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- 深度學(xué)習(xí)模型大小與樣本量關(guān)系 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展；熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”；熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與優(yōu)化；描述深度學(xué)習(xí)中常見的問(wèn)題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 2. 訓(xùn)練法則來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)模型大小與樣本量關(guān)系 相關(guān)內(nèi)容
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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)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)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(chǎng)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)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
- 深度學(xué)習(xí)模型大小與樣本量關(guān)系 更多內(nèi)容
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何使用深度學(xué)習(xí)框架MindSpore進(jìn)行模型開發(fā)與訓(xùn)練？又如何在ModelArts平臺(tái)訓(xùn)練一個(gè)可以用于識(shí)別手寫數(shù)字的模型呢？讓我們來(lái)一探究竟吧。 數(shù)據(jù)集的選擇與準(zhǔn)備 機(jī)器學(xué)習(xí)中的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究領(lǐng)域，需要基于大量的歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，再使用模型對(duì)新的數(shù)來(lái)自：百科![]()
。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![]()
工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過(guò)本實(shí)驗(yàn)將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的 語(yǔ)音識(shí)別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且熟悉整個(gè)處理流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗(yàn)摘要 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備：登錄華為云賬號(hào) 1. OBS 準(zhǔn)備 2.ModelArts應(yīng)用來(lái)自：百科![]()
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(lái)自：百科![]()
什么是非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù) 什么是非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù) 時(shí)間：2020-07-28 14:04:35 數(shù)據(jù)庫(kù) 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)主要是基于“非關(guān)系模型”的數(shù)據(jù)庫(kù)（由于關(guān)系型太大，所以一般用“非關(guān)系型”來(lái)表示其他類型的數(shù)據(jù)庫(kù)） 非關(guān)系型模型比如有： 列模型：存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是一列列的。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)以來(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) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 時(shí)間：2020-07-28 14:11:44 數(shù)據(jù)庫(kù) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 1.不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法。 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)之間的主要區(qū)別在于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式。關(guān)系數(shù)據(jù)自然采用表來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系模型里的碼是什么 數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系模型里的碼是什么 時(shí)間：2021-06-02 10:25:26 數(shù)據(jù)庫(kù) 碼是關(guān)系模式中的一個(gè)重要概念，有些材料也稱為鍵，或者鍵碼。 設(shè)K為R中的屬性或?qū)傩越M合，如果U對(duì)于K完全函數(shù)依賴，則K為R的候選碼。 如果候選碼多于一來(lái)自：百科![]()
，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(wèn)題進(jìn)行模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)。同時(shí)通過(guò)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)量儲(chǔ)備，而且還可以讓算法模型的準(zhǔn)確率提升50%以上。此外，我們算法數(shù)量上也來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 容器技術(shù)與 DevOps的關(guān)系 容器技術(shù)與 DevOps的關(guān)系 時(shí)間：2020-10-13 10:33:48 DevOps（Development和Operations的組合詞）是一組流程，方法和系統(tǒng)的統(tǒng)稱，用于促進(jìn)開發(fā)（應(yīng)用程序/軟件工程），技術(shù)運(yùn)營(yíng)和質(zhì)量保證（QA）部門之間的溝通，協(xié)作和整合來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云原生與開源社區(qū)的關(guān)系 云原生與開源社區(qū)的關(guān)系 時(shí)間：2021-06-30 18:16:57 在奉行事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)的IT界，云技術(shù)發(fā)展多年的今天，開源社區(qū)已然是云原生技術(shù)的關(guān)鍵推動(dòng)者，同時(shí)也是相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的制定者。 我們知道云原生飛速發(fā)展的背景，解決應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)題來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Pod與工作負(fù)載的關(guān)系 Pod與工作負(fù)載的關(guān)系 時(shí)間：2021-06-30 19:11:51 Pod與工作負(fù)載的關(guān)系包括： 1. 通過(guò)label-selector 和 owerReference 相關(guān)聯(lián)； 2. Pod通過(guò)工作負(fù)載實(shí)現(xiàn)應(yīng)用的運(yùn)維，如伸縮、升級(jí)等。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 確定實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系 確定實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系 時(shí)間：2021-06-02 14:31:06 數(shù)據(jù)庫(kù) 確定實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系： 通過(guò)外鍵來(lái)體現(xiàn)； 決定實(shí)體之間是否是可識(shí)別的關(guān)系； 確定關(guān)系的基數(shù)屬于1:1, 1:n還是n:m。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 賬號(hào)與 IAM 用戶的關(guān)系 賬號(hào)與IAM用戶的關(guān)系 時(shí)間：2021-07-01 15:05:23 賬號(hào)與IAM用戶可以類比為父子關(guān)系，賬號(hào)是資源歸屬以及計(jì)費(fèi)的主體，對(duì)其擁有的資源具有所有權(quán)限。IAM用戶由賬號(hào)創(chuàng)建，只能擁有賬號(hào)授予的資源使用權(quán)限，賬號(hào)可以隨時(shí)修改或來(lái)自：百科![]()
內(nèi)容審核 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大量的樣本庫(kù)，幫助客戶快速準(zhǔn)確進(jìn)行違規(guī)內(nèi)容審核，維護(hù)內(nèi)容安全。 內(nèi)容審核基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大量的樣本庫(kù)，幫助客戶快速準(zhǔn)確進(jìn)行違規(guī)內(nèi)容審核，維護(hù)內(nèi)容安全。 簡(jiǎn)單高效 內(nèi)容審核提供RESTful規(guī)范的API接口，以及內(nèi)容審核服務(wù)SDK，方便客戶使用與集成；幫助客戶減少人力成本，節(jié)省業(yè)務(wù)支出。來(lái)自：專題![]()
，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(chǎng)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(cè) 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(cè) 基于深度學(xué)習(xí)算法和大量的樣本圖像，來(lái)自：百科![]()
華為云ModelArts助力 AI開發(fā)平臺(tái) —ModelArts SDK打通本地IDE與云端訓(xùn)練資源 【手摸手學(xué)ModelArts】?jī)尚忻瞰@取ModelArts正版實(shí)戰(zhàn)教程 【我與ModelArts的故事】使用ModelArts搭建"人臉顏值評(píng)分"服務(wù) 我與ModelArts的故事 查看更多 收起來(lái)自：專題
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