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- 深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練方式 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(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(jì)算機(jī)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)的訓(xùn)練方式 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(jì)。 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(jì) 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)的訓(xùn)練方式 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(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實(shí)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(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)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![]()
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(jì)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(jī)這一真實(shí)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(yùn)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(jī)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![]()
是唯一的，只有運(yùn)行時的容器能訪問到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。 如何查看訓(xùn)練作業(yè)資源占用情況？ 在ModelArts管理控制臺，選擇“訓(xùn)練管理>訓(xùn)練作業(yè)”，進(jìn)入訓(xùn)練作業(yè)列表頁面。在訓(xùn)練作業(yè)列表中，單擊目標(biāo)作業(yè)名稱，查看該作業(yè)的詳情。您可以在“資源占用情況”頁簽查看到如下指標(biāo)信息。來自：專題![]()
') 訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”目錄是否安全？ ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的程序運(yùn)行在容器中，容器掛載的目錄地址是唯一的，只有運(yùn)行時的容器能訪問到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。 訓(xùn)練環(huán)境中不同規(guī)格資源“/cache”目錄的大小 在創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時可以根據(jù)訓(xùn)練作業(yè)的大小選擇CPU、GPU或者Ascend資源。來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 常見的備份方式分類方法 常見的備份方式分類方法 時間：2021-07-01 13:43:57 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)備份與恢復(fù) 備份方式可主要根據(jù)數(shù)據(jù)集合的范圍、是否停用數(shù)據(jù)庫及備份內(nèi)容進(jìn)行分類。 1.根據(jù)備份的數(shù)據(jù)集合的范圍： 全量備份 差異備份 增量備份來自：百科![]()
88個值，取其中的最大值作為計(jì)費(fèi)帶寬。帶寬費(fèi)用通常以Mbps為單位計(jì)費(fèi)，用戶所需的帶寬越大，費(fèi)用越高。 月結(jié)95峰值帶寬計(jì)費(fèi)：在一個自然月內(nèi)，將每個有效日的所有峰值帶寬的統(tǒng)計(jì)點(diǎn)進(jìn)行排序，去掉數(shù)值最高的5%的統(tǒng)計(jì)點(diǎn)，取剩下的數(shù)值最高統(tǒng)計(jì)點(diǎn)為計(jì)費(fèi)點(diǎn)，再根據(jù)合同約定的單價計(jì)費(fèi)。 日峰值來自：百科![]()
，而不需要關(guān)心底層的技術(shù)。同時，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流開源的AI開發(fā)框架，也支持開發(fā)者使用自研的算法框架，匹配您的使用習(xí)慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡單、更方便。 面向不同經(jīng)驗(yàn)的AI開發(fā)者，提供便來自：專題![]()
15:46:18 繁多的AI工具安裝配置、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練慢等是困擾AI工程師的諸多難題。為解決這個難題，將一站式的 AI開發(fā)平臺 （ModelArts）提供給開發(fā)者，從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到算法開發(fā)、模型訓(xùn)練，最后把模型部署起來，集成到生產(chǎn)環(huán)境。一站式完成所有任務(wù)。ModelArts的功能總覽如下圖所示。來自：百科![]()
使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級） 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 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T來自：專題![]()
專屬定制：根據(jù)場景數(shù)據(jù)自定制模型。 高效的行業(yè)算法 多行業(yè)：積累10+行業(yè)/場景的預(yù)訓(xùn)練模型。 高精度：大部分模型的準(zhǔn)確率高于90%。 少數(shù)據(jù)：訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量更少。 智能標(biāo)注：提升標(biāo)注效率。 極致性能 依托ModelArts基礎(chǔ)平臺，深度軟硬件協(xié)同。 資源秒級調(diào)度，按需使用。 訓(xùn)練任務(wù)性能提升30%。來自：百科![]()
使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級） 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 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T來自：專題![]()
GA CS ）能夠提供強(qiáng)大的浮點(diǎn)計(jì)算能力，從容應(yīng)對高實(shí)時、高并發(fā)的海量計(jì)算場景。 GPU加速型云服務(wù)器包括圖形加速型（G系列）和計(jì)算加速型（P系列）兩類。其中： 圖形加速型即“G系列”的 彈性云服務(wù)器 ，適合于3D動畫渲染、CAD等。 計(jì)算加速型即“P系列”的彈性云服務(wù)器，適合于深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算、CAE等。來自：百科![]()
實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 了解MindSpore模型開發(fā)和訓(xùn)練的基本方法，了解ModelArts創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)的流程，實(shí)操M(fèi)indSpore模型開發(fā)，并在ModelArts平臺創(chuàng)建一個使用MindSpore作為AI引擎的訓(xùn)練作業(yè)，完成訓(xùn)練任務(wù)。 實(shí)驗(yàn)摘要 操作前提：登錄華為云 1. 添加訪問秘鑰來自：百科
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