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  • 深度學(xué)習(xí)模型折線提取 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)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(shí)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(gè)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(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)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(shí),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)模型折線提取 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(shí)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(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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    本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同,此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型,即深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征,不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征,上一層的輸出作為下一層的輸入,層層連接構(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 1994年,Yann
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  • 深度學(xué)習(xí)模型折線提取 更多內(nèi)容
  • 。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡介 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(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 時(shí)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(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí),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(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(jì)算 云知識(shí) 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(tái)
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    、自動(dòng)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)
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    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(gè)或多個(gè)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(píng)價(jià)等結(jié)果。
    來自:專題
    03:04 圖片文字提取文字識(shí)別API使用指導(dǎo) 圖片文字提取文字識(shí)別 OCR 使用API 圖片文字提取文字識(shí)別API使用指導(dǎo) 圖片文字提取文字識(shí)別 OCR 01:59 圖片文字提取非支持的圖片類型報(bào)錯(cuò) 圖片文字提取文字識(shí)別 OCR 圖片文字提取非支持的圖片類型報(bào)錯(cuò) 圖片文字提取文字識(shí)別 OCR
    來自:專題
    詳情。 由淺入深學(xué)習(xí) 您可以參考成長地圖,由淺入深學(xué)習(xí)使用OCR。 功能介紹 通過功能介紹章節(jié)的內(nèi)容,了解OCR不同類別的文字識(shí)別功能,包括通用類文字識(shí)別、證件類文字識(shí)別、票據(jù)類文字識(shí)別。 入門使用 OCR以開放API的方式提供給用戶,您可以參考《快速入門》學(xué)習(xí)并使用OCR服務(wù)。
    來自:專題
    特點(diǎn):構(gòu)建專有的自然語言處理分類模型,將大量的政務(wù)詢問分發(fā)到對應(yīng)的部門,顯著提高工作效率。 優(yōu)勢:針對場景領(lǐng)域提供預(yù)訓(xùn)練模型,效果遠(yuǎn)好于通用自然語言處理模型。可根據(jù)使用過程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型。 商品識(shí)別 特點(diǎn):構(gòu)建商品視覺自動(dòng)識(shí)別的模型,可用于無人超市等場景。 優(yōu)勢:用戶自定義模型可以實(shí)現(xiàn)99.
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 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(shí)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(shí)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;
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    展開內(nèi)容 收起內(nèi)容 課程學(xué)習(xí) 文字識(shí)別全景實(shí)踐課 采用直播教學(xué)+技術(shù)干貨形式,掃除OCR服務(wù)實(shí)際應(yīng)用的問題,實(shí)現(xiàn)人人快速上手操作。 AI全棧成長計(jì)劃-AI應(yīng)用篇 您將學(xué)習(xí)到行業(yè)深度應(yīng)用的AI領(lǐng)域知識(shí):OCR與NLP的概念及其模型開發(fā),同時(shí)您也可以選擇體驗(yàn)和學(xué)習(xí)當(dāng)下熱門的端云協(xié)同AI應(yīng)用開發(fā)
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    索結(jié)果,幫助用戶在圖像庫中進(jìn)行相同或相似 圖像搜索 。 產(chǎn)品功能 海量圖片搜索 大規(guī)模搜索引擎可支持億級(jí)圖片檢索。 預(yù)置特征抽取模型 預(yù)置垂直行業(yè)特征提取模型和細(xì)顆粒度特征組合,為用戶快速構(gòu)建圖像檢索能力。 穩(wěn)定可靠 可提供企業(yè)級(jí)穩(wěn)定的圖片搜索服務(wù),秒級(jí)響應(yīng)能力。 個(gè)性定制 可根據(jù)用戶的特定場景,進(jìn)行圖像搜索定制化服務(wù)。
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    視頻 語音轉(zhuǎn)文字 免費(fèi)開放使用 視頻語音轉(zhuǎn)文字 免費(fèi)開放使用 如何快速提取視頻中的音頻轉(zhuǎn)文字?華為云提供一款在線工具,可以將視頻語音提取轉(zhuǎn)成文字。 如何快速提取視頻中的音頻轉(zhuǎn)文字?華為云提供一款在線工具,可以將視頻語音提取轉(zhuǎn)成文字。 立即購買 幫助文檔 視頻語音轉(zhuǎn)文字有多種使用場景 直播視頻音頻實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)字幕
    來自:專題
    10:09:17 語音交互 包括以下子服務(wù): 定制語音識(shí)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(shí)別能力,并可自定義語言模型。 定制語音識(shí)別包含 一句話識(shí)別 、錄音文件識(shí)別功能。支持熱詞定制。 實(shí)時(shí)語音轉(zhuǎn)寫(Real-time
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 雪花型模型 雪花型模型 時(shí)間:2021-06-02 14:23:10 數(shù)據(jù)庫 雪花型模型是直接面對報(bào)表類型應(yīng)用常用的模型結(jié)構(gòu),因?yàn)槭聦?shí)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(bào)表系統(tǒng)中會(huì)經(jīng)常遇到雪花模型的情況。如下圖即一個(gè)雪花模型。 圖中,保存度
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    云知識(shí) 什么是產(chǎn)品模型 什么是產(chǎn)品模型 時(shí)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(tái)構(gòu)建一款設(shè)備的抽象模型,使平臺(tái)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(jì)算 云知識(shí) 物理模型產(chǎn)出物 物理模型產(chǎn)出物 時(shí)間:2021-06-02 14:56:54 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)中,物理模型設(shè)計(jì)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(jì)說明書; 生成DDL建表語句。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在?
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