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  • 深度學習 所有樣本分為一類 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 深度學習 深度學習 時間:2020-11-23 16:30:56 深度學習( Deep Learning,DL)是機器學習的一種,機器學習是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學習結(jié)構(gòu)。深度學習通過組合低層特
    來自:百科
    華為云計算 云知識 深度學習概覽 深度學習概覽 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習相關(guān)的基本知識,其中包括深度學習的發(fā)展歷程、深度學習神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學習工程中常見的問題。 目標學員
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  • 深度學習 所有樣本分為一類 相關(guān)內(nèi)容
  • 大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間:2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點,從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度,我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景,著重介紹雙向深度學習理論、算法和應(yīng)用示例。
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    從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 時間:2020-11-23 16:08:48 深度學習作為機器學習分支之一,應(yīng)用日益廣泛。 語音識別 、自動 機器翻譯 、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺,深度學習已經(jīng)滲入到我們生活中的每個
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  • 深度學習 所有樣本分為一類 更多內(nèi)容
  • 類的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。
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    華為云計算 云知識 基于深度學習算法的語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學習)算法,結(jié)合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時,更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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    華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 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)來進行構(gòu)建的,從2015年開始,學術(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
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    華為云計算 云知識 深度學習:IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學習: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這一真實場景開發(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融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺
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    、自動機器學習等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(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)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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    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,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、實驗、微認證,盡在????????????????
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    15:54:18 機器學習常見的分類有3種: 監(jiān)督學習:利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù),使其達到所要求性能的過程,也稱為監(jiān)督訓練或有教師學習。常見的有回歸和分類。 非監(jiān)督學習:在未加標簽的數(shù)據(jù)中,試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。常見的有聚類。 強化學習:智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學習,以使獎勵信號(強化信號)函數(shù)值最大。
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    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
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    智能標注有兩種類型: “主動學習”表示系統(tǒng)將自動使用半監(jiān)督學習,難例篩選等多種手段進行智能標注,降低人工標注量,幫助用戶找到難例。同時,可選擇“快速型”或“精準型”的算法類型。“快速型”僅使用已標注的樣本進行訓練;“精準型”會額外使用未標注的樣本做半監(jiān)督訓練,使得模型精度更高。
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    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 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
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    ,基于深度學習的圖像智能審核方案,準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 基于深度學習算法和大量的樣本圖像,
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    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,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
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    好地去開發(fā)和使用 GaussDB數(shù)據(jù)庫 。 本課程講述了 GaussDB 所有工具使用,方便用戶學習和查看。學習本課程之前,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。 立即學習 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolca
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    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。 基于深度學習和大樣本庫的 內(nèi)容審核 能力,支持對圖片、文本、視頻進行涉黃、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)風險。 CND全球穩(wěn)定加速,將數(shù)字
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    +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=
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    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 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,支持自動認證鑒權(quán)。API
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    賽題為:“愛(AI)美食 – 通過小樣本學習進行美食識別”。隨著越來越多AI應(yīng)用場景的涌現(xiàn),在實際開發(fā)中,經(jīng)常會遇到訓練樣本數(shù)量不足的問題。因此,此次大賽賽題的核心是小樣本學習技術(shù),通過對大量已知分類的物體特征進行有效學習,然后根據(jù)小樣本學習技術(shù),對少量新分類圖片進行有效特征提取,準確地識別出新的分類。
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