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- 深度學(xué)習(xí)的研究熱點(diǎn) 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(jué)、 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)的研究熱點(diǎn) 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)的研究熱點(diǎn) 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(kāi)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(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)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(kāi)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(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
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) 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，攜手客戶來(lái)自：百科![]()
。 由于 CDN 熱點(diǎn)統(tǒng)計(jì)是根據(jù)CDN的內(nèi)容請(qǐng)求次數(shù)來(lái)統(tǒng)計(jì)媒資播放次數(shù)的，可能存在請(qǐng)求數(shù)大于播放次數(shù)的情況，因此CDN熱點(diǎn)統(tǒng)計(jì)可能與播放器端統(tǒng)計(jì)的播放數(shù)據(jù)存在差異。 查詢說(shuō)明 查詢時(shí)間必須為昨天或之前的日期，支持查詢最近1個(gè)月內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)。 支持查看全部域名或單域名下的TOP100播放次數(shù)。來(lái)自：百科![]()
碼意圖的信息會(huì)被丟失，比如：函數(shù)名稱、變量名稱、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義、變量類型定義、注釋信息等；因?yàn)槎M(jìn)制代碼是給CPU運(yùn)行用的，因此這些信息對(duì)計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)不是必須的，但這些信息對(duì)人類來(lái)理解代碼是有很大幫助的，這就大大的提升了二進(jìn)制代碼語(yǔ)義理解的難度。其次，為了更好的保護(hù)二進(jìn)制代碼的知識(shí)產(chǎn)來(lái)自：百科![]()
行在兩個(gè)不同的Java虛擬機(jī)中，因此每個(gè)機(jī)器加的鎖不是同一個(gè)鎖，而不同的鎖只對(duì)屬于自己Java虛擬機(jī)中的線程有效，對(duì)其他Java虛擬機(jī)的線程無(wú)效。此時(shí)，Java提供的原生鎖機(jī)制在多機(jī)部署場(chǎng)景下就會(huì)失效，出現(xiàn)庫(kù)存超賣的現(xiàn)象。 解決方案 基于上述場(chǎng)景，需要保證兩臺(tái)機(jī)器加的鎖是同一個(gè)鎖來(lái)自：百科![]()
機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程 4. 其他機(jī)器學(xué)習(xí)重要方法 5. 機(jī)器學(xué)習(xí)的常見(jiàn)算法 6. 案例講解 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(kāi)發(fā)者，致力于讓云無(wú)處不在，讓智能無(wú)所不及，共建智能世界云底座。來(lái)自：百科![]()
語(yǔ)言是人類智能最重要的標(biāo)志，做為人工智能的核心難題之一，自然語(yǔ)言處理處于歷史上最好的發(fā)展時(shí)期。 課程簡(jiǎn)介 本課程將對(duì)自然語(yǔ)言處理的問(wèn)題和其中一個(gè)熱點(diǎn)研究問(wèn)題即語(yǔ)言情感分析展開(kāi)討論。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解： 1、自然語(yǔ)言處理的方法和應(yīng)用。 2、AI時(shí)代的自然語(yǔ)言處理。 課程大綱來(lái)自：百科![]()
內(nèi)容審核-文本Moderation(Text)，基于華為自研的深度學(xué)習(xí)和內(nèi)容審核模型，可自動(dòng)識(shí)別出文本中出現(xiàn)的涉政、色情、廣告、辱罵、灌水等內(nèi)容，幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，提升用戶體驗(yàn) 功能描述 政治敏感檢測(cè) 識(shí)別文本中的涉政敏感、反動(dòng)等不良信息 涉黃低俗檢測(cè) 識(shí)別文本中不合規(guī)范的涉黃、低俗內(nèi)容 辱罵語(yǔ)句檢測(cè)來(lái)自：百科![]()
如何知道學(xué)習(xí)卡是否已激活成功？ 如果您在激活學(xué)習(xí)卡的過(guò)程中看到“學(xué)習(xí)卡已成功激活”的提示界面，表示激活操作成功。 接下來(lái)您可以登錄優(yōu)學(xué)院平臺(tái)，在【課程】菜單下可以看到學(xué)習(xí)卡對(duì)應(yīng)的課程，證明學(xué)習(xí)卡已激活成功。 如果您既沒(méi)有看到學(xué)習(xí)卡成功激活的提示，也無(wú)法正常登錄，請(qǐng)重新激活學(xué)習(xí)卡或撥打來(lái)自：云商店![]()
行業(yè)流行的python語(yǔ)言從海量信息中識(shí)別、提取和存儲(chǔ)有用的信息，并存入到 OBS 和RDS數(shù)據(jù)庫(kù)中，用于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容分析、素材收集等場(chǎng)景。 內(nèi)容大綱： 1、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的熱點(diǎn)——數(shù)據(jù)挖掘介紹; 2、基于Python的爬蟲(chóng)系統(tǒng)架構(gòu); 3、爬蟲(chóng)系統(tǒng)的操作演示; 4、基于華為 云數(shù)據(jù)庫(kù) 的 數(shù)據(jù)管理 。來(lái)自：百科![]()
您指定的銀行支付頁(yè)面。 3、已通過(guò)網(wǎng)銀付款了，可是沒(méi)有收到激活碼？ 請(qǐng)您先查看您的網(wǎng)上銀行交易記錄，確認(rèn)款項(xiàng)是否成功劃出。 若款項(xiàng)已成功劃出，請(qǐng)用購(gòu)買時(shí)的賬號(hào)，登錄優(yōu)學(xué)院網(wǎng)站。在首頁(yè)左上方個(gè)人頭像右側(cè)點(diǎn)擊【我的訂單】，進(jìn)入我的訂單頁(yè)面。在我的訂單頁(yè)面，可以看到您訂購(gòu)和支付的訂單信來(lái)自：云商店![]()
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(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的完整項(xiàng)目。 開(kāi)發(fā)者進(jìn)階課程 《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開(kāi)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![]()
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 ￥88.00 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
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