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- 深度學(xué)習 相似度檢測算法 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計算 云知識 深度學(xué)習概覽 深度學(xué)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(xué)習相關(guān)的基本知識，其中包括深度學(xué)習的發(fā)展歷程、深度學(xué)習神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習工程中常見的問題。 目標學(xué)員來自：百科算法和應(yīng)用示例。 課程簡介 本課程介紹了雙向深度學(xué)習理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對雙向深度學(xué)習有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學(xué)習，使學(xué)員： 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云來自：百科
- 深度學(xué)習 相似度檢測算法 更多內(nèi)容
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成。輸入層用于輸入數(shù)據(jù)；卷積層通過卷積運算對輸入進行局部特征提??；池化層通過下采樣的方式降低特征圖的分辨率，從而降低輸出對位置和形變的敏感度，同時還可降低網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)和計算量；全連接層將局部特征通過權(quán)值矩陣組裝成完整的圖像，完成特征空間到真實類別空間的映射，最終的圖像分類便是由全來自：百科![]()
方法有K子圖匹配、路徑相似性、圖嵌入。 基于特征的相似度：計算相似性的常見方法（28種）是將一段二進制代碼表示為向量或一組特征，使得類似的二進制代碼具有相似的特征向量或特征集。這里應(yīng)用最多的是利用機器學(xué)習來實現(xiàn)。 Hash匹配相似度：對于多維向量數(shù)據(jù)相似度快速匹配，通常使用局部敏感hash算法LSH來實現(xiàn)。來自：百科![]()
類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(xué)習中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習模型。 課程目標 通過本課程的學(xué)習，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)習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
值。 課程簡介 為了解決真實世界中的問題，我們的深度學(xué)習算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時也需要機器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學(xué)習。 課程目標 通過本課程的學(xué)習，使學(xué)員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學(xué)習：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)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)平臺來自：百科![]()
、自動機器學(xué)習等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)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(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標 通過本課程的學(xué)習，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習賽2021-硬盤異常檢測 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習賽2021-硬盤異常檢測 時間：2021-01-05 11:41:15 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習賽2021-硬盤異常檢測基于網(wǎng)絡(luò)人工智能(NAIE)訓(xùn)練平臺的硬盤異常預(yù)測程序，通過機器學(xué)習構(gòu)建硬盤故障預(yù)測模型，對數(shù)據(jù)來自：百科![]()
數(shù)據(jù)，再通過機器學(xué)習、NLP、CFG調(diào)用圖、DFG數(shù)據(jù)流圖等等匹配算法進行代碼相似度的檢測，這種基于語義的代碼相似度檢測與基于文本相似度檢測相比準確率高； 2.3 具備包管理機制的語言，比如Java、Go，可以通過引用的開源軟件包信息來實現(xiàn)開源軟件的關(guān)聯(lián)分析，這種方法可以幾乎可以來自：百科![]()
華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習賽2021-KPI異常檢測 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習賽2021-KPI異常檢測 時間：2021-01-05 11:40:25 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習賽2021-KPI異常檢測提供某運營商的KPI真實數(shù)據(jù)，參賽選手需要根據(jù)歷史40天異常標簽數(shù)據(jù)（訓(xùn)練數(shù)據(jù)集），訓(xùn)練模型并檢測后續(xù)17天內(nèi)各KPI（測試數(shù)據(jù)集）中的異常。來自：百科![]()
1秒。 清晰度檢測 清晰度檢測有以下應(yīng)用場景： 企業(yè)表單驗證 基于圖像清晰度檢測技術(shù)，對于企業(yè)上傳的數(shù)據(jù)表單，自動對圖像的清晰度進行判斷并量化，減少二次上傳，降低人工成本。 場景優(yōu)勢如下： 準確率高：準確檢測圖像清晰度，并進行量化。 提升企業(yè)效率：對模糊的數(shù)據(jù)表單自動檢測，減少人工復(fù)查，提升工作效率。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習賽2021日志異常檢測 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習賽2021日志異常檢測 時間：2021-01-05 11:45:27 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習賽2021-日志異常檢測：大規(guī)模通信設(shè)備在運行中會產(chǎn)生海量日志，日志記錄了設(shè)備的運行狀態(tài)，通過收集并分析日志，可以發(fā)現(xiàn)來自：百科![]()
1秒。 清晰度檢測 清晰度檢測有以下應(yīng)用場景： 企業(yè)表單驗證 基于圖像清晰度檢測技術(shù)，對于企業(yè)上傳的數(shù)據(jù)表單，自動對圖像的清晰度進行判斷并量化，減少二次上傳，降低人工成本。 場景優(yōu)勢如下： 準確率高：準確檢測圖像清晰度，并進行量化。 提升企業(yè)效率：對模糊的數(shù)據(jù)表單自動檢測，減少人工復(fù)查，提升工作效率。來自：百科![]()
文字轉(zhuǎn)換成語音 適用于哪些場景 智能問答系統(tǒng) 通過中文分詞、短文本相似度、命名實體識別等相關(guān)技術(shù)計算兩個問題對的相似度，可解決問答、對話、語料挖掘、知識庫構(gòu)建等問題。 通過中文分詞、短文本相似度、命名實體識別等相關(guān)技術(shù)計算兩個問題對的相似度，可解決問答、對話、語料挖掘、知識庫構(gòu)建等問題。 文本分析來自：專題![]()
<<能見度檢測算法>> AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學(xué)習與深度學(xué)習提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。來自：云商店![]()
14:40:58 【摘要】 二進制SCA檢測技術(shù)在安全審計、漏洞檢測中起到了很大作用，業(yè)界二進制SCA檢測技術(shù)基本原理都是基于特征庫，利用算法進行相似度計算，從而檢測出二進制程序中引用了哪些開源軟件及對應(yīng)的版本號信息，因此特征庫的全面性和及時性對二進制SCA檢測結(jié)果起到至關(guān)重要的作用，本文簡來自：百科![]()
確位置。算法優(yōu)化是指對算法的有關(guān)性能進行優(yōu)化，如時間復(fù)雜度、空間復(fù)雜度、正確性、健壯性。大數(shù)據(jù)時代到來，算法要處理數(shù)據(jù)的數(shù)量級也越來越大以及處理問題的場景千變?nèi)f化。 為了增強算法的處理問題的能力，對算法進行優(yōu)化是必不可少的。算法優(yōu)化一般是對算法結(jié)構(gòu)和收斂進行優(yōu)化。 本算法雖然包括來自：云商店![]()
包括優(yōu)化的機器學(xué)習算法，從而實現(xiàn)Spark性能倍級提升。 內(nèi)容大綱： 1. 大數(shù)據(jù)機器學(xué)習算法發(fā)展歷程； 2. 機器學(xué)習算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn)； 3. 鯤鵬BoostKit機器學(xué)習算法原理創(chuàng)新； 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實踐； 5. 鯤鵬BoostKit機器學(xué)習算法實踐。 聽眾收益：來自：百科
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