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- 深度學(xué)習(xí)的解碼編碼 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、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。來(lái)自：百科來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)的解碼編碼 相關(guān)內(nèi)容
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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(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識(shí)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(lái)的智能世界，數(shù)字化來(lái)自：百科的深度學(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
- 深度學(xué)習(xí)的解碼編碼 更多內(nèi)容
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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![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)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(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)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(lái)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(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)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(guò)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(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)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(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)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
溫馨提示：參考網(wǎng)站內(nèi)容與華為云無(wú)關(guān)，華為云不對(duì)參考網(wǎng)站內(nèi)容或形式等承擔(dān)任何直接或間接商業(yè)或法律責(zé)任。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致來(lái)自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)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(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)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(lái)自：百科![]()
在這個(gè)帶寬限制下，給客戶提供更流暢的觀看體驗(yàn)，需要使用較為復(fù)雜的視頻編碼算法，在降低傳輸帶寬的同時(shí)不斷的提升畫質(zhì)。 CDN 支出高 CDN的支出是直播平臺(tái)的主要運(yùn)營(yíng)成本之一，實(shí)際上，在編碼計(jì)算側(cè)的支出，可以在同等畫質(zhì)下降低傳輸帶寬，對(duì)于頭部主播的CDN支出降低非常有幫助。 業(yè)務(wù)高峰時(shí)段突發(fā)來(lái)自：百科![]()
編碼服務(wù)訪問的內(nèi)網(wǎng)IP（過(guò)期）。 public_ip String 編碼服務(wù)訪問的公網(wǎng)IP（新增）。 server_ip String 編碼服務(wù)訪問的內(nèi)網(wǎng)IP（新增）。 access_port Integer 編碼服務(wù)公網(wǎng)的訪問端口。 type String 編碼服務(wù)的端口類型，取值如下：來(lái)自：百科![]()
通過(guò)調(diào)用 IAM 服務(wù)獲取用戶Token接口獲取（響應(yīng)消息頭中X-Subject-Token的值）。 表3 請(qǐng)求Body參數(shù) 參數(shù) 是否必選 參數(shù)類型 描述 encode_server_ids 是 Array of strings 待重啟的編碼服務(wù)的ID。 響應(yīng)參數(shù) 狀態(tài)碼： 200 表4 響應(yīng)Body參數(shù) 參數(shù)來(lái)自：百科![]()
一句話識(shí)別 和 實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別 支持中文普通話，帶方言口音的普通話和方言（四川話、粵語(yǔ)和上海話）。 語(yǔ)音合成 后輸出的音頻格式是什么？ 語(yǔ)音合成后返回一組Base64編碼格式的語(yǔ)音數(shù)據(jù)，用戶需要用編程語(yǔ)言或者sdk將返回的Base64編碼格式的數(shù)據(jù)解碼成byte數(shù)組，再保存為wav格式的音頻。 說(shuō)明：語(yǔ)音合成（Text來(lái)自：專題![]()
增加專業(yè)詞匯的識(shí)別準(zhǔn)確率。 可定制化：針對(duì)客戶的特定場(chǎng)景需求，定制垂直領(lǐng)域的語(yǔ)音識(shí)別模型，識(shí)別效果更精確。 錄音文件識(shí)別 對(duì)于錄制的長(zhǎng)語(yǔ)音進(jìn)行識(shí)別，轉(zhuǎn)寫成文字，提供不同領(lǐng)域模型，具備良好的可擴(kuò)展性，支持熱詞定制。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 高識(shí)別率：基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)特定領(lǐng)域場(chǎng)景的語(yǔ)音識(shí)別進(jìn)行優(yōu)化，識(shí)別率達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先。來(lái)自：專題![]()
Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計(jì)算、地震分析、計(jì)算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京一 可用區(qū)1 - 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。來(lái)自：百科![]()
擎模組的驅(qū)動(dòng)。驅(qū)動(dòng)會(huì)根據(jù)DVPP下發(fā)的任務(wù)分配對(duì)應(yīng)的DVPP硬件引擎，同時(shí)還對(duì)硬件模塊中的寄存器進(jìn)行讀寫，完成其他一些硬件初始化工作。 -最底層的是真實(shí)的硬件計(jì)算資源DVPP模塊組，是一個(gè)獨(dú)立于昇騰AI處理器中其他模塊的單獨(dú)專用加速器，專門負(fù)責(zé)執(zhí)行與圖像和視頻相對(duì)應(yīng)的編解碼和預(yù)處理任務(wù)。來(lái)自：百科![]()
識(shí)別文檔中的手寫文字信息，并將識(shí)別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果返回給用戶。 通用 表格識(shí)別 提取表格內(nèi)的文字和所在行列位置信息，適應(yīng)不同格式的表格。同時(shí)也識(shí)別表格外部的文字區(qū)域。用于各種單據(jù)和報(bào)表的電子化，恢復(fù)結(jié)構(gòu)化信息。 通用文字識(shí)別 提取圖片內(nèi)的文字及其對(duì)應(yīng)位置信息，并能夠根據(jù)文字在圖片中的位置進(jìn)行結(jié)構(gòu)化整理工作。來(lái)自：專題![]()
實(shí)時(shí)音視頻 （Huawei Real-Time Communication，HRTC）是基于華為在通信領(lǐng)域30年的深厚積淀，提供面向互聯(lián)網(wǎng)的實(shí)時(shí)音視頻通信云服務(wù)；憑借獨(dú)有的編解碼技術(shù)，覆蓋全球智能網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)高畫質(zhì)，低時(shí)延實(shí)時(shí)音視頻體驗(yàn)。廣泛適用于社交娛樂、在線教育、智能終端等場(chǎng)景 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)來(lái)自：百科![]()
Pi1型 彈性云服務(wù)器 采用專為AI推理打造的NVIDIA Tesla P4 GPU，能夠提供超強(qiáng)的實(shí)時(shí)推理能力。Pi1型彈性云服務(wù)器借助P4的INT8運(yùn)算器，能夠?qū)⑼评硌訒r(shí)降低15倍。配備硬件解碼引擎，能夠同時(shí)支持35路高清視頻流的實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)碼與推理。 Pi1型彈性云服務(wù)器的規(guī)格 規(guī)格名稱 vCPU 內(nèi)存（GB）來(lái)自：百科![]()
品價(jià)格詳情。 音視頻轉(zhuǎn)碼后的視頻如何掛載到其它網(wǎng)站？ 網(wǎng)站視頻轉(zhuǎn)碼后的視頻存儲(chǔ)在指定的輸出路徑，您可以直接登錄 OBS 控制臺(tái)查看該文件，掛載到其它文件可參見分享文件。 須知： 該方法僅適用視頻文件比較小的，若您需要分享的視頻過(guò)大，建議您使用 視頻點(diǎn)播 服務(wù)的OBS托管功能，具體請(qǐng)參見音視頻托管。來(lái)自：專題
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