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- 深度學(xué)習(xí)分類負(fù)樣本 內(nèi)容精選 換一換
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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)分類負(fù)樣本 相關(guān)內(nèi)容
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來自：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
- 深度學(xué)習(xí)分類負(fù)樣本 更多內(nèi)容
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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![]()
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![]()
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)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：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![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 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)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 服務(wù)器的分類 服務(wù)器的分類 時(shí)間：2020-07-27 14:59:58 云服務(wù)器 服務(wù)器類型，按應(yīng)用層次劃分為入門級(jí)服務(wù)器、工作組級(jí)服務(wù)器、部門級(jí)服務(wù)器和企業(yè)級(jí)服務(wù)器四類： 入門級(jí)服務(wù)器 入門級(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來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 灰度發(fā)布的分類 灰度發(fā)布的分類 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)行測試，測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)境上的問題?？梢苑譃橐韵聝煞N類型： 1. 基于權(quán)重的灰度發(fā)布來自：百科![]()
，基于深度學(xué)習(xí)的圖像智能審核方案，準(zhǔn)確識(shí)別圖片中的涉黃、涉政涉暴、涉政敏感人物、廣告、不良場景等內(nèi)容，識(shí)別快速準(zhǔn)確，幫助企業(yè)降低人力審核成本 功能描述 涉黃檢測 可對(duì)圖像中涉黃信息進(jìn)行識(shí)別并對(duì)涉黃程度量化，自動(dòng)識(shí)別涉黃、低俗等內(nèi)容 涉政涉暴檢測 基于深度學(xué)習(xí)算法和大量的樣本圖像，來自：百科![]()
》。 Demo體驗(yàn) 文字識(shí)別 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 文字識(shí)別 識(shí)別精準(zhǔn)度高 采用先進(jìn)的自研深度學(xué)習(xí)算法，結(jié)合億萬級(jí)海量標(biāo)注數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練，針對(duì)各種業(yè)務(wù)場景優(yōu)化 采用先進(jìn)的自研深度學(xué)習(xí)算法，結(jié)合億萬級(jí)海量標(biāo)注數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練，針對(duì)各種業(yè)務(wù)場景優(yōu)化 文字識(shí)別 穩(wěn)定服務(wù) 華為云 OCR 成功應(yīng)用于各類場景，來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 堡壘機(jī) 的分類 堡壘機(jī)的分類 時(shí)間：2020-07-15 10:01:21 云審計(jì) 堡壘機(jī)，是應(yīng)用代理技術(shù)，對(duì)服務(wù)系統(tǒng)、應(yīng)用系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的遠(yuǎn)程管理，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維人員的身份認(rèn)證、登陸授權(quán)、事中操作監(jiān)控、售后直觀回放審計(jì)。堡壘機(jī)有以下分類 一、網(wǎng)關(guān)型堡壘機(jī) 網(wǎng)關(guān)型堡壘來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云計(jì)算常見的分類 云計(jì)算常見的分類 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、開發(fā)環(huán)境和應(yīng)用開發(fā)組件，典型P層云服務(wù)，例如：數(shù)據(jù)庫服務(wù)。來自：百科![]()
項(xiàng)類別非常多，但很多事件的數(shù)據(jù)量很少，用常規(guī)的方式訓(xùn)練模型一個(gè)算法耗時(shí)長，準(zhǔn)確率低。我們依托于預(yù)訓(xùn)練大模型、小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù)，可以對(duì)這種數(shù)據(jù)量小的城市問題進(jìn)行模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)。同時(shí)通過圖像生成等數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上，晴天的圖像遷移成雨霧等，這樣不僅提高了數(shù)據(jù)量來自：百科![]()
通過小樣本學(xué)習(xí)進(jìn)行美食識(shí)別”。隨著越來越多AI應(yīng)用場景的涌現(xiàn)，在實(shí)際開發(fā)中，經(jīng)常會(huì)遇到訓(xùn)練樣本數(shù)量不足的問題。因此，此次大賽賽題的核心是小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，通過對(duì)大量已知分類的物體特征進(jìn)行有效學(xué)習(xí)，然后根據(jù)小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)少量新分類圖片進(jìn)行有效特征提取，準(zhǔn)確地識(shí)別出新的分類。 【競賽目的與意義】來自：百科![]()
隊(duì)成員。 如果樣本數(shù)少于待分配成員時(shí)，部分成員會(huì)存在未分配到樣本的情況。樣本只會(huì)分配給labeler，比如10000張都是未標(biāo)注，且5個(gè)都是labeler的話，那就是每個(gè)人分2000。 數(shù)據(jù)管理 中團(tuán)隊(duì)標(biāo)注的完成驗(yàn)收的各選項(xiàng)表示什么意思？ 1.全部通過：被駁回的樣本，也會(huì)通過。 2來自：專題
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