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- 深度學(xué)習(xí)的概述 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
- 深度學(xué)習(xí)的概述 相關(guān)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)的概述 更多內(nèi)容
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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![]()
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(biāo) 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 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：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![]()
華為云云原生黃金課程01：云原生開學(xué)“第一課” 《云原生王者之路集訓(xùn)營》是華為云云原生團隊精心打磨的云原生學(xué)習(xí)技術(shù)公開課，分為黃金、鉆石、王者三個階段，幫助廣大技術(shù)愛好者快速掌握云原生相關(guān)技能。本課程為黃金課程的第一課，由華為云CNCF的官方大使、技術(shù)監(jiān)督委員會貢獻者，Kubernetes社區(qū)Maintai來自：百科![]()
學(xué)完本課程后，您將能夠：描述 GaussDB (DWS)的產(chǎn)品架構(gòu)；掌握GaussDB(DWS)的關(guān)鍵特性；掌握GaussDB(DWS)的技術(shù)指標(biāo)；了解GaussDB(DWS)的應(yīng)用場景；熟悉GaussDB(DWS)的產(chǎn)品功能。 課程大綱 1. 數(shù)據(jù)倉庫 概述 2. GaussDB(DWS)產(chǎn)品架構(gòu)來自：百科![]()
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工作負載Deployment概述 工作負載Deployment概述 時間：2021-07-01 08:59:47 Deployment是一組不具有唯一標(biāo)識的多個Pod的集合。它能夠： 1. 確保集群中有期望數(shù)量的Pod運行； 2. 提供多種升級策略以及一鍵回滾能力； 3. 提供暫停/恢復(fù)的能力。 典型的使用場景是：Web來自：百科![]()
安全組內(nèi)與組間云服務(wù)器的訪問規(guī)則，加強云服務(wù)器的安全保護。虛擬私有云的優(yōu)勢如下： l 可以完全掌控自己的虛擬網(wǎng)絡(luò)，包括創(chuàng)建自己的網(wǎng)絡(luò)、配置DHCP。 l 可以通過安全組的功能提高網(wǎng)絡(luò)安全性。 l 可以通過在VPC中申請彈性IP地址，將云服務(wù)器連接到公網(wǎng)。 l 可以使用VPN將VP來自：百科![]()
工作負載DaemonSet概述 工作負載DaemonSet概述 時間：2021-07-01 09:48:24 DaemonSet（守護進程集）的功能包括： 1. 確保每一個節(jié)點或者期望的節(jié)點上運行一個Pod； 2. 新增節(jié)點時自動部署一個Pod； 3. 移除節(jié)點時自動刪除Pod。 它的典型使用場景包括：來自：百科![]()
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如批量計算，AI訓(xùn)練任務(wù)等。 CronJob主要處理周期性或者重復(fù)性的任務(wù)： 1. 基于Crontab格式的時間調(diào)度； 2. 可以暫停/恢復(fù)CronJob。 CronJob的典型使用場景：周期性的數(shù)據(jù)分析服務(wù)；周期性的資源回收服務(wù)。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在????來自：百科![]()
或項目之間的權(quán)限隔離，如圖1所示。 U CS 權(quán)限類型 UCS權(quán)限管理是在IAM與Kubernetes的角色訪問控制（RBAC）的能力基礎(chǔ)上，打造的細粒度權(quán)限管理功能。支持UCS服務(wù)資源權(quán)限、集群中Kubernetes資源權(quán)限兩種維度的權(quán)限控制，這兩種權(quán)限針對的是不同類型的資源，在授權(quán)機制上也存在一些差異，具體如下：來自：專題
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