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- 深度學習模型哪年提出 內(nèi)容精選 換一換
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1994年，Yann LeCun發(fā)布了結(jié)合反向傳播的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) LeNet， 其在手寫數(shù)字識別領(lǐng)域效果遠超其他模型。1998年，Yann LeCun等人構(gòu)建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LeNet-5在手寫數(shù)字識別問題中取得成功 ，被譽為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“Hello Word”。LeNet-5以來自：百科大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉(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、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科
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。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓(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 基于深度學習算法的 語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結(jié)合清華大學開源語音數(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——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 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 深度學習：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學習：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![]()
講師介紹 謝老師，華為云EI技術(shù)專家，10年人工智能/計算機視覺研究經(jīng)驗，在國際頂級會議和期刊上發(fā)表超過50篇論文，谷歌引用數(shù)1700，擅長大規(guī)模視覺識別、自動機器學習等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(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。來自：百科![]()
才培養(yǎng)模式做了詳細介紹。也針對直播間觀眾提出的相關(guān)問題做了深度解答，讓我們一起來復(fù)習一下要點吧！ 著眼AI未來，踐行產(chǎn)教融合 2017年以來，國家頒布了一系列政策來推進人工智能專業(yè)人才的培養(yǎng)與發(fā)展。大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能相關(guān)專業(yè)的建設(shè)及應(yīng)用發(fā)展更是被提升到國家戰(zhàn)略的高度。隨著智來自：云商店![]()
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習或深度學習模型，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![]()
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![]()
呢？ A：防止數(shù)據(jù)泄露，完全使用本地化部署，外界不可侵入。建議使用混合云部署，把資源、實操平臺放本地，學習平臺放華為云，依靠大平臺技術(shù)保證數(shù)據(jù)安全。 8、Q：我之前在2019年9月參加了知途教育攜手華為云產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新學院舉辦的公益性的技術(shù)沙龍“ModelArts AI 開發(fā)者實戰(zhàn)來自：云商店![]()
華為云徐峰：AI賦能應(yīng)用現(xiàn)代化，加速軟件生產(chǎn)力躍升 華為云徐峰：AI賦能應(yīng)用現(xiàn)代化，加速軟件生產(chǎn)力躍升 時間：2024-09-29 15:26:10 2024年9月19日，在華為全聯(lián)接大會2024的“AI賦能應(yīng)用現(xiàn)代化，加速軟件生產(chǎn)力躍升”論壇上，華為云PaaS服務(wù)產(chǎn)品部部長徐峰發(fā)表了主題演講，介紹來自：百科![]()
云知識 什么是產(chǎn)品模型 什么是產(chǎn)品模型 時間：2020-09-09 14:43:48 產(chǎn)品模型用于描述設(shè)備具備的能力和特性。開發(fā)者通過定義產(chǎn)品模型，在物聯(lián)網(wǎng)平臺構(gòu)建一款設(shè)備的抽象模型，使平臺理解該款設(shè)備支持的服務(wù)、屬性、命令等信息，如顏色、開關(guān)等。當定義完一款產(chǎn)品模型后，在進行注冊設(shè)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 物理模型產(chǎn)出物 物理模型產(chǎn)出物 時間：2021-06-02 14:56:54 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫設(shè)計中，物理模型設(shè)計階段，需要產(chǎn)出： 物理數(shù)據(jù)模型； 物理模型命名規(guī)范； 物理數(shù)據(jù)模型設(shè)計說明書； 生成DDL建表語句。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在?來自：百科![]()
務(wù)的改造，以獲得更敏捷、更可靠的能力。在2022年4月份， 華為云Stack 支撐郵儲銀行的分布式核心系統(tǒng)全面投產(chǎn)上線，為全行6億多個人客戶提供日均20億筆的處理能力，聯(lián)機交易處理效率相對過去提升一倍，批處理效率提升33%。在2022年9月底的三季度結(jié)息中，新系統(tǒng)僅用了23分鐘就完成了原系統(tǒng)70分鐘才能完成的操作。來自：百科![]()
Things，窄帶物聯(lián)網(wǎng)，它的原型是2014年5月華為和沃達豐聯(lián)合提出的NB M2M技術(shù)，隨后在2015年5月與高通提出的NB OFDMA技術(shù)融合成為NB-CIOT技術(shù)，之后又于2015年9月與愛立信公司提出的NB-LTE技術(shù)融合，形成了我們現(xiàn)在認識的NB-IoT，并在3GPP上正式立項。至2016年6月，NB-IoT來自：百科![]()
華為云計算 云知識 云日志 服務(wù)可以采集哪類日志 云日志服務(wù)可以采集哪類日志 時間：2021-07-01 19:27:46 云日志服務(wù)可以采集這些類別的日志： 1. 主機日志，通過ICAgent采集器進行采集； 2. 云服務(wù)日志，如ELB/VPC，需要到對應(yīng)的云服務(wù)上啟用日志上報；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 2020年華為云AI實戰(zhàn)營 2020年華為云AI實戰(zhàn)營 時間：2020-12-11 11:15:04 本課程基于華為云ModelArts一站式 AI開發(fā)平臺 ，主要內(nèi)容包括基礎(chǔ)知識、經(jīng)典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹，每章課程都是實戰(zhàn)案例，模型訓(xùn)練、測試、評估全流程覆蓋，來自：百科
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