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- 深度學(xué)習(xí)的概念是什么 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)的動機是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機制來解釋說明數(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：計算機視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自：百科來自：百科
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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(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 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科的深度學(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： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(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 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)的概念是什么 更多內(nèi)容
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云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)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(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(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![]()
華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)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(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
、自動機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 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![]()
數(shù)據(jù)庫安全 基礎(chǔ) HCIA- GaussDB 系列課程。數(shù)據(jù)庫作為核心的基礎(chǔ)軟件，在我們的系統(tǒng)架構(gòu)中處于系統(tǒng)的最末端，它是查詢和存儲數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，是各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)最終落地的承載者，而當(dāng)今社會最值錢的又是擁有大量的數(shù)據(jù)，因此其數(shù)據(jù)庫安全性至關(guān)重要。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplace來自：百科![]()
HCIA-GaussDB系列課程。華為的GaussDB支持基于C、Java等應(yīng)用程序的開發(fā)。了解它相關(guān)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相關(guān)概念，有助于更好地去開發(fā)和使用 GaussDB數(shù)據(jù)庫 。 本課程講述了GaussDB的所有工具使用，方便用戶學(xué)習(xí)和查看。學(xué)習(xí)本課程之前，需要了解操作系統(tǒng)知識，C/Java語言來自：百科![]()
數(shù)字供應(yīng)鏈開放平臺 盈利分析 我們對這款商品的盈利潛力進(jìn)行了深入的分析。通過精確的市場定位和合理的 定價 策略，我們確信這款商品將為客戶帶來良好的投資回報。 我們對這款商品的盈利潛力進(jìn)行了深入的分析。通過精確的市場定位和合理的定價策略，我們確信這款商品將為客戶帶來良好的投資回報。 Sarpa 數(shù)字供應(yīng)鏈開放平臺來自：專題![]()
華為云計算 云知識 CBR中的基礎(chǔ)概念 CBR中的基礎(chǔ)概念 時間：2021-07-02 10:50:39 CBR中的常用基礎(chǔ)概念有： 1. 存儲庫 云備份使用存儲庫來存放備份，存儲庫分為備份存儲庫和復(fù)制存儲庫兩種。 2. 復(fù)制 復(fù)制是指將一個區(qū)域已經(jīng)生成的備份 數(shù)據(jù)復(fù)制 到另一個區(qū)域。來自：百科![]()
Aggregate：主機聚合，一個HA內(nèi)包含若干host。一個HA內(nèi)的物理主機通常具有相同的CPU型號等物理資源特性。 Server Group：虛擬機親和性/反親和組，同一個親和性組的虛擬機，在創(chuàng)建時會被調(diào)度到相同的物理主機上。同一個反親和性組的虛擬機，在創(chuàng)建時會被調(diào)度到不同的物理主機上。 Service：No來自：百科![]()
角色： IAM 最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機制。該機制以服務(wù)為粒度，提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供的一種細(xì)粒度授權(quán)的能力，可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請求條件等?；诓呗?span style='color:#C7000B'>的授權(quán)是一種更加靈活的授權(quán)方式，能夠滿足企業(yè)對權(quán)限最小化的安全管控要求。來自：專題![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫設(shè)計的概念 數(shù)據(jù)庫設(shè)計的概念 時間：2021-06-02 09:23:33 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計是指對于一個給定的應(yīng)用環(huán)境，構(gòu)造優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫邏輯模式和物理結(jié)構(gòu)，并據(jù)此建立數(shù)據(jù)庫及其應(yīng)用系統(tǒng)，使之能夠有效地存儲和管理數(shù)據(jù)，滿足各種用戶的應(yīng)用需求。 文中課程 更多來自：百科![]()
與分類不同，聚類分析數(shù)據(jù)對象，而不考慮已知的類標(biāo)號（一般訓(xùn)練數(shù)據(jù)中不提供類標(biāo)號）。聚類可以產(chǎn)生這種標(biāo)號。對象根據(jù)最大化類內(nèi)的相似性、最小化類間的相似性的原則進(jìn)行聚類或分組。對象的聚類是這樣形成的，使得在一個聚類中的對象具有很高的相似性，而與其它聚類中的對象很不相似。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是來自：百科
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