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  • 深度學(xué)習(xí) 圖像識(shí)別 訓(xùn)練過(guò)程 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種,機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特
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    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
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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。
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    從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫(xiě)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(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué),深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)
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  • 深度學(xué)習(xí) 圖像識(shí)別 訓(xùn)練過(guò)程 更多內(nèi)容
  • 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。
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    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
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    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。
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    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)
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    、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)
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    處理需求的客戶(hù)深度溝通后,其緊迫性與重要性不言而喻。如今國(guó)內(nèi)眾多圖像處理的公司越來(lái)越多,各種低價(jià)內(nèi)卷的情況經(jīng)常發(fā)生,而華為云 圖像識(shí)別 Image的出現(xiàn),讓我看到了解決這個(gè)問(wèn)題的可能性。 華為云圖像識(shí)別 Image 是一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的服務(wù),能夠準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺(jué)內(nèi)容,提供多種
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    ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介 ModelArts模型訓(xùn)練,俗稱(chēng)“建模”,指通過(guò)分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)模型,模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。
    來(lái)自:專(zhuān)題
    數(shù))來(lái)執(zhí)行它。存儲(chǔ)過(guò)程通常分為系統(tǒng)存儲(chǔ)過(guò)程和用戶(hù)自定義存儲(chǔ)過(guò)程。 存儲(chǔ)過(guò)程是數(shù)據(jù)庫(kù)中的一個(gè)重要對(duì)象。在數(shù)據(jù)量特別龐大的情況下利用存儲(chǔ)過(guò)程能達(dá)到倍速的效率提升。存儲(chǔ)過(guò)程在SQL開(kāi)發(fā)中,主要有以下作用: 1、重復(fù)使用:存儲(chǔ)過(guò)程可以重復(fù)使用,從而可以減少數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)人員的工作量。 2、提
    來(lái)自:百科
    權(quán)完成操作。 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 1、登錄ModelArts管理控制臺(tái)。 2、在左側(cè)導(dǎo)航欄中,選擇“訓(xùn)練管理 > 訓(xùn)練作業(yè)”,進(jìn)入“訓(xùn)練作業(yè)”列表。 3、單擊“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”,進(jìn)入“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”頁(yè)面,在該頁(yè)面填寫(xiě)訓(xùn)練作業(yè)相關(guān)參數(shù)信息。 4、選擇訓(xùn)練資源的規(guī)格。訓(xùn)練參數(shù)的可選范圍與已有算法的使用約束保持一致。
    來(lái)自:專(zhuān)題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) SSL證書(shū)驗(yàn)證過(guò)程 SSL證書(shū)驗(yàn)證過(guò)程 時(shí)間:2020-07-13 17:27:59 SSL證書(shū) SSL證書(shū)驗(yàn)證過(guò)程是怎樣的?我們知道,安裝SSL證書(shū)可以為網(wǎng)站信息加密,但并不是部署了證書(shū)后瀏覽器就會(huì)顯示安全標(biāo)志,而是會(huì)經(jīng)過(guò)一系列的驗(yàn)證過(guò)程。 第一,驗(yàn)證瀏覽器中“受信
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) CDN 的工作過(guò)程 CDN的工作過(guò)程 時(shí)間:2022-06-22 10:16:12 【CDN618鉅惠】 CDN 服務(wù)與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)最大的差別在于訪(fǎng)問(wèn)方式。傳統(tǒng)情況下,用戶(hù)發(fā)起訪(fǎng)問(wèn)請(qǐng)求后, 對(duì)于同一個(gè)內(nèi)容的所有用戶(hù)請(qǐng)求,都集中在同一個(gè)目標(biāo)服務(wù)器上。 而利用 CDN
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    圖像識(shí)別服務(wù) 圖像識(shí)別服務(wù) 圖像識(shí)別Image Recognition),是指利用計(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),包括 圖像標(biāo)簽 ,媒資圖像標(biāo)簽,圖像描述,名人識(shí)別,主體識(shí)別等。 圖像識(shí)別以開(kāi)放API(Application Programming
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    圖像識(shí)別服務(wù)介紹 圖像識(shí)別服務(wù)介紹 圖像識(shí)別Image Recognition),基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺(jué)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(hù)準(zhǔn)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容 圖像識(shí)別Image Recognition),基于深度學(xué)
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    特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集,讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 3、多場(chǎng)景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署為云端在線(xiàn)推理和批量推理,也可以直接部署到端和邊。 4、自動(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力,
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) E CS 創(chuàng)建過(guò)程--基礎(chǔ)配置(1) ECS創(chuàng)建過(guò)程--基礎(chǔ)配置(1) 時(shí)間:2021-07-01 10:45:20 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計(jì)算 一、ECS購(gòu)買(mǎi)流程 二、基礎(chǔ)配置1 1、計(jì)費(fèi)模式 提供按需、包周期(按月、按年)、競(jìng)價(jià)共3種計(jì)費(fèi)方式,使用越久越便宜。 2、區(qū)域
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 圖像識(shí)別 圖像識(shí)別 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)。基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺(jué)內(nèi)容,提供多種
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是圖像識(shí)別 什么是圖像識(shí)別 時(shí)間:2020-09-17 10:01:59 圖像識(shí)別Image Recognition),是指利用計(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),包括圖像標(biāo)簽,名人識(shí)別等。 圖像識(shí)別以開(kāi)放API(Application
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