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- 深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展 內(nèi)容精選 換一換
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至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(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
- 深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展 相關(guān)內(nèi)容
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來自：百科本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識雙向智能。 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 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展 更多內(nèi)容
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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![]()
的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科![]()
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![]()
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![]()
鯤鵬BoostKit分布式存儲使能套件 本課程主要介紹了鯤鵬Boostkit分布式存儲：基于鯤鵬服務(wù)器進行了大量的性能及有效容量優(yōu)化的工作，能為存儲行業(yè)中存儲系統(tǒng)的性能及有效容量產(chǎn)生提供一種有競爭力的解決方案。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展趨勢和華為的數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展 數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展趨勢和華為的數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展 時間：2021-06-16 16:19:09 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫技術(shù)革新正在打破現(xiàn)有秩序，云化，分布式，多模處理是未來主要趨勢。 而華為的鯤鵬生態(tài)三個技術(shù)方向是：芯片/介質(zhì)、操作來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展歷程 數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展歷程 時間：2021-05-20 15:57:30 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)管理是指對數(shù)據(jù)進行分類、組織、編碼、存儲、檢索和維護，是數(shù)據(jù)處理的中心問題。數(shù)據(jù)管理在應(yīng)用需求推動下，以軟硬件的飛速發(fā)展為基礎(chǔ)，發(fā)展為三個階段：人工管理、文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。來自：百科![]()
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) 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。 華來自：百科![]()
恢復(fù)到某一已知的正確狀態(tài)的功能。 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的發(fā)展有以下三個特點: 1、數(shù)據(jù)庫的發(fā)展集中在數(shù)據(jù)模型的發(fā)展上，數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)，所以數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的發(fā)展和數(shù)據(jù)模型的發(fā)展密不可分。數(shù)據(jù)庫模型的劃分維度是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)劃分的一個重要標(biāo)準(zhǔn)。 2、與其他計算機技術(shù)的交叉結(jié)合，計算機來自：百科![]()
在線學(xué)練考，零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù)，考取權(quán)威證書 區(qū)塊鏈 部署彈珠游戲模擬資產(chǎn)變化 初級微認(rèn)證 了解區(qū)塊鏈的基礎(chǔ)技術(shù)，掌握區(qū)塊鏈服務(wù)部署應(yīng)用的流程，提高區(qū)塊鏈服務(wù)的使用能力 了解區(qū)塊鏈的基礎(chǔ)技術(shù)，掌握區(qū)塊鏈服務(wù)部署應(yīng)用的流程，提高區(qū)塊鏈服務(wù)的使用能力 立即學(xué)習(xí) 區(qū)塊鏈的應(yīng)用部署與運維 區(qū)來自：專題![]()
放緩，但是整個云原生技術(shù)棧將會進入更高速發(fā)展的階段，圍繞K8s的技術(shù)棧將會與云計算的應(yīng)用、平臺、設(shè)備各層次進行更深入的結(jié)合。 各類現(xiàn)代化的應(yīng)用都將會運行在K8s之上，不僅僅是前些年已經(jīng)備受關(guān)注的以互聯(lián)網(wǎng)App、WebService為代表的無狀態(tài)應(yīng)用，而新型的諸如大數(shù)據(jù)、AI、分布來自：百科![]()
有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章 無監(jiān)督學(xué)習(xí)-聚類算法 第16章 無監(jiān)督學(xué)習(xí) - 關(guān)聯(lián)規(guī)則 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)來自：百科![]()
Streaming 3. YARN：智能跨域數(shù)據(jù)中心資源管理 4. 智能跨域數(shù)據(jù)中心存儲：HDFS / HBase / MPPDB 目前大數(shù)據(jù)的海量數(shù)據(jù)超過單機處理能力，分布式并行計算框架成為標(biāo)準(zhǔn)，高并發(fā)度成為加速性能關(guān)鍵。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認(rèn)證，盡在????????來自：百科![]()
云知識 云計算的發(fā)展歷程 云計算的發(fā)展歷程 時間：2021-06-30 18:56:52 “云”中的資源在使用者看來是可以無限擴展的，并且可以隨時獲取，按需使用，隨時擴展，按使用付費。這種特性經(jīng)常被稱為像水電一樣使用IT基礎(chǔ)設(shè)施。 云計算的發(fā)展歷程按照時間順序，可以列為下圖的時間節(jié)點：來自：百科![]()
華為云計算 云知識 微服務(wù)的發(fā)展 微服務(wù)的發(fā)展 時間：2021-07-01 14:16:39 微服務(wù)：互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展以及傳統(tǒng)分布式、SOA架構(gòu)無法適應(yīng)快速的開發(fā)迭代等多重因素共同推動下的產(chǎn)物。 微服務(wù)雛形：微服務(wù)架構(gòu)概念最早由Fred George在2012年的一次技術(shù)大會上所提出，拆分SOA服務(wù)實現(xiàn)解耦。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 范式理論的發(fā)展歷史 范式理論的發(fā)展歷史 時間：2021-06-02 14:00:54 數(shù)據(jù)庫 1971~1972：Codd系統(tǒng)地提出了1NF、2NF和3NF的概念，討論了規(guī)范化問題； 1974： Codd和Boyce共同提出了新范式，BCNF； 1976： Fagin提出了4NF；來自：百科![]()
延遲要求高，體驗無法保障 VR視頻的超大流量，一方面是對帶寬的極高要求，另一方面對于網(wǎng)絡(luò)延遲和穩(wěn)定性也很嚴(yán)苛。例如現(xiàn)階段VR直播受限于網(wǎng)絡(luò)條件，往往直播的體驗得不到保障，畫面黑邊、眩暈、卡頓等導(dǎo)致體驗大打折扣。 內(nèi)容生態(tài)不完善，不易于推廣 當(dāng)前VR終端和內(nèi)容的市場還不成熟，各個終端的生態(tài)自成體系，各來自：百科
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