- 深度學(xué)習(xí)的硬件平臺(tái) 內(nèi)容精選 換一換
-
征形成更抽象的高層代表屬性類(lèi)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)的硬件平臺(tái) 相關(guān)內(nèi)容
-
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(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
- 深度學(xué)習(xí)的硬件平臺(tái) 更多內(nèi)容
-
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(lèi)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(mài)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)搭建到智能來(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3.吞吐量 使用系統(tǒng)的吞吐量來(lái)定義處理數(shù)據(jù)的整體能力。數(shù)據(jù)庫(kù)的吞吐量以每秒的查詢(xún)次數(shù)、每秒的處理事務(wù)數(shù)量或平均響應(yīng)時(shí)間來(lái)測(cè)量。數(shù)據(jù)庫(kù)的處理能力與底層系統(tǒng)(磁盤(pán)I/O,CPU速度,存儲(chǔ)器帶寬等)有密切的關(guān)系,所以當(dāng)設(shè)置數(shù)據(jù)庫(kù)吞吐量目標(biāo)時(shí),需要提前了解硬件的性能。 4.競(jìng)爭(zhēng) 競(jìng)爭(zhēng)是來(lái)自:專(zhuān)題由于一般數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)所存放和處理的數(shù)據(jù)量很大,加之DBMS豐富的功能軟件,使得自身所占用的存儲(chǔ)空間很大,因此整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)對(duì)硬件資源提出了較高的要求。 這些要求是: ①有足夠大的內(nèi)存以存放操作系統(tǒng)、DBMS的核心模塊、數(shù)據(jù)緩沖區(qū)和應(yīng)用程序; ②有足夠大的直接存取設(shè)備存放數(shù)據(jù)(如磁盤(pán)),有足夠的存儲(chǔ)設(shè)備來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)備份;來(lái)自:專(zhuān)題IO并發(fā)度要求高,以小數(shù)據(jù)塊訪問(wèn)為主; 3. CPU資源通常是瓶頸,適合多核架構(gòu)。 冷數(shù)據(jù)、溫?cái)?shù)據(jù)是不經(jīng)常訪問(wèn)的離線類(lèi)數(shù)據(jù),比如備份和歸檔數(shù)據(jù)。對(duì)存儲(chǔ)性能的要求相對(duì)較低,要求大容量的存儲(chǔ)介質(zhì)。其硬件方案有以下的特點(diǎn): 1. 通常采用容量型SSD或大容量HDD存儲(chǔ); 2. 網(wǎng)絡(luò)資源是性能瓶頸; 3. 通過(guò)數(shù)據(jù)壓縮提升存儲(chǔ)介質(zhì)利用率。來(lái)自:百科點(diǎn)擊學(xué)習(xí)中心“個(gè)性學(xué)習(xí)”欄目,即可根據(jù)個(gè)人學(xué)習(xí)情況進(jìn)行學(xué)科測(cè)評(píng),找出學(xué)科薄弱知識(shí),定制個(gè)人專(zhuān)屬學(xué)習(xí)計(jì)劃;學(xué)習(xí)流程如下: 云市場(chǎng)商品 拓維信息系統(tǒng)股份有限公司 智慧校園應(yīng)用管理平臺(tái) “智慧校園”是通過(guò)利用云計(jì)算、虛擬化和物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)來(lái)改變學(xué)生、教師和校園資源相互交互的方式,實(shí)現(xiàn)智慧化服務(wù)和管理的校園模式???來(lái)自:云商店面頂部“登錄” ,如 下圖所示: 2 我的課程 登錄成功后,點(diǎn)擊網(wǎng)站上方學(xué)習(xí)中心,看到學(xué)習(xí)的課程。 學(xué)生查看學(xué)習(xí)的課程如下圖所示: 3 課程學(xué)習(xí) 3.1 課程內(nèi)容學(xué)習(xí) 點(diǎn)擊課程圖片,進(jìn)入課程主頁(yè)學(xué)習(xí) 章節(jié)導(dǎo)航中,可以看到課程安排需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容,如下圖所示 課程內(nèi)容包含:視頻,文檔,網(wǎng)頁(yè),附件,測(cè)驗(yàn)和作業(yè)。來(lái)自:云商店方式二:通過(guò)引進(jìn)資源開(kāi)課方式,創(chuàng)建開(kāi)課。 4.1.1 開(kāi)課信息設(shè)置 創(chuàng)建開(kāi)課完成后,點(diǎn)擊管理,對(duì)開(kāi)課進(jìn)行相關(guān)設(shè)置。 1. 可以對(duì)開(kāi)課的時(shí)間、開(kāi)課名稱(chēng)等屬性進(jìn)行設(shè)置 2. 對(duì)本次開(kāi)課的課程信息進(jìn)行設(shè)置 3. 對(duì)本次開(kāi)課的教師信息進(jìn)行設(shè)置 4.1.2 教學(xué)內(nèi)容安排 點(diǎn)擊教學(xué)活動(dòng)中備課,安排和設(shè)置課程內(nèi)容。如下圖所示。 課程內(nèi)容支持來(lái)自:云商店
- 網(wǎng)絡(luò)包處理的硬件平臺(tái)分類(lèi)
- 《深入理解AutoML和AutoDL:構(gòu)建自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)平臺(tái)》 —1.4 深度學(xué)習(xí)的發(fā)展
- Linux服務(wù)器硬件平臺(tái)的種類(lèi)
- 我的openwrt學(xué)習(xí)筆記(五):OpenWrt開(kāi)發(fā)硬件平臺(tái)選擇—MT7688
- 《深入理解AutoML和AutoDL:構(gòu)建自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)平臺(tái)》 —1.3 深度學(xué)習(xí)的崛起之路
- Edge Impulse:面向微型機(jī)器學(xué)習(xí)的MLOps平臺(tái)深度解析
- 《深入理解AutoML和AutoDL:構(gòu)建自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)平臺(tái)》 —1.1.4 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)
- 深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)路線
- 你想學(xué)習(xí)做硬件?
- 動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí):優(yōu)化與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系