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- 深度學(xué)習(xí) 所有樣本分為一類 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時間：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，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
- 深度學(xué)習(xí) 所有樣本分為一類 相關(guān)內(nèi)容
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢由前饋學(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)用場景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科來自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 所有樣本分為一類 更多內(nèi)容
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類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(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。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 時間：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)行語音識別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 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) 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領(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)模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機(jī)這一真實(shí)場景開發(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融合的場景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
、自動機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 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)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 分布式存儲分為哪些場景 分布式存儲分為哪些場景 時間：2021-05-25 16:06:23 存儲與備份 按照熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，分布式存儲又分為不同的應(yīng)用場景，具體如下圖。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在????????????????來自：百科![]()
15:54:18 機(jī)器學(xué)習(xí)常見的分類有3種： 監(jiān)督學(xué)習(xí)：利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù)，使其達(dá)到所要求性能的過程，也稱為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。常見的有回歸和分類。 非監(jiān)督學(xué)習(xí)：在未加標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中，試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。常見的有聚類。 強(qiáng)化學(xué)習(xí)：智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí)，以使獎勵信號（強(qiáng)化信號）函數(shù)值最大。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 HTTPS連接分為哪些類型 HTTPS連接分為哪些類型 時間：2021-05-21 11:02:05 HTTPS的連接類型可以分為短連接和長連接。 其中，短連接的特點(diǎn)是一個交互建立一個TCP連接，數(shù)據(jù)發(fā)送完即關(guān)閉。RSA計算占比高，處理時長占短連接總用時約20來自：百科![]()
智能標(biāo)注有兩種類型： “主動學(xué)習(xí)”表示系統(tǒng)將自動使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)，難例篩選等多種手段進(jìn)行智能標(biāo)注，降低人工標(biāo)注量，幫助用戶找到難例。同時，可選擇“快速型”或“精準(zhǔn)型”的算法類型。“快速型”僅使用已標(biāo)注的樣本進(jìn)行訓(xùn)練；“精準(zhǔn)型”會額外使用未標(biāo)注的樣本做半監(jiān)督訓(xùn)練，使得模型精度更高。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 查詢所有共享listAllShare 查詢所有共享listAllShare 時間：2023-08-24 16:14:01 API網(wǎng)關(guān) 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計算 彈性伸縮 接口說明 列舉出所有的文件共享的基礎(chǔ)信息。 約束說明 接口也支持V1版本。 URL GET來自：百科![]()
，基于深度學(xué)習(xí)的圖像智能審核方案，準(zhǔn)確識別圖片中的涉黃、涉政涉暴、涉政敏感人物、廣告、不良場景等內(nèi)容，識別快速準(zhǔn)確，幫助企業(yè)降低人力審核成本 功能描述 涉黃檢測 可對圖像中涉黃信息進(jìn)行識別并對涉黃程度量化，自動識別涉黃、低俗等內(nèi)容 涉政涉暴檢測 基于深度學(xué)習(xí)算法和大量的樣本圖像，來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大數(shù)據(jù)的發(fā)展可以分為哪些階段 大數(shù)據(jù)的發(fā)展可以分為哪些階段 時間：2021-05-24 09:10:47 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展可以按照其特點(diǎn)，分為大數(shù)據(jù)1.0、大數(shù)據(jù)2.0、大數(shù)據(jù)3.0階段，目前我們正處于大數(shù)據(jù)3.0階段。 大數(shù)據(jù)1.0：單一的批計算 大數(shù)據(jù)2來自：百科![]()
好地去開發(fā)和使用 GaussDB數(shù)據(jù)庫 。 本課程講述了 GaussDB 的所有工具使用，方便用戶學(xué)習(xí)和查看。學(xué)習(xí)本課程之前，需要了解操作系統(tǒng)知識，C/Java語言，熟悉C/Java的一種IDE與SQL語法。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolca來自：百科![]()
多語言SDK提供豐富的資產(chǎn)存儲管理接口，支持圖片、視頻、音頻、3D模型、文本等富媒體的一鍵存儲。安全、高可靠、類型豐富，無需考慮容量限制。 基于深度學(xué)習(xí)和大樣本庫的 內(nèi)容審核 能力，支持對圖片、文本、視頻進(jìn)行涉黃、廣告、涉暴等內(nèi)容的自動檢測，幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險。 CND全球穩(wěn)定加速，將數(shù)字來自：百科![]()
+FN)，即混淆矩陣中某一列預(yù)測正確的個數(shù)除以該列的樣本和。 精確率 精確率，正確預(yù)測的正例數(shù)和預(yù)測正例總數(shù)的比值，這個值越大代表誤檢的概率越小。計算公式P=TP/(TP+FP)，即混淆矩陣中某一行預(yù)測正確的個數(shù)除以該行的樣本和。 F1值 精確率與召回率的調(diào)和均值。計算公式F1=來自：百科![]()
華為云計算 云知識 查詢所有備份ListBackups 查詢所有備份ListBackups 時間：2023-08-31 16:32:28 API網(wǎng)關(guān) 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計算 彈性伸縮 功能介紹 查詢所有副本 調(diào)試 您可以在API Explorer中調(diào)試該接口，支持自動認(rèn)證鑒權(quán)。API來自：百科![]()
賽題為：“愛（AI）美食 – 通過小樣本學(xué)習(xí)進(jìn)行美食識別”。隨著越來越多AI應(yīng)用場景的涌現(xiàn)，在實(shí)際開發(fā)中，經(jīng)常會遇到訓(xùn)練樣本數(shù)量不足的問題。因此，此次大賽賽題的核心是小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，通過對大量已知分類的物體特征進(jìn)行有效學(xué)習(xí)，然后根據(jù)小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，對少量新分類圖片進(jìn)行有效特征提取，準(zhǔn)確地識別出新的分類。來自：百科
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