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大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉入雙向對偶系統(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自：百科參數(shù)和計算量；全連接層將局部特征通過權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連接層完成的。有了這樣一個神經(jīng)網(wǎng)絡后，我們還需要用大量數(shù)據(jù)集對它進行不斷地訓練，才能對輸入數(shù)據(jù)有較為準確的預測結果，這一過程便依賴于華為自研的深度學習框架MindSpore。來自：百科
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水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的 語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關內容與應用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(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兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡來自：百科![]()
ModelArts訓練之超參搜索 ModelArts訓練之超參搜索 ModelArts訓練中新增了超參搜索功能，自動實現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能，在無需算法工程師介入的情況下，即可自動進行超參的調優(yōu)，在速度和精度上超過人工調優(yōu)。來自：專題![]()
類，pii 表示第i類分類正確的數(shù)量，pij 表示第i類被識別為第j類的數(shù)量。 Dice系數(shù) 取值范圍為0-1，越接近1說明模型越好。Dice系數(shù)計算公式如下所示。 假設類別總數(shù)是k+1 類，pii 表示第i類分類正確的數(shù)量，pij 表示第i類被識別為第j類的數(shù)量。 調用模型評估接口了解評估結果來自：百科![]()
華為云計算 云知識 查詢PublicIp數(shù)量CountPublicIp 查詢PublicIp數(shù)量CountPublicIp 時間：2023-10-16 16:34:09 功能介紹 查詢PublicIp數(shù)量 調試 您可以在API Explorer中調試該接口，支持自動認證鑒權。API來自：百科![]()
，基于深度學習的圖像智能審核方案，準確識別圖片中的涉黃、涉政涉暴、涉政敏感人物、廣告、不良場景等內容，識別快速準確，幫助企業(yè)降低人力審核成本 功能描述 涉黃檢測 可對圖像中涉黃信息進行識別并對涉黃程度量化，自動識別涉黃、低俗等內容 涉政涉暴檢測 基于深度學習算法和大量的樣本圖像，來自：百科![]()
很多事件的數(shù)據(jù)量很少，用常規(guī)的方式訓練模型一個算法耗時長，準確率低。我們依托于預訓練大模型、小樣本學習等技術，可以對這種數(shù)據(jù)量小的城市問題進行模型訓練學習。同時通過圖像生成等數(shù)據(jù)增強技術，可以實現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上，晴天的圖像遷移成雨霧等，這樣不僅提高了數(shù)據(jù)量儲備，而且還可以來自：百科![]()
賽賽題。 選擇企業(yè)賽題-客觀題（面向未知域和未知類別的小樣本學習）的同學需在大賽官網(wǎng)https://cpipc.chinadegrees.cn/和華為云大賽平臺報名，在華為云大賽平臺提交作品。面向未知域和未知類別的小樣本學習詳細賽題請參見賽題說明頁面。 三、參賽對象及方式 1、參來自：百科![]()
通過分析用戶持有數(shù)字資產(chǎn)類型、數(shù)量等構建用戶畫像，精準營銷。 潛在營收來源 數(shù)字資產(chǎn)在智能合約中支持定義版稅比例，品牌獨家，限流數(shù)字藏品流通能夠帶來潛在持續(xù)收入。 游戲行業(yè) 實現(xiàn)游戲資產(chǎn)流通 將游戲道具、資產(chǎn)或IP周邊數(shù)字資產(chǎn)化，數(shù)字資產(chǎn)可流通、變現(xiàn)，從而擴大用戶量、增加用戶粘性。 有助于創(chuàng)新決策來自：專題![]()
混合云網(wǎng)絡。 立即使用 虛擬私有云VPC 網(wǎng)絡規(guī)劃 在創(chuàng)建VPC之前，您需要根據(jù)具體的業(yè)務需求規(guī)劃VPC的數(shù)量、子網(wǎng)的數(shù)量、IP網(wǎng)段劃分和互連互通方式等。 如何規(guī)劃VPC數(shù)量？ VPC具有區(qū)域屬性，默認情況下，不同區(qū)域的VPC之間內網(wǎng)不互通，同區(qū)域的不同VPC內網(wǎng)不互通，同一個VPC下的不同可用區(qū)之間內網(wǎng)互通。來自：專題![]()
數(shù)據(jù)管理 團隊標注目前不支持用戶自定義成員任務分配，數(shù)據(jù)是平均分配的。 當數(shù)量和團隊成員人數(shù)不成比例，無法平均分配時，則將多余的幾張圖片，隨機分配給團隊成員。 如果樣本數(shù)少于待分配成員時，部分成員會存在未分配到樣本的情況。樣本只會分配給labeler，比如10000張都是未標注，且5個都是來自：專題![]()
易上手 提供多種預置模型，開源模型想用就用。 模型超參自動優(yōu)化，簡單快速。 零代碼開發(fā)，簡單操作訓練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學習框架，提升算法開發(fā)效率和訓練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在來自：百科![]()
獲取函數(shù)預留實例數(shù)量ListFunctionReservedInstances 獲取函數(shù)預留實例數(shù)量ListFunctionReservedInstances 時間：2023-08-09 11:29:07 API網(wǎng)關 云服務器 云主機 云計算 彈性伸縮 功能介紹 獲取函數(shù)預留實例數(shù)量。 調試來自：百科
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