接層將局部特征通過(guò)權(quán)值矩陣組裝成完整的圖像，完成特征空間到真實(shí)類(lèi)別空間的映射，最終的圖像分類(lèi)便是由全連接層完成的。有了這樣一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，我們還需要用大量數(shù)據(jù)集對(duì)它進(jìn)行不斷地訓(xùn)練，才能對(duì)輸入數(shù)據(jù)有較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果，這一過(guò)程便依賴(lài)于華為自研的深度學(xué)習(xí)框架MindSpore。來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 參數(shù)量 樣本量 比例 更多內(nèi)容
-
![]()
水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(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)處理的基本方法。 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。來(lái)自：百科![]()
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) 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，尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來(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![]()
ModelArts訓(xùn)練之超參搜索 ModelArts訓(xùn)練之超參搜索 ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能，在無(wú)需算法工程師介入的情況下，即可自動(dòng)進(jìn)行超參的調(diào)優(yōu)，在速度和精度上超過(guò)人工調(diào)優(yōu)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
類(lèi)，pii 表示第i類(lèi)分類(lèi)正確的數(shù)量，pij 表示第i類(lèi)被識(shí)別為第j類(lèi)的數(shù)量。 Dice系數(shù) 取值范圍為0-1，越接近1說(shuō)明模型越好。Dice系數(shù)計(jì)算公式如下所示。 假設(shè)類(lèi)別總數(shù)是k+1 類(lèi)，pii 表示第i類(lèi)分類(lèi)正確的數(shù)量，pij 表示第i類(lèi)被識(shí)別為第j類(lèi)的數(shù)量。 調(diào)用模型評(píng)估接口了解評(píng)估結(jié)果來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 查詢(xún)PublicIp數(shù)量CountPublicIp 查詢(xún)PublicIp數(shù)量CountPublicIp 時(shí)間：2023-10-16 16:34:09 功能介紹 查詢(xún)PublicIp數(shù)量 調(diào)試 您可以在API Explorer中調(diào)試該接口，支持自動(dòng)認(rèn)證鑒權(quán)。API來(lái)自：百科![]()
，基于深度學(xué)習(xí)的圖像智能審核方案，準(zhǔn)確識(shí)別圖片中的涉黃、涉政涉暴、涉政敏感人物、廣告、不良場(chǎng)景等內(nèi)容，識(shí)別快速準(zhǔn)確，幫助企業(yè)降低人力審核成本 功能描述 涉黃檢測(cè) 可對(duì)圖像中涉黃信息進(jìn)行識(shí)別并對(duì)涉黃程度量化，自動(dòng)識(shí)別涉黃、低俗等內(nèi)容 涉政涉暴檢測(cè) 基于深度學(xué)習(xí)算法和大量的樣本圖像，來(lái)自：百科![]()
很多事件的數(shù)據(jù)量很少，用常規(guī)的方式訓(xùn)練模型一個(gè)算法耗時(shí)長(zhǎng)，準(zhǔn)確率低。我們依托于預(yù)訓(xùn)練大模型、小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù)，可以對(duì)這種數(shù)據(jù)量小的城市問(wèn)題進(jìn)行模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)。同時(shí)通過(guò)圖像生成等數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上，晴天的圖像遷移成雨霧等，這樣不僅提高了數(shù)據(jù)量儲(chǔ)備，而且還可以來(lái)自：百科![]()
賽賽題。 選擇企業(yè)賽題-客觀題（面向未知域和未知類(lèi)別的小樣本學(xué)習(xí)）的同學(xué)需在大賽官網(wǎng)https://cpipc.chinadegrees.cn/和華為云大賽平臺(tái)報(bào)名，在華為云大賽平臺(tái)提交作品。面向未知域和未知類(lèi)別的小樣本學(xué)習(xí)詳細(xì)賽題請(qǐng)參見(jiàn)賽題說(shuō)明頁(yè)面。 三、參賽對(duì)象及方式 1、參來(lái)自：百科![]()
通過(guò)分析用戶(hù)持有數(shù)字資產(chǎn)類(lèi)型、數(shù)量等構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像，精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。 潛在營(yíng)收來(lái)源 數(shù)字資產(chǎn)在智能合約中支持定義版稅比例，品牌獨(dú)家，限流數(shù)字藏品流通能夠帶來(lái)潛在持續(xù)收入。 游戲行業(yè) 實(shí)現(xiàn)游戲資產(chǎn)流通 將游戲道具、資產(chǎn)或IP周邊數(shù)字資產(chǎn)化，數(shù)字資產(chǎn)可流通、變現(xiàn)，從而擴(kuò)大用戶(hù)量、增加用戶(hù)粘性。 有助于創(chuàng)新決策來(lái)自：專(zhuān)題![]()
混合云網(wǎng)絡(luò)。 立即使用 虛擬私有云VPC 網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃 在創(chuàng)建VPC之前，您需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求規(guī)劃VPC的數(shù)量、子網(wǎng)的數(shù)量、IP網(wǎng)段劃分和互連互通方式等。 如何規(guī)劃VPC數(shù)量？ VPC具有區(qū)域?qū)傩裕J(rèn)情況下，不同區(qū)域的VPC之間內(nèi)網(wǎng)不互通，同區(qū)域的不同VPC內(nèi)網(wǎng)不互通，同一個(gè)VPC下的不同可用區(qū)之間內(nèi)網(wǎng)互通。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
數(shù)據(jù)管理 團(tuán)隊(duì)標(biāo)注目前不支持用戶(hù)自定義成員任務(wù)分配，數(shù)據(jù)是平均分配的。 當(dāng)數(shù)量和團(tuán)隊(duì)成員人數(shù)不成比例，無(wú)法平均分配時(shí)，則將多余的幾張圖片，隨機(jī)分配給團(tuán)隊(duì)成員。 如果樣本數(shù)少于待分配成員時(shí)，部分成員會(huì)存在未分配到樣本的情況。樣本只會(huì)分配給labeler，比如10000張都是未標(biāo)注，且5個(gè)都是來(lái)自：專(zhuān)題![]()
易上手 提供多種預(yù)置模型，開(kāi)源模型想用就用。 模型超參自動(dòng)優(yōu)化，簡(jiǎn)單快速。 零代碼開(kāi)發(fā)，簡(jiǎn)單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架，提升算法開(kāi)發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在來(lái)自：百科![]()
獲取函數(shù)預(yù)留實(shí)例數(shù)量ListFunctionReservedInstances 獲取函數(shù)預(yù)留實(shí)例數(shù)量ListFunctionReservedInstances 時(shí)間：2023-08-09 11:29:07 API網(wǎng)關(guān) 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計(jì)算 彈性伸縮 功能介紹 獲取函數(shù)預(yù)留實(shí)例數(shù)量。 調(diào)試來(lái)自：百科
看了本文的人還看了
- 深度學(xué)習(xí)煉丹-不平衡樣本的處理
- 【小樣本學(xué)習(xí)】小樣本學(xué)習(xí)概述
- 《AI安全之對(duì)抗樣本入門(mén)》—1 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)
- 《AI安全之對(duì)抗樣本入門(mén)》—3 常見(jiàn)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)簡(jiǎn)介
- Pytorch 計(jì)算參數(shù)量與計(jì)算量Flops
- 小樣本學(xué)習(xí)總結(jié)（一）
- 【AI實(shí)戰(zhàn)營(yíng)】resnet50算法調(diào)優(yōu)
- 小樣本學(xué)習(xí)總結(jié)（二）
- 卷積層計(jì)算量(FLOPS)和參數(shù)量的計(jì)算
- 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)小樣本學(xué)習(xí)