- 深度學(xué)習(xí) 圖片檢索 內(nèi)容精選 換一換
-
來自: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) 圖片檢索 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。來自:百科從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一,應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來自:百科
- 深度學(xué)習(xí) 圖片檢索 更多內(nèi)容
-
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。來自: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)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自: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
時(shí)間:2020-10-30 15:12:04 圖像識(shí)別 ( Image Recognition ),基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù),利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析和理解,以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)象的技術(shù)?;?span style='color:#C7000B'>深度學(xué)習(xí)技術(shù),可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺內(nèi)容,提供多種物體、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽,具備目標(biāo)檢測(cè)和屬性識(shí)別等能來自:百科
解圖像內(nèi)容,讓智能相冊(cè)管理、照片檢索和分類、基于場(chǎng)景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1 圖像標(biāo)簽 示例圖 名人識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測(cè),準(zhǔn)確識(shí)別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判斷條形碼圖片為原始拍攝,還是經(jīng)過二次翻拍、打來自:百科
API獲取推理結(jié)果,幫助用戶自動(dòng)采集關(guān)鍵數(shù)據(jù),打造智能化業(yè)務(wù)系統(tǒng),提升業(yè)務(wù)效率。 立即使用 立即購(gòu)買 什么是圖像識(shí)別 媒資圖像標(biāo)簽 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺內(nèi)容,提供多種物體、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽,具備目標(biāo)檢測(cè)和屬性識(shí)別等能力幫助客戶準(zhǔn)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容。主要面向媒資素材管理、內(nèi)容推薦、廣告營(yíng)銷等領(lǐng)域。來自:專題
表的電子化,恢復(fù)結(jié)構(gòu)化信息。 通用文字識(shí)別 提取圖片內(nèi)的文字及其對(duì)應(yīng)位置信息,并能夠根據(jù)文字在圖片中的位置進(jìn)行結(jié)構(gòu)化整理工作。 手寫文字識(shí)別 識(shí)別文檔中的手寫文字信息,并將識(shí)別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果返回給用戶。 網(wǎng)絡(luò)圖片識(shí)別 自動(dòng)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)圖片內(nèi)的所有文字及其對(duì)應(yīng)位置信息,并能根據(jù)識(shí)別出來的來自:專題
- 基于深度學(xué)習(xí)的場(chǎng)景文字檢索
- 圖片反向檢索【轉(zhuǎn)載】
- 深度學(xué)習(xí)圖片分類CNN模板
- 基于信息檢索和深度學(xué)習(xí)結(jié)合的單元測(cè)試用例斷言自動(dòng)生成
- 《MXNet深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》—1.1.3 深度學(xué)習(xí)
- PyTorch 深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn) | 基于 ResNet 的花卉圖片分類
- 深度學(xué)習(xí)
- 《MXNet深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》—1.2 深度學(xué)習(xí)框架
- PyTorch深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn) | 深度學(xué)習(xí)框架(PyTorch)
- 深度學(xué)習(xí)修煉(一)——從機(jī)器學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)向深度學(xué)習(xí)