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- 深度學(xué)習(xí)模型保存為什么數(shù)據(jù)格式 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時間：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，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
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、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：百科來自：百科
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。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![]()
華為云計算 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![]()
云知識 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) 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領(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)模型都是需要較高算力和能好的。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![]()
、自動機器學(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![]()
優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所示，在接收到原始模型后，對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行模型解析、量化、編譯和序列化四個步驟： 1、解析 在解析過程中，離線模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡(luò)模型解析，提煉來自：百科![]()
ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡介 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個或多個機器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測、評價等結(jié)果。來自：專題![]()
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華為云計算 云知識 為什么說大數(shù)據(jù)MapReduce并行計算模型，天然匹配鯤鵬多核架構(gòu) 為什么說大數(shù)據(jù)MapReduce并行計算模型，天然匹配鯤鵬多核架構(gòu) 時間：2021-05-24 09:30:54 大數(shù)據(jù) 鯤鵬多核計算的特點，能夠提升MapReduce的IO并發(fā)度，加速大數(shù)據(jù)的計算性能。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 邏輯模型和物理模型的對比 邏輯模型和物理模型的對比 時間：2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫 邏輯模型與物理模型的對比如下： 名稱定義：邏輯模型取名按照業(yè)務(wù)規(guī)則和現(xiàn)實世界對象的命名規(guī)范來取名；物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品限制，比如不能出現(xiàn)非法字符，不能使用數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵詞，不能超長等約束；來自：百科![]()
幫助企業(yè)遵循監(jiān)管要求： 許多行業(yè)監(jiān)管機構(gòu)要求企業(yè)保存一段時間內(nèi)的日志，以便隨時可查。 云日志 采集可以自動收集各類日志信息，并通過云端存儲技術(shù)對日志進行保存，滿足監(jiān)管要求。 3. 幫助企業(yè)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程： 通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，云端日志采集可以對業(yè)務(wù)日志數(shù)據(jù)進行深度挖掘，從而了解企業(yè)現(xiàn)有的業(yè)務(wù)流程中存來自：專題![]()
nsorFlow框架下已經(jīng)生成的模型文件和權(quán)重文件轉(zhuǎn)換成離線模型文件，并可以在昇騰AI處理器上獨立執(zhí)行。離線模型執(zhí)行器負(fù)責(zé)加載和卸載離線模型，并將加載成功的模型文件轉(zhuǎn)換為可執(zhí)行在昇騰AI處理器上的指令序列，完成執(zhí)行前的程序編譯工作。這些離線模型的加載和執(zhí)行都需要流程編排器進行統(tǒng)籌來自：百科![]()
ModelArts為用戶提供了多種常見的預(yù)置鏡像，但是當(dāng)用戶對深度學(xué)習(xí)引擎、開發(fā)庫有特殊需求場景的時候，預(yù)置鏡像已經(jīng)不能滿足用戶需求。ModelArts提供自定義鏡像功能支持用戶自定義運行引擎。 ModelArts為用戶提供了多種常見的預(yù)置鏡像，但是當(dāng)用戶對深度學(xué)習(xí)引擎、開發(fā)庫有特殊需求場景的時候，預(yù)置來自：專題![]()
如何做好IoT數(shù)據(jù)分析 資產(chǎn)模型 資產(chǎn)模型是IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)充分理解物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。構(gòu)建資產(chǎn)模型，就是構(gòu)建物與物，物與空間，物與人等復(fù)雜關(guān)系，將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)置于模型的上下文中去理解。資產(chǎn)模型就是物理世界的資產(chǎn)在數(shù)字世界中的映射，兩邊的數(shù)據(jù)準(zhǔn)實時同步，實現(xiàn)數(shù)字孿生。IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)基于資產(chǎn)模型抽象，來自：百科
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