- 深度學(xué)習(xí)理論誰提出的 內(nèi)容精選 換一換
-
特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(dòng)機(jī)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(jī)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(jì)算機(jī)視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。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)理論誰提出的 相關(guān)內(nèi)容
-
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(jì)。 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(jì) 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)理論誰提出的 更多內(nèi)容
-
華為云計(jì)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(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)平臺來自:百科
另外 CDN 本身還具備防攻擊、以及流量清洗的能力,所以基于CDN建設(shè)起來的邊緣計(jì)算設(shè)備也就具備很強(qiáng)的安全性。 需要注意的是CDN的邊緣是借助緩存數(shù)據(jù),提高節(jié)點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)的能力,它的側(cè)重點(diǎn)在于傳輸能力,而邊緣計(jì)算的側(cè)重點(diǎn)在于計(jì)算能力。 因此,CDN與邊緣計(jì)算的結(jié)合是非常有必要的,未來的CDN需要大量的邊緣設(shè)備,邊來自:百科
華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫服務(wù)具有完善的性能監(jiān)控體系和多重安全防護(hù)措施,并提供了專業(yè)的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng), 讓用戶能夠在云中輕松的進(jìn)行設(shè)置和擴(kuò)展關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。 華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫服務(wù)具有完善的性能監(jiān)控體系和多重安全防護(hù)措施,并提供了專業(yè)的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng), 讓用戶能夠在云中輕松的進(jìn)行設(shè)置和擴(kuò)展關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。來自:專題
P網(wǎng)絡(luò)通訊、智能合約、激勵(lì)機(jī)制等。 應(yīng)用的繁榮必將帶動(dòng)技術(shù)的生長。數(shù)字資產(chǎn)應(yīng)用的快速增長,大量用戶接入 區(qū)塊鏈 完成數(shù)字資產(chǎn)的鑄造發(fā)行、授權(quán)、流轉(zhuǎn)等。這對傳統(tǒng)的底層區(qū)塊鏈提出了新的挑戰(zhàn)和要求。 具備統(tǒng)一的鏈上用戶身份標(biāo)識,支持跨鏈、鏈跨應(yīng)用的數(shù)字資產(chǎn)所屬權(quán)管理。 允許千級、萬級節(jié)點(diǎn)接來自:百科
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)
- 華為云深度學(xué)習(xí)理論入門筆記1
- 學(xué)習(xí)理論有什么用?
- 10+熱門 AI Agent 框架深度解析:誰更適合你的項(xiàng)目?
- 一次訓(xùn)練、多端部署——華為提出寬度和深度可伸縮的動(dòng)態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型DynaBERT
- 六家“深度搜索”橫評,誰更懂用戶要什么?
- 對于電單車同學(xué)們提出的改動(dòng)建議
- 網(wǎng)絡(luò)規(guī)模更小、速度更快,這是谷歌提出的MorphNet
- 《DataWorks 深度洞察:量子機(jī)器學(xué)習(xí)重塑深度學(xué)習(xí)架構(gòu),決勝復(fù)雜數(shù)據(jù)戰(zhàn)場》