- 深度學(xué)習(xí)的三個(gè)維度 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
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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
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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
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
、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
云遷移業(yè)務(wù)應(yīng)用評(píng)估的幾個(gè)維度介紹 云遷移業(yè)務(wù)應(yīng)用評(píng)估的幾個(gè)維度介紹 時(shí)間:2021-01-29 09:07:41 云遷移業(yè)務(wù)應(yīng)用的評(píng)估分析項(xiàng)目從源端類別上主要有:應(yīng)用、主機(jī)、數(shù)據(jù)庫(kù)、文件存儲(chǔ)。業(yè)務(wù)應(yīng)用評(píng)估主要從:按場(chǎng)景、按關(guān)聯(lián)性、按層次三個(gè)維度來(lái)看。 業(yè)務(wù)應(yīng)用的評(píng)估分析項(xiàng)目 需要收集的信息項(xiàng):來(lái)自:百科
3、獨(dú)立性差:文件為特定應(yīng)用服務(wù),文件的邏輯結(jié)構(gòu)是針對(duì)具體的應(yīng)用來(lái)設(shè)計(jì)的,數(shù)據(jù)邏輯結(jié)構(gòu)改變時(shí),應(yīng)用程序中文件結(jié)構(gòu)的定義就必須修改。數(shù)據(jù)依賴于應(yīng)用程序,缺乏獨(dú)立性。 4、文件之間是孤立的,不能反映現(xiàn)實(shí)世界事物之間的內(nèi)在聯(lián)系。 從文件系統(tǒng)到數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)標(biāo)志著 數(shù)據(jù)管理 技術(shù)的飛躍。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院來(lái)自:百科
“垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 時(shí)間:2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺(tái) 人工智能 開發(fā)語(yǔ)言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分: 1. 內(nèi)存分配:給新建的對(duì)象分配空間 2. 垃圾識(shí)別:識(shí)別哪些對(duì)象是垃圾 3. 內(nèi)存回收:將垃圾占用的空間回收,以便將來(lái)繼續(xù)分配來(lái)自:百科
法應(yīng)用,并實(shí)現(xiàn)售賣機(jī)的智能化運(yùn)營(yíng),是一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的完整項(xiàng)目。 開發(fā)者進(jìn)階課程 《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 EC-IoT是將對(duì)實(shí)時(shí)性、安全性和可靠性有嚴(yán)格要求的應(yīng)用部署在靠近數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)(如網(wǎng)關(guān))上,讓數(shù)據(jù)在最短的時(shí)間內(nèi)得到分析和處理,來(lái)自:專題
企業(yè)上云時(shí)會(huì)面臨云環(huán)境下的安全挑戰(zhàn),如何應(yīng)對(duì)非法入侵顯得尤為重要,微認(rèn)證通過(guò)對(duì)主機(jī)進(jìn)行安全監(jiān)測(cè),識(shí)別病毒并查殺隔離,保證企業(yè)主機(jī)正常運(yùn)行 立即購(gòu)買 Web暴力破解漏洞挖掘 大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)泄露事件愈發(fā)的頻繁和嚴(yán)重;暴力破解仍是安全事件的“高發(fā)地”,利用弱口令進(jìn)行暴力破解攻擊的安全事件占近年來(lái)年安全事件總數(shù)的33%來(lái)自:專題
理,建立多維度的預(yù)算模式。 將科研項(xiàng)目預(yù)算經(jīng)費(fèi)寫入財(cái)務(wù)共享的成本中心,根據(jù)組織內(nèi)的崗位、費(fèi)用類型、經(jīng)費(fèi)來(lái)源的不同,建立不同的費(fèi)用定額額度,通過(guò)定額進(jìn)行費(fèi)用控制。 ?科研項(xiàng)目付款管理 根據(jù)客戶財(cái)務(wù)需求,實(shí)現(xiàn)了合同、發(fā)票、項(xiàng)目驗(yàn)收單據(jù)、付款審批(當(dāng)前和歷史數(shù)據(jù))四類流程的協(xié)同。 通過(guò)來(lái)自:云商店
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