- 深度學(xué)習(xí)方法 內(nèi)容精選 換一換
-
來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí),其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)方法 相關(guān)內(nèi)容
-
大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn),從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度,我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景,著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自:百科人類的水平。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
- 深度學(xué)習(xí)方法 更多內(nèi)容
-
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(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)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識(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。來自:百科本次訓(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(shí)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,上一層的輸出作為下一層的輸入,層層連接構(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 1994年,Yann來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 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(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(tái)來自:百科實(shí)戰(zhàn)派帶你云上體驗(yàn)機(jī)器學(xué)習(xí),不會(huì)算法照樣玩轉(zhuǎn)AI。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括:人工智能發(fā)展歷程及行業(yè)應(yīng)用介紹,機(jī)器學(xué)習(xí)講解及實(shí)操演示、AI應(yīng)用學(xué)習(xí)方法介紹。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解行業(yè)趨勢(shì)及應(yīng)用前景、掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用,及如何進(jìn)行AI應(yīng)用的學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié) 人工智能發(fā)展及應(yīng)用來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)方法解析地震數(shù)據(jù)中的隱含結(jié)構(gòu)
- 語音情感識(shí)別之手工特征深度學(xué)習(xí)方法
- nature | 基于深度學(xué)習(xí)方法的虛擬組織染色
- 【論文筆記】語音情感識(shí)別之手工特征深度學(xué)習(xí)方法
- 技術(shù)綜述二:標(biāo)注數(shù)據(jù)不足下的深度學(xué)習(xí)方法概述
- 基于深度學(xué)習(xí)方法的端到端的圖像去模糊
- 《TensorFlow自然語言處理》—1.4 自然語言處理的深度學(xué)習(xí)方法
- 計(jì)算機(jī)視覺中的深度學(xué)習(xí)方法:目標(biāo)檢測與圖像生成的綜合分析
- 【AIOps】一種全新的日志異常檢測評(píng)估框架:LightAD,相關(guān)成果已被軟工頂會(huì)ICSE 2024錄用
- 【AIOps】一種全新的日志異常檢測評(píng)估框架:LightAD,相關(guān)成果已被軟工頂會(huì)ICSE 2024錄用