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- 深度學(xué)習(xí)分類(lèi)層 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)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(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科
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et-5。 LeNet-5由輸入層、卷積層、池化層和全連接層組成。輸入層用于輸入數(shù)據(jù)；卷積層通過(guò)卷積運(yùn)算對(duì)輸入進(jìn)行局部特征提?。怀鼗?span style='color:#C7000B'>層通過(guò)下采樣的方式降低特征圖的分辨率，從而降低輸出對(duì)位置和形變的敏感度，同時(shí)還可降低網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)和計(jì)算量；全連接層將局部特征通過(guò)權(quán)值矩陣組裝成完整的來(lái)自：百科大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(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科
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類(lèi)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) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 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![]()
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)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) WAF 的分類(lèi) WAF的分類(lèi) 時(shí)間：2020-07-15 09:10:39 WAF WAF：Web Application Firewall，顧名思義WAF是一款針對(duì)web端的防火墻產(chǎn)品。通過(guò)對(duì)HTTP(S)請(qǐng)求進(jìn)行檢測(cè)，識(shí)別并阻斷SQL注入、跨站腳本攻擊、網(wǎng)頁(yè)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) SQL語(yǔ)法分類(lèi) SQL語(yǔ)法分類(lèi) 時(shí)間：2020-12-08 09:13:25 HCIA- GaussDB 系列課程。本課程講解SQL的各個(gè)分類(lèi)語(yǔ)句，包括數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)語(yǔ)言DQL、數(shù)據(jù)操作語(yǔ)言DML、數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言DDL和數(shù)據(jù)控制語(yǔ)言DCL，讓學(xué)員進(jìn)一步掌握每種類(lèi)型SQL語(yǔ)句的具體使用。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 智能分類(lèi)的智慧 智能分類(lèi)的智慧 時(shí)間：2022-11-18 11:31:39 在小說(shuō)《看不見(jiàn)的城市》中，作者卡爾維諾曾預(yù)言過(guò)現(xiàn)代城市的末日景象。 “這里的人熱衷享受不同的新鮮事物，排泄、丟棄和清除那些不斷出現(xiàn)的污物。所以，越堆越多，越堆越高，所占面積的半徑也越來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 服務(wù)器的分類(lèi) 服務(wù)器的分類(lèi) 時(shí)間：2020-07-27 14:59:58 云服務(wù)器 服務(wù)器類(lèi)型，按應(yīng)用層次劃分為入門(mén)級(jí)服務(wù)器、工作組級(jí)服務(wù)器、部門(mén)級(jí)服務(wù)器和企業(yè)級(jí)服務(wù)器四類(lèi)： 入門(mén)級(jí)服務(wù)器 入門(mén)級(jí)服務(wù)器通常只使用一塊CPU，并根據(jù)需要配置相應(yīng)的內(nèi)存（如256M來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 灰度發(fā)布的分類(lèi) 灰度發(fā)布的分類(lèi) 時(shí)間：2021-07-01 11:39:05 灰度發(fā)布是指在生產(chǎn)環(huán)境上引一部分實(shí)際流量對(duì)一個(gè)新版本進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試新版本的性能和表現(xiàn)，在保證系統(tǒng)整體穩(wěn)定運(yùn)行的前提下，盡早發(fā)現(xiàn)新版本在實(shí)際環(huán)境上的問(wèn)題?？梢苑譃橐韵聝煞N類(lèi)型： 1. 基于權(quán)重的灰度發(fā)布來(lái)自：百科![]()
絡(luò)特定資源的安全訪問(wèn)控制。 網(wǎng)關(guān)型 堡壘機(jī) 不提供路由功能，將內(nèi)外網(wǎng)從網(wǎng)絡(luò)層隔離開(kāi)來(lái)，除授權(quán)訪問(wèn)外，還可以過(guò)濾掉一些針對(duì)內(nèi)網(wǎng)的、來(lái)自應(yīng)用層以下的攻擊，為內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)資源提供了一道安全屏障。但由于此類(lèi)堡壘機(jī)需要處理應(yīng)用層的數(shù)據(jù)內(nèi)容，性能消耗很大，所以隨著網(wǎng)絡(luò)維護(hù)設(shè)備進(jìn)出口處流量越來(lái)越大，部來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云計(jì)算常見(jiàn)的分類(lèi) 云計(jì)算常見(jiàn)的分類(lèi) 時(shí)間：2021-06-08 19:49:27 云計(jì)算 按服務(wù)的層級(jí)通常將云計(jì)算分為： 1、I層主要提供計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)類(lèi)基礎(chǔ)服務(wù)，典型I層云服務(wù)，例如： 彈性云服務(wù)器 。 2、P層主要提供應(yīng)用運(yùn)行、開(kāi)發(fā)環(huán)境和應(yīng)用開(kāi)發(fā)組件，典型P層云服務(wù)，例如：數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB的存儲(chǔ)抽象層(SAL) GaussDB的存儲(chǔ)抽象層(SAL) 時(shí)間：2021-06-16 16:52:38 數(shù)據(jù)庫(kù) 存儲(chǔ)抽象層 (SAL)是邏輯層，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和 SQL 前端、事務(wù)、查詢(xún)執(zhí)行等進(jìn)行隔離； 由在 SQL 節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行的公共日志模塊和存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行的來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) DDL如何進(jìn)行分類(lèi) DDL如何進(jìn)行分類(lèi) 時(shí)間：2021-07-02 11:29:03 數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB(for MySQL) DDL（Data Definition Language數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言），用于定義或修改數(shù)據(jù)庫(kù)中的對(duì)象，主要分為來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 系統(tǒng)函數(shù)的分類(lèi)有哪些 系統(tǒng)函數(shù)的分類(lèi)有哪些 時(shí)間：2021-07-01 23:27:28 數(shù)據(jù)庫(kù) mysql 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB(for MySQL) 系統(tǒng)函數(shù)是對(duì)一些業(yè)務(wù)邏輯的封裝，以完成特定的功能。系統(tǒng)函數(shù)可以有參數(shù)，也可以沒(méi)有參數(shù)。系統(tǒng)函數(shù)執(zhí)行完成后會(huì)返回執(zhí)行結(jié)果。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 常見(jiàn)的備份方式分類(lèi)方法 常見(jiàn)的備份方式分類(lèi)方法 時(shí)間：2021-07-01 13:43:57 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)備份與恢復(fù) 備份方式可主要根據(jù)數(shù)據(jù)集合的范圍、是否停用數(shù)據(jù)庫(kù)及備份內(nèi)容進(jìn)行分類(lèi)。 1.根據(jù)備份的數(shù)據(jù)集合的范圍： 全量備份 差異備份 增量備份來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 愛(ài)AI美食圖片分類(lèi)大賽 愛(ài)AI美食圖片分類(lèi)大賽 時(shí)間：2020-12-09 14:39:16 愛(ài)（AI）美食美食圖片分類(lèi)大賽是面向所有AI開(kāi)發(fā)者入門(mén)實(shí)戰(zhàn)賽，適用于正在學(xué)習(xí)AI的初學(xué)者，目標(biāo)是為AI開(kāi)發(fā)者提供一個(gè)交流學(xué)習(xí)、實(shí)戰(zhàn)挑戰(zhàn)的平臺(tái)。 賽事介紹 人間煙火氣，來(lái)自：百科
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