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- 深度學(xué)習(xí)的自然場景文字檢測與識別 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計算 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這一真實場景開發(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融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自:百科云知識 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進行語音識別的實戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(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
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更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學(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:計算機視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自:百科
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需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展;熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”;熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與優(yōu)化;描述深度學(xué)習(xí)中常見的問題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡介 2. 訓(xùn)練法則來自:百科
本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語音,提供特定領(lǐng)域的 語音合成 。 定制語音識別 定制語音識別提供了一句話識別,錄音文件識別功能。 一句話識別:可以實現(xiàn)1分鐘以內(nèi)音頻到文字的轉(zhuǎn)換。對于用戶上傳的二進制音頻格式數(shù)據(jù),系統(tǒng)經(jīng)過處理,生成語音對應(yīng)的文字。 錄音文件識別:對于錄制的長語音進行識別,轉(zhuǎn)寫成文來自:百科
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視頻標(biāo)簽 (簡稱VCT),基于深度學(xué)習(xí)對視頻進行場景分類、人物識別、語音識別、文字識別等多維度分析,形成層次化的分類標(biāo)簽。 功能描述 場景概念識別 基于對視頻中的場景信息的分析,輸出豐富而準(zhǔn)確的概念、場景標(biāo)簽 人物識別 基于對視頻中的人物信息的分析,輸出準(zhǔn)確的人物標(biāo)簽 視頻OCR 識別視頻中出現(xiàn)的文字內(nèi)來自:百科
在對象存儲服務(wù)( OBS )上的數(shù)據(jù),請在開通服務(wù)頁面進行服務(wù)授權(quán)。 查看詳情 文字識別 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 受技術(shù)與成本多種因素制約,文字識別服務(wù)存在一些約束限制。只支持識別PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式的圖片;支持圖像任意角度的水平旋轉(zhuǎn);圖像各邊的像素大小在15px到8192px之間等。來自:專題
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