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來自:百科需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標 學(xué)完本課程后,您將能夠:描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展;熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”;熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與優(yōu)化;描述深度學(xué)習(xí)中常見的問題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡介 2. 訓(xùn)練法則來自:百科
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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(xí)理論、算法和應(yīng)用示例,讓你對雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí),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et-5。 LeNet-5由輸入層、卷積層、池化層和全連接層組成。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來自:百科
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WAF 的出現(xiàn)是由于傳統(tǒng)防火墻無法對應(yīng)用層的攻擊進行有效抵抗,并且IPS也無法從根本上防護應(yīng)用層的攻擊。因此出現(xiàn)了保護Web應(yīng)用安全的 Web應(yīng)用防火墻 系統(tǒng)(簡稱“WAF”)。 WAF是通過檢測應(yīng)用層的數(shù)據(jù)來進行訪問控制或者對應(yīng)用進行控制,而傳統(tǒng)防火墻對三、四層數(shù)據(jù)進行過濾,從而進行訪問控制,不對應(yīng)用層數(shù)據(jù)進行分析。來自:百科
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