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- 深度學(xué)習(xí) 相似度檢測(cè)算法 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計(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)通過組合低層特來自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 相似度檢測(cè)算法 相關(guān)內(nèi)容
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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：百科算法和應(yīng)用示例。 課程簡(jiǎn)介 本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識(shí)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(xí) 相似度檢測(cè)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(yùn)算對(duì)輸入進(jìn)行局部特征提取；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(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(jì)算相似性的常見方法（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來實(shí)現(xiàn)。來自：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。來自：百科![]()
值。 課程簡(jiǎn)介 為了解決真實(shí)世界中的問題，我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時(shí)也需要機(jī)器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實(shí)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(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識(shí)： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。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![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤異常檢測(cè) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤異常檢測(cè) 時(shí)間：2021-01-05 11:41:15 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤異常檢測(cè)基于網(wǎng)絡(luò)人工智能(NAIE)訓(xùn)練平臺(tái)的硬盤異常預(yù)測(cè)程序，通過機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建硬盤故障預(yù)測(cè)模型，對(duì)數(shù)據(jù)來自：百科![]()
數(shù)據(jù)，再通過機(jī)器學(xué)習(xí)、NLP、CFG調(diào)用圖、DFG數(shù)據(jù)流圖等等匹配算法進(jìn)行代碼相似度的檢測(cè)，這種基于語義的代碼相似度檢測(cè)與基于文本相似度檢測(cè)相比準(zhǔn)確率高； 2.3 具備包管理機(jī)制的語言，比如Java、Go，可以通過引用的開源軟件包信息來實(shí)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(xí)賽2021-KPI異常檢測(cè) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測(cè) 時(shí)間：2021-01-05 11:40:25 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測(cè)提供某運(yùn)營(yíng)商的KPI真實(shí)數(shù)據(jù)，參賽選手需要根據(jù)歷史40天異常標(biāo)簽數(shù)據(jù)（訓(xùn)練數(shù)據(jù)集），訓(xùn)練模型并檢測(cè)后續(xù)17天內(nèi)各KPI（測(cè)試數(shù)據(jù)集）中的異常。來自：百科![]()
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)模糊的數(shù)據(jù)表單自動(dòng)檢測(cè)，減少人工復(fù)查，提升工作效率。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021日志異常檢測(cè) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021日志異常檢測(cè) 時(shí)間：2021-01-05 11:45:27 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-日志異常檢測(cè)：大規(guī)模通信設(shè)備在運(yùn)行中會(huì)產(chǎn)生海量日志，日志記錄了設(shè)備的運(yùn)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(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)模糊的數(shù)據(jù)表單自動(dòng)檢測(cè)，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(chǎng)景 智能問答系統(tǒng) 通過中文分詞、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)問題對(duì)的相似度，可解決問答、對(duì)話、語料挖掘、知識(shí)庫構(gòu)建等問題。 通過中文分詞、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)問題對(duì)的相似度，可解決問答、對(duì)話、語料挖掘、知識(shí)庫構(gòu)建等問題。 文本分析來自：專題![]()
<<能見度檢測(cè)算法>> AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)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(jìn)制SCA檢測(cè)技術(shù)在安全審計(jì)、漏洞檢測(cè)中起到了很大作用，業(yè)界二進(jìn)制SCA檢測(cè)技術(shù)基本原理都是基于特征庫，利用算法進(jìn)行相似度計(jì)算，從而檢測(cè)出二進(jìn)制程序中引用了哪些開源軟件及對(duì)應(yīng)的版本號(hào)信息，因此特征庫的全面性和及時(shí)性對(duì)二進(jìn)制SCA檢測(cè)結(jié)果起到至關(guān)重要的作用，本文簡(jiǎn)來自：百科![]()
確位置。算法優(yōu)化是指對(duì)算法的有關(guān)性能進(jìn)行優(yōu)化，如時(shí)間復(fù)雜度、空間復(fù)雜度、正確性、健壯性。大數(shù)據(jù)時(shí)代到來，算法要處理數(shù)據(jù)的數(shù)量級(jí)也越來越大以及處理問題的場(chǎng)景千變?nèi)f化。 為了增強(qiáng)算法的處理問題的能力，對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化是必不可少的。算法優(yōu)化一般是對(duì)算法結(jié)構(gòu)和收斂進(jìn)行優(yōu)化。 本算法雖然包括來自：云商店![]()
包括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從而實(shí)現(xiàn)Spark性能倍級(jí)提升。 內(nèi)容大綱： 1. 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程； 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn)； 3. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理創(chuàng)新； 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實(shí)踐； 5. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐。 聽眾收益：來自：百科
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