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  • 深度學(xué)習(xí) 質(zhì)量檢測(cè)部6 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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    訓(xùn)練法則 3. 激活函數(shù) 4. 正則化 5. 優(yōu)化器 6. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型 7. 常見(jiàn)問(wèn)題 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者,致力于讓
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  • 深度學(xué)習(xí) 質(zhì)量檢測(cè)部6 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。
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    因此數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵要素之一。 MNIST數(shù)據(jù)集是目前手寫數(shù)字識(shí)別領(lǐng)域使用最為廣泛的公開(kāi)數(shù)據(jù)集,大部分識(shí)別算法都會(huì)基于它進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證。MNIST數(shù)據(jù)集包含0~9這10種數(shù)字,每一種數(shù)字都包含大量不同形態(tài)的手寫數(shù)字圖片訓(xùn)練集,分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。訓(xùn)練集涵蓋6萬(wàn)張手寫數(shù)字圖片
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  • 深度學(xué)習(xí) 質(zhì)量檢測(cè)部6 更多內(nèi)容
  • 本方法。 4、掌握主流深度學(xué)習(xí)模型的技術(shù)特點(diǎn)。 課程大綱 第1章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)概念 第2章 數(shù)據(jù)集處理 第3章 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 第4章 正則化 第5章 優(yōu)化器 第6章 初始化 第7章 參數(shù)調(diào)節(jié) 第8章 深度信念網(wǎng)絡(luò) 第9章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第10章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 華為云 面向未來(lái)的智能世
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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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    春季賽: 提交成績(jī)時(shí)間:2021年3月23日~2021年06月11日 成績(jī)公布:2021年6月14號(hào),關(guān)注榮譽(yù)榜中公布的過(guò)線成績(jī)、過(guò)線選手名單、社會(huì)實(shí)踐證書申請(qǐng)指南 獲獎(jiǎng)公布:2021年6月22號(hào)起,關(guān)注榮譽(yù)榜中參與獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)名單及領(lǐng)獎(jiǎng)方式 夏季賽: 提交成績(jī)時(shí)間:2021年06月24日~2021年09月12日
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    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。 【賽事階段】 報(bào)名時(shí)間:2021年1月1日8:00~2021年12月12日20:00 年中賽: 提交成績(jī)時(shí)間:2021年1月1日8:00~2021年6月13日20:00 成績(jī)公布:2021年6月16號(hào),關(guān)注榮譽(yù)榜
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    提交成績(jī)時(shí)間:2021年1月1日8:00~2021年6月13日20:00 成績(jī)公布:2021年6月16號(hào),關(guān)注榮譽(yù)榜中公布的過(guò)線成績(jī)、過(guò)線選手名單、社會(huì)實(shí)踐證書申請(qǐng)指南 獲獎(jiǎng)公布:2021年6月27號(hào)起,關(guān)注榮譽(yù)榜中參與獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)名單及領(lǐng)獎(jiǎng)方式 年末賽: 提交成績(jī)時(shí)間:2021年6月14日8:00~2021年12月12日20:00
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    數(shù)據(jù)治理中心DataArts Studio數(shù)據(jù)質(zhì)量模塊支持對(duì)業(yè)務(wù)指標(biāo)和數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)控,數(shù)據(jù)質(zhì)量可檢驗(yàn),幫助用戶及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。 免費(fèi)注冊(cè) 立即購(gòu)買 數(shù)據(jù)質(zhì)量基本功能介紹 數(shù)據(jù)質(zhì)量:可控可檢驗(yàn) 數(shù)據(jù)質(zhì)量模塊支持對(duì)業(yè)務(wù)指標(biāo)和數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)控,數(shù)據(jù)質(zhì)量可檢驗(yàn),幫助用戶及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。 業(yè)務(wù)指標(biāo)監(jiān)控
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    02:18 網(wǎng)站安全檢測(cè) 域名認(rèn)證的操作流程 網(wǎng)站安全檢測(cè) 創(chuàng)建網(wǎng)站掃描任務(wù) 02:27 網(wǎng)站安全檢測(cè) 創(chuàng)建網(wǎng)站掃描任務(wù) 網(wǎng)站安全檢測(cè) 主機(jī)掃描的操作流程 04:54 網(wǎng)站安全檢測(cè) 主機(jī)掃描的操作流程 網(wǎng)站安全檢測(cè) 查看漏洞檢測(cè)日志 02:07 網(wǎng)站安全檢測(cè) 查看漏洞檢測(cè)日志 網(wǎng)站安全檢測(cè)
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    人員倒地檢測(cè) 人員倒地檢測(cè) 時(shí)間:2021-01-12 15:17:56 視頻監(jiān)控 視頻檢測(cè) 華為云好望商城人員倒地檢測(cè),是針對(duì)出現(xiàn)在視頻畫面中特定區(qū)域的人員進(jìn)行倒地檢測(cè),算法采用機(jī)器視覺(jué)圖像感知技術(shù),通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)及深度學(xué)習(xí)技術(shù),對(duì)人員的精確檢測(cè)跟蹤,實(shí)現(xiàn)對(duì)人體倒地檢測(cè)分析檢測(cè)。
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    漏洞掃描服務(wù)是針對(duì)網(wǎng)站進(jìn)行漏洞掃描的一種安全檢測(cè)服務(wù),目前提供通用漏洞檢測(cè)、漏洞生命周期管理、自定義掃描多項(xiàng)服務(wù)。用戶新建任務(wù)后,即可人工觸發(fā)掃描任務(wù),檢測(cè)出網(wǎng)站的漏洞并給出漏洞修復(fù)建議。 漏洞掃描服務(wù)是針對(duì)網(wǎng)站進(jìn)行漏洞掃描的一種安全檢測(cè)服務(wù),目前提供通用漏洞檢測(cè)、漏洞生命周期管理、自定義掃描
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    專業(yè)版為付費(fèi)版本,提供全量功能,包含安全漏洞、隱私合規(guī)檢測(cè)。隱私合規(guī)緊跟工信164號(hào)發(fā)文,針對(duì)違規(guī)收集個(gè)人信息、超范圍收集個(gè)人信息、頻繁索權(quán)、過(guò)度索權(quán)等通報(bào)問(wèn)題進(jìn)行檢測(cè)。用戶可在線查看掃描報(bào)告,并導(dǎo)出PDF格式離線報(bào)告。 App合規(guī)檢測(cè)常見(jiàn)問(wèn)題 App合規(guī)檢測(cè)常見(jiàn)問(wèn)題 App合規(guī)檢測(cè)任務(wù)狀態(tài)顯示失敗如何處理?
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    APP隱私合規(guī)檢測(cè)_漏洞檢測(cè) 什么是App隱私合規(guī)檢測(cè) 漏洞掃描 服務(wù)(Vulnerability Scan Service,簡(jiǎn)稱VSS)是針對(duì)網(wǎng)站、主機(jī)、移動(dòng)應(yīng)用、軟件包/固件進(jìn)行漏洞掃描的一種安全檢測(cè)服務(wù),目前提供通用漏洞檢測(cè)、漏洞生命周期管理、自定義掃描多項(xiàng)服務(wù)。掃描成功后,
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    本、視頻的檢測(cè)技術(shù),可自動(dòng)檢測(cè)涉黃、廣告、涉政涉暴、涉政敏感人物等內(nèi)容,對(duì)用戶上傳的圖片、文字、視頻進(jìn)行 內(nèi)容審核 ,幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。 內(nèi)容檢測(cè)服務(wù)以開(kāi)放API(Application Programming Interface,應(yīng)用程序編程接口)的方式提供給用戶,用戶通過(guò)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 安全帽檢測(cè) 安全帽檢測(cè) 時(shí)間:2021-01-07 11:11:26 視頻監(jiān)控 視頻檢測(cè) 華為云好望商城安全帽檢測(cè),是利用AI視頻分析技術(shù),對(duì)檢測(cè)區(qū)域內(nèi)的工作人員是否佩戴安全帽進(jìn)行檢測(cè),當(dāng)檢測(cè)到有人員未佩戴安全帽時(shí)產(chǎn)生告警。適用于對(duì)佩戴安全帽有要求的場(chǎng)景,如建筑工地、生產(chǎn)廠區(qū)、工業(yè)園區(qū)等。
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    服務(wù)郵箱:frotec_support@seisys.cn 商品鏈接:<<交通事件檢測(cè)>> 相關(guān)商品: <<貨車異常行駛檢測(cè)>> <<能見(jiàn)度檢測(cè)算法>> AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)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Tra
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