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  • 深度學(xué)習(xí)模型越復(fù)雜越好 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時間:2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種,機(jī)器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特
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    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
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  • 深度學(xué)習(xí)模型越復(fù)雜越好 相關(guān)內(nèi)容
  • 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。
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    從MindSpore手寫數(shù)字識別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時間:2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一,應(yīng)用日益廣泛。 語音識別 、自動 機(jī)器翻譯 、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個
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  • 深度學(xué)習(xí)模型越復(fù)雜越好 更多內(nèi)容
  • 。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。
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    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(jìn)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。
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    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(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。
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    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(jī)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(yùn)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(jī)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(dá)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
    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(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)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
    華為云計算 云知識 深圳市鐵電氣有限公司 深圳市鐵電氣有限公司 時間:2021-01-08 10:09:13 人工智能 物聯(lián)網(wǎng) 視頻檢測 公司簡介 深圳市鐵電氣有限公司成立于2000年初,注冊資金9000萬,總部位于深圳龍崗,是一家基于人工智能和巡檢機(jī)器人為核心技術(shù)的電力物
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    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
    取值范圍為0-1,接近1說明模型越好。Dice系數(shù)計算公式如下所示。 假設(shè)類別總數(shù)是k+1 類,pii 表示第i類分類正確的數(shù)量,pij 表示第i類被識別為第j類的數(shù)量。 調(diào)用模型評估接口了解評估結(jié)果 ModelArts提供了“analyse”接口,用于模型評估。用戶在推理結(jié)束
    來自:百科
    間推移,算法會傾向于從越來接近最佳點處采樣。在采樣過程中,算法可能繪制一個次佳試驗作為最佳試驗,以一定概率跳出局部最優(yōu)解。 參數(shù) 說明 取值參考 num_samples 搜索嘗試的超參組數(shù) int,一般在10-20之間,值越大,搜索時間越長,效果越好 avg_best_idx
    來自:專題
    華為云計算 云知識 雪花型模型 雪花型模型 時間:2021-06-02 14:23:10 數(shù)據(jù)庫 雪花型模型是直接面對報表類型應(yīng)用常用的模型結(jié)構(gòu),因為事實表的維度展開以后和雪花結(jié)構(gòu)一樣而得名,是在OLAP應(yīng)用中,尤其是報表系統(tǒng)中會經(jīng)常遇到雪花模型的情況。如下圖即一個雪花模型。 圖中,保存度
    來自:百科
    10:09:17 語音交互 包括以下子服務(wù): 定制語音識別(ASR Customization,ASRC):基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),提供針對特定領(lǐng)域(如快遞行業(yè))優(yōu)化的語音識別能力,并可自定義語言模型。 定制語音識別包含 一句話識別 、錄音文件識別功能。支持熱詞定制。 實時語音轉(zhuǎn)寫(Real-time
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    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(dāng)定義完一款產(chǎn)品模型后,在進(jìn)行注冊設(shè)
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    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(rèn)證,盡在?
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    華為云計算 云知識 復(fù)雜的輿論場,企業(yè)該如何保障 內(nèi)容審核 安全? 復(fù)雜的輿論場,企業(yè)該如何保障內(nèi)容審核安全? 時間:2023-11-06 11:31:34 內(nèi)容審核目前在國內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中扮演著至關(guān)重要的角色,隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,用戶生成內(nèi)容(UGC)的數(shù)量呈現(xiàn)爆炸式增長,這些內(nèi)
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    趨勢。 然而,在實際智能化開發(fā)過程中,企業(yè)往往面臨以下困難: 大模型部署成本高,行業(yè)定制復(fù)雜模型的訓(xùn)練和推理需要大量的計算資源,且需要專業(yè)的運(yùn)維團(tuán)隊進(jìn)行管理,不同行業(yè)對模型的需求差異大,需要針對特定行業(yè)進(jìn)行模型微調(diào),開發(fā)一個智能化應(yīng)用門檻還是較高的。 缺少快速定制助手的工具開發(fā)平臺
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    遷移到新的主機(jī)上,新的主機(jī)要下發(fā)VPC下全量子網(wǎng)信息對應(yīng)的路由表項,全量IP信息對應(yīng)的ARP表項,表項越多,耗時越長,遷移導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)零中斷難保證。 華為云Stack 的 VPC控制器,采用分布式系統(tǒng)架構(gòu),管控層和數(shù)據(jù)層分離,管控層controller通過狀態(tài)外置到nosql,實現(xiàn)
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