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  • 深度學習如何訓練好樣本 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 深度學習 深度學習 時間:2020-11-23 16:30:56 深度學習( Deep Learning,DL)是機器學習的一種,機器學習是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學習結構。深度學習通過組合低層特
    來自:百科
    華為云計算 云知識 深度學習概覽 深度學習概覽 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習相關的基本知識,其中包括深度學習的發(fā)展歷程、深度學習神經(jīng) 網(wǎng)絡的部件、深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡不同的類型以及深度學習工程中常見的問題。 目標學員
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  • 深度學習如何訓練好樣本 相關內(nèi)容
  • 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入雙向對偶系統(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、應用場景,著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。
    來自:百科
    從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 時間:2020-11-23 16:08:48 深度學習作為機器學習分支之一,應用日益廣泛。 語音識別 、自動 機器翻譯 、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺,深度學習已經(jīng)滲入到我們生活中的每個
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  • 深度學習如何訓練好樣本 更多內(nèi)容
  • 的水平。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)絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。
    來自:百科
    ModelArts訓練作業(yè)的程序運行在容器中,容器掛載的目錄地址是唯一的,只有運行時的容器能訪問到。因此訓練作業(yè)的“/cache”是安全的。 如何查看訓練作業(yè)資源占用情況? 在ModelArts管理控制臺,選擇“訓練管理>訓練作業(yè)”,進入訓練作業(yè)列表頁面。在訓練作業(yè)列表中,單擊目
    來自:專題
    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,尤其是計算視覺領域的AI模型,都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構建的,從2015年開始,學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要較高算力和能的。并且有大量
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    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內(nèi)容與應用。
    來自:百科
    華為云計算 云知識 深度學習:IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習:IoT場景下的AI應用與開發(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兩大技術方向,向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺
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    權完成操作。 創(chuàng)建訓練作業(yè) 1、登錄ModelArts管理控制臺。 2、在左側導航欄中,選擇“訓練管理 > 訓練作業(yè)”,進入“訓練作業(yè)”列表。 3、單擊“創(chuàng)建訓練作業(yè)”,進入“創(chuàng)建訓練作業(yè)”頁面,在該頁面填寫訓練作業(yè)相關參數(shù)信息。 4、選擇訓練資源的規(guī)格。訓練參數(shù)的可選范圍與已有算法的使用約束保持一致。
    來自:專題
    、自動機器學習等領域。 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)絡的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡
    來自:百科
    啟動智能標注時,必須存在未標注圖片。 啟動智能標注前,保證當前系統(tǒng)中不存在正在進行中的智能標注任務。 后續(xù)操作 智能標注結束后,所有標注的數(shù)據(jù)都存儲在待確認頁面,您可以進去查看智能標注的結果,進行批量確認。確認完成后,即完成了數(shù)據(jù)標注。 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
    來自:百科
    面向有AI基礎的開發(fā)者,提供機器學習深度學習的算法開發(fā)及部署全功能,包含數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)、模型訓練、AI應用管理和部署上線流程。 涉及計費項包含: 開發(fā)環(huán)境(Notebook) 模型訓練訓練作業(yè)) 部署上線(在線服務) 自動學習 面向AI基礎能力弱的開發(fā)者,根據(jù)標注數(shù)據(jù)、自動設計、調(diào)優(yōu)、訓練模型和部
    來自:專題
    戶降低業(yè)務違規(guī)風險。 立即購買 幫助文檔 內(nèi)容審核 產(chǎn)品優(yōu)勢 檢測準確 內(nèi)容審核基于深度學習技術和大量的樣本庫,幫助客戶快速準確進行違規(guī)內(nèi)容審核,維護內(nèi)容安全。 內(nèi)容審核基于深度學習技術和大量的樣本庫,幫助客戶快速準確進行違規(guī)內(nèi)容審核,維護內(nèi)容安全。 簡單高效 內(nèi)容審核提供REST
    來自:專題
    云知識 如何激活優(yōu)學院學習如何激活優(yōu)學院學習卡 時間:2021-04-08 14:21:46 云市場 嚴選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接:優(yōu)學院平臺;服務商:北京文華在線教育科技股份有限公司 登錄優(yōu)學院平臺,在【首頁】右側點擊【激活學習卡】按鈕,進入激活學習卡的頁面。
    來自:云商店
    學習 區(qū)塊鏈 技術 課程學習,動手實驗,技能認證,全面掌握區(qū)塊鏈前沿技術 在線課程 區(qū)塊鏈概念了解 了解區(qū)塊鏈的基本概念,為學習奠定基礎。 區(qū)塊鏈全景實踐課 本期課程結合華為云區(qū)塊鏈服務 BCS ,從入門到實踐,循序漸進一站式學習。5節(jié)實戰(zhàn)精品課,涵蓋B CS 基礎概念、各行各業(yè)的應用現(xiàn)狀
    來自:專題
    專業(yè)服務能力,以運營促發(fā)展,幫助央國企會用云、用好云。 與40+央企,200+國企攜手同行 華為云Stack 堅持做央國企數(shù)字化同路人,服務央國企數(shù)字化轉型,領銜高質量發(fā)展。 三峽集團 三峽集團攜手華為云Stack借助云和大數(shù)據(jù)等數(shù)字化手段將大壩搬遷“上云”,實時守護大壩的安全運行,提升三峽的生產(chǎn)效率。
    來自:專題
    來幾十個AI場景,需要幾十個AI模型開發(fā)訓練好幾個月,現(xiàn)在只需要一個大模型就可以開發(fā)完成,訓練時間只需幾天。原來需要成千上萬張樣本開發(fā)的場景,現(xiàn)在也只需要十位數(shù)。 同時通過AI算法的商店——AI Gallery解決AI模型開發(fā)部署難、訓練成本高的問題,讓開發(fā)不再是難題。ModelArts把常見的算法和工具放到了AI
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    準確性還能提升。城市治理中的事項類別非常多,但很多事件的數(shù)據(jù)量很少,用常規(guī)的方式訓練模型一個算法耗時長,準確率低。我們依托于預訓練大模型、小樣本學習等技術,可以對這種數(shù)據(jù)量小的城市問題進行模型訓練學習。同時通過圖像生成等數(shù)據(jù)增強技術,可以實現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上,晴天的圖像遷移
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    什么是云連接 華為云云專線怎么接入 如何使用全球加速 虛擬專用網(wǎng)絡 怎么如何快速部署高可用四層負載均衡 應用編排服務 _華為云AOS_AOS應用場景 網(wǎng)站安全- Web應用防火墻 -接入防護 VPC終端節(jié)點的作用是什么 華為云企業(yè)交換機ESW的工作原理是什么 彈性云服務器 ECS怎么 OBS 免費嗎_對象存儲服務_OBS如何使用
    來自:專題
    行業(yè)的落地更簡單。 盤古大模型基于“預訓練模型+微調(diào)”的模式,能夠進一步實現(xiàn)AI模型的通用性,泛化能力以及高精度,驅動AI開發(fā)向工業(yè)化轉變。其中預訓練模型先基于海量數(shù)據(jù)進行預訓練,便可以直接適配多類通用場景,用戶僅需在此基礎上,基于極小的樣本進行數(shù)據(jù)微調(diào)和部署。開發(fā)周期能夠縮短到
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