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- 深度學(xué)習(xí) 圖片相似度 內(nèi)容精選 換一換
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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
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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(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：百科成。輸入層用于輸入數(shù)據(jù)；卷積層通過(guò)卷積運(yùn)算對(duì)輸入進(jìn)行局部特征提??；池化層通過(guò)下采樣的方式降低特征圖的分辨率，從而降低輸出對(duì)位置和形變的敏感度，同時(shí)還可降低網(wǎng)絡(luò)中的參數(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)類別空間的映射，最終的圖像分類便是由全來(lái)自：百科
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方法有K子圖匹配、路徑相似性、圖嵌入。 基于特征的相似度：計(jì)算相似性的常見(jiàn)方法（28種）是將一段二進(jìn)制代碼表示為向量或一組特征，使得類似的二進(jìn)制代碼具有相似的特征向量或特征集。這里應(yīng)用最多的是利用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)。 Hash匹配相似度：對(duì)于多維向量數(shù)據(jù)相似度快速匹配，通常使用局部敏感hash算法LSH來(lái)實(shí)現(xiàn)。來(lái)自：百科![]()
類的水平。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) 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) 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) 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![]()
時(shí)間：2020-09-16 11:27:14 圖像搜索 （ Image Search ）基于深度學(xué)習(xí)與 圖像識(shí)別 技術(shù)，結(jié)合不同應(yīng)用業(yè)務(wù)和行業(yè)場(chǎng)景，利用特征向量化與搜索能力，幫助您從指定圖庫(kù)中搜索相同或相似的圖片。 圖像搜索服務(wù)以開(kāi)放API（Application Programming In來(lái)自：百科![]()
了用戶的購(gòu)物體驗(yàn)。 圖1商品圖片搜索示意圖 版權(quán)圖片搜索 版權(quán)圖片是攝影和設(shè)計(jì)類網(wǎng)站的重要資產(chǎn)，版權(quán)圖片搜索可以從海量圖片庫(kù)中快速定位侵權(quán)盜用圖片，幫助圖庫(kù)網(wǎng)站捍衛(wèi)權(quán)益。 圖2版權(quán)圖片搜索示意圖 商品推薦 將用戶拍攝的圖片在商品庫(kù)中搜索，找到同款或相似的商品，進(jìn)行商品銷售或者相關(guān)商品推薦。來(lái)自：百科![]()
圖像搜索（Image Search）：基于領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)與圖像識(shí)別技術(shù)，結(jié)合不同應(yīng)用業(yè)務(wù)和行業(yè)場(chǎng)景，利用特征向量化與搜索能力，幫助客戶從指定圖庫(kù)中搜索相同或相似的圖片。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括圖像搜索服務(wù)介紹和基本操作。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，了解圖像搜索的特性、解決方案等，并掌握其申請(qǐng)和調(diào)用方法。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 時(shí)間：2021-06-30 18:22:10 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型如下圖所示： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在?????????????????????????????????????????來(lái)自：百科![]()
扣減適用所有企業(yè)項(xiàng)目的套餐包。 圖片讀取文字如何提高識(shí)別速度？ ? 識(shí)別速度與圖片大小有關(guān)，圖片大小會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)傳輸、圖片base64解碼等處理過(guò)程的時(shí)間，因此建議在圖片文字清晰的情況下，適當(dāng)壓縮圖片的大小，以便降低圖片識(shí)別時(shí)間。推薦上傳JPG圖片格式。 根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，一般建議證件來(lái)自：專題![]()
時(shí)間：2020-09-16 11:33:54 圖像搜索（ImageSearch），即以圖搜圖，華為云圖像搜索基于深度學(xué)習(xí)與圖像識(shí)別技術(shù)，利用特征向量化與搜索能力，幫助客戶從指定圖庫(kù)中搜索相同及相似的圖片。 共有三種方式可以基于已構(gòu)建好的請(qǐng)求消息發(fā)起請(qǐng)求。 cURL cURL是一個(gè)命令行工具，用來(lái)執(zhí)來(lái)自：百科![]()
文字轉(zhuǎn)換成語(yǔ)音 適用于哪些場(chǎng)景 智能問(wèn)答系統(tǒng) 通過(guò)中文分詞、短文本相似度、命名實(shí)體識(shí)別等相關(guān)技術(shù)計(jì)算兩個(gè)問(wèn)題對(duì)的相似度，可解決問(wèn)答、對(duì)話、語(yǔ)料挖掘、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建等問(wèn)題。 通過(guò)中文分詞、短文本相似度、命名實(shí)體識(shí)別等相關(guān)技術(shù)計(jì)算兩個(gè)問(wèn)題對(duì)的相似度，可解決問(wèn)答、對(duì)話、語(yǔ)料挖掘、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建等問(wèn)題。 文本分析來(lái)自：專題![]()
響應(yīng)速度快：響應(yīng)速度小于0.1秒。 清晰度檢測(cè) 清晰度檢測(cè)有以下應(yīng)用場(chǎng)景： 企業(yè)表單驗(yàn)證 基于圖像清晰度檢測(cè)技術(shù)，對(duì)于企業(yè)上傳的數(shù)據(jù)表單，自動(dòng)對(duì)圖像的清晰度進(jìn)行判斷并量化，減少二次上傳，降低人工成本。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)如下： 準(zhǔn)確率高：準(zhǔn)確檢測(cè)圖像清晰度，并進(jìn)行量化。 提升企業(yè)效率：對(duì)模糊的來(lái)自：百科![]()
響應(yīng)速度快：響應(yīng)速度小于0.1秒。 清晰度檢測(cè) 清晰度檢測(cè)有以下應(yīng)用場(chǎng)景： 企業(yè)表單驗(yàn)證 基于圖像清晰度檢測(cè)技術(shù)，對(duì)于企業(yè)上傳的數(shù)據(jù)表單，自動(dòng)對(duì)圖像的清晰度進(jìn)行判斷并量化，減少二次上傳，降低人工成本。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)如下： 準(zhǔn)確率高：準(zhǔn)確檢測(cè)圖像清晰度，并進(jìn)行量化。 提升企業(yè)效率：對(duì)模糊的來(lái)自：百科
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