- 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景 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
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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
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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、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:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) DLV 的應(yīng)用場(chǎng)景 DLV的應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-09-24 10:04:50 數(shù)據(jù)可視化 (Data Lake Visualization,簡(jiǎn)稱DLV)是一站式數(shù)據(jù)可視化開(kāi)發(fā)平臺(tái),適配云上云下多種數(shù)據(jù)源,提供豐富多樣的2D、3D可視化組件,采用拖拽式自由布局來(lái)自:百科。 WAF 的主要應(yīng)用場(chǎng)景如下: 防數(shù)據(jù)泄露 惡意訪問(wèn)者通過(guò)SQL注入,網(wǎng)頁(yè)木馬等攻擊手段,入侵網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫(kù),竊取業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)或其他敏感信息 0Day漏洞修復(fù) 第三方框架或插件爆發(fā)0day漏洞時(shí),需要通過(guò)下發(fā)虛擬補(bǔ)丁,第一時(shí)間防護(hù)由漏洞可能產(chǎn)生的攻擊 防CC攻擊 網(wǎng)站被發(fā)起大量的惡意CC請(qǐng)來(lái)自:百科云手機(jī) 中的應(yīng)用程序APP可通過(guò)對(duì)象存儲(chǔ)集中存放,節(jié)省大量應(yīng)用程序安裝或更新時(shí)的網(wǎng)絡(luò)帶寬消耗。 豐富多樣的安全與監(jiān)控服務(wù)可給客戶業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供齊全且安全的防護(hù)措施,保障業(yè)務(wù)的穩(wěn)定運(yùn)行。 直播互娛 直播互娛是云手機(jī)的一個(gè)創(chuàng)新應(yīng)用場(chǎng)景,通過(guò)將手機(jī)畫(huà)面直播給多個(gè)參與者的方式,提供多人互動(dòng)的場(chǎng)景應(yīng)用,提升用戶體驗(yàn)和直播效果。 圖4直播互娛場(chǎng)景架構(gòu)來(lái)自:百科則需要?jiǎng)?chuàng)建S CS I類型的共享磁盤。 SCSI類型的共享磁盤:SCSI類型的共享磁盤支持SCSI鎖。 須知: 為了提升數(shù)據(jù)的安全性,建議您結(jié)合云服務(wù)器組的反親和性一同使用SCSI鎖,即將SCSI類型的共享磁盤掛載給同一個(gè)反親和性云服務(wù)器組內(nèi)的ECS。 如果ECS不屬于任何一個(gè)反親和來(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:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 視頻直播 的應(yīng)用場(chǎng)景 視頻直播的應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-09-23 09:53:43 視頻直播服務(wù)(Live)依托華為云,憑借在視頻業(yè)務(wù)領(lǐng)域長(zhǎng)期技術(shù)積累,快速敏捷為行業(yè)提供高并發(fā)、低延遲、高清流暢、安全可靠的端到端直播解決方案 應(yīng)用場(chǎng)景: 在線學(xué)習(xí) 高清、低時(shí)延、高并來(lái)自:百科
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