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  • 深度學(xué)習(xí)人臉相似度 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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  • 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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    成。輸入層用于輸入數(shù)據(jù);卷積層通過卷積運(yùn)算對輸入進(jìn)行局部特征提?。怀鼗瘜油ㄟ^下采樣的方式降低特征圖的分辨率,從而降低輸出對位置和形變的敏感,同時(shí)還可降低網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)和計(jì)算量;全連接層將局部特征通過權(quán)值矩陣組裝成完整的圖像,完成特征空間到真實(shí)類別空間的映射,最終的圖像分類便是由全
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  • 深度學(xué)習(xí)人臉相似度 更多內(nèi)容
  • 方法有K子圖匹配、路徑相似性、圖嵌入。 基于特征的相似:計(jì)算相似性的常見方法(28種)是將一段二進(jìn)制代碼表示為向量或一組特征,使得類似的二進(jìn)制代碼具有相似的特征向量或特征集。這里應(yīng)用最多的是利用機(jī)器學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)。 Hash匹配相似:對于多維向量數(shù)據(jù)相似快速匹配,通常使用局部敏感hash算法LSH來實(shí)現(xiàn)。
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    類的水平。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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    華為云計(jì)算 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
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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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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云API入門學(xué)習(xí)賽AI人臉識(shí)別 華為云API入門學(xué)習(xí)賽AI人臉識(shí)別 時(shí)間:2020-12-09 11:47:10 華為云API入門學(xué)習(xí)賽·AI人臉識(shí)別,本賽事適用于了解華為云的API、以及學(xué)習(xí)基于華為云進(jìn)行開發(fā)的初學(xué)者,目標(biāo)是為華為云的開發(fā)者提供一個(gè)了解華為云Open
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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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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 人臉比對 人臉比對 時(shí)間:2020-12-03 17:16:47 人臉比對(Face Verification),是通過對人臉區(qū)域的特征進(jìn)行對比,對比兩張圖像中的人臉信息,分析面部特征,判斷是否為同一人。調(diào)用該服務(wù)的API,可以返回給用戶兩張圖片中人臉相似。如果兩張
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    應(yīng)用場景 身份驗(yàn)證 使用人臉檢測與比對功能,可進(jìn)行身份核實(shí),適用于機(jī)場、海關(guān)等人證合一驗(yàn)證場景。 電子考勤 人臉檢測及比對功能適用于客戶企業(yè)對員工進(jìn)行電子考勤,也可協(xié)助企業(yè)客戶做安防監(jiān)控。 軌跡分析 人臉搜索服務(wù)可檢索出圖庫中與輸入人臉相似的N張人臉圖片及相似。根據(jù)返回圖片的時(shí)間
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    身份驗(yàn)證 使用人臉檢測與比對功能,可進(jìn)行身份核實(shí),適用于機(jī)場、海關(guān)等人證合一驗(yàn)證場景。 圖1身份驗(yàn)證 電子考勤 人臉檢測及比對功能適用于客戶企業(yè)對員工進(jìn)行電子考勤,也可協(xié)助企業(yè)客戶做安防監(jiān)控。 圖2電子考勤 軌跡分析 人臉搜索服務(wù)可檢索出圖庫中與輸入人臉相似的N張人臉圖片及相似。根據(jù)
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    Interface,應(yīng)用程序編程接口)的方式提供給用戶,用戶通過實(shí)時(shí)訪問和調(diào)用API獲取人臉處理結(jié)果,幫助用戶自動(dòng)進(jìn)行人臉的識(shí)別、比對以及相似查詢等,打造智能化業(yè)務(wù)系統(tǒng),提升業(yè)務(wù)效率。 當(dāng)前人臉識(shí)別提供了以下子服務(wù): 人臉檢測 人臉比對 人臉搜索 活體檢測 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 人臉識(shí)別服務(wù) 人臉識(shí)別服務(wù) 時(shí)間:2020-12-09 11:15:42 人臉識(shí)別 人臉識(shí)別(Face Recognition)服務(wù),能夠在圖像中快速檢測人臉、分析人臉關(guān)鍵點(diǎn)信息、獲取人臉屬性、實(shí)現(xiàn)人臉的精確比對和檢索。該服務(wù)可應(yīng)用于身份驗(yàn)證、電子考勤、軌跡追蹤、客流分析等場景。
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    基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別 時(shí)間:2020-12-02 11:19:20 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)對預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練,快速構(gòu)建人臉識(shí)別應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法; 掌握基于MXNet構(gòu)建人臉識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 云遷移難易分析 云遷移難易分析 時(shí)間:2021-01-28 09:27:33 上云遷移是一項(xiàng)復(fù)雜而嚴(yán)謹(jǐn)?shù)南到y(tǒng)性工程,稍有不慎就會(huì)帶來不可預(yù)估的重大損失。因此我們在進(jìn)行云遷移工作是必須有一套完整周密的方法論來指導(dǎo)、支撐云遷移工作的完成。華為憑借著豐富的上云遷
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    時(shí)間:2020-12-14 16:36:37 手把手教你玩轉(zhuǎn)人臉識(shí)別,初探深度學(xué)習(xí)。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括:人臉識(shí)別原理、機(jī)器如何提取圖像的特征。 課程目標(biāo) 通過本課程學(xué)習(xí),了解機(jī)器學(xué)習(xí)的方法及快速掌握人臉識(shí)別應(yīng)用。 課程大綱 第1節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)容回顧 第2節(jié) 機(jī)器是如何進(jìn)行圖像分類 第3節(jié)
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    綜合圖像、語音、文字、人臉等信息,標(biāo)簽識(shí)別更加準(zhǔn)確 識(shí)別準(zhǔn)確 采用標(biāo)簽排序學(xué)習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,標(biāo)簽識(shí)別準(zhǔn)確高 標(biāo)簽可定制 只需提供少量視頻與對應(yīng)標(biāo)簽,便可以按需定制標(biāo)簽類別、層次體系 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原
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