- 深度學(xué)習(xí)的策略研究目的和意義 內(nèi)容精選 換一換
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征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦的機(jī)制來(lái)解釋說(shuō)明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用:計(jì)算機(jī)視覺(jué)、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。來(lái)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(biāo) 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(jiàn)的問(wèn)題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 2. 訓(xùn)練法則來(lái)自:百科
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的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)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)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來(lái)自:百科云知識(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。來(lái)自:百科
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計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ):深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ):深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 時(shí)間:2020-12-17 09:56:23 通過(guò)學(xué)習(xí),您將掌握計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本概念和主要知識(shí)點(diǎn),并且對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和廣義人工智能的方法論有一定的認(rèn)識(shí),初步具備判斷計(jì)算機(jī)視覺(jué)是否適合解決特定問(wèn)題的能力。 講師介紹來(lái)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(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)來(lái)自:百科
間資源的分組和管理,是邏輯隔離。企業(yè)項(xiàng)目中可以包含多個(gè)區(qū)域的資源,且項(xiàng)目中的資源可以遷入遷出。如果您開(kāi)通了企業(yè)管理,將不能創(chuàng)建 IAM 項(xiàng)目。未來(lái)IAM項(xiàng)目將逐漸被企業(yè)項(xiàng)目所替代,推薦使用更為靈活的企業(yè)項(xiàng)目。 企業(yè)項(xiàng)目 企業(yè)可以根據(jù)組織架構(gòu)規(guī)劃企業(yè)項(xiàng)目,將企業(yè)分布在不同區(qū)域的資源按照來(lái)自:百科
云知識(shí) 性能管理的意義有哪些 性能管理的意義有哪些 時(shí)間:2021-07-01 15:46:01 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 應(yīng)用性能管理 性能管理的意義主要為資源的高效使用、偵測(cè)系統(tǒng)問(wèn)題和容量規(guī)劃幾個(gè)方面。 1.資源的高效使用 數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)際上總是在有限的環(huán)境下運(yùn)行。 對(duì)資源的有效管理確保數(shù)來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析的意義 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析的意義 時(shí)間:2021-06-02 09:49:24 數(shù)據(jù)庫(kù) 需求分析階段主要是收集信息并進(jìn)行分析和整理,為后續(xù)階段提供充足信息。 需求分析是整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。是最困難,也可能最耗時(shí)的階段。需求分析沒(méi)做好,會(huì)導(dǎo)致整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)重新返工。來(lái)自:百科
- 《深入理解AutoML和AutoDL:構(gòu)建自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)平臺(tái)》 —2.2 AutoML的研究意義
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