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  • 深度學習如何用于分類預測 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(jié)構(gòu)。深度學習通過組合低層特
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    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(guān)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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  • 深度學習如何用于分類預測 相關(guān)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(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、應用場景,著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。
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    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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  • 深度學習如何用于分類預測 更多內(nèi)容
  • 類的水平。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(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)容與應用。
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    華為云計算 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)絡模型都是需要
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    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(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
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    、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
    華為云計算 云知識 DDL如何進行分類 DDL如何進行分類 時間:2021-07-02 11:29:03 數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB (for MySQL) DDL(Data Definition Language數(shù)據(jù)定義語言),用于定義或修改數(shù)據(jù)庫中的對象,主要分為
    來自:百科
    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(cè)點擊【激活學習卡】按鈕,進入激活學習卡的頁面。
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    學習 區(qū)塊鏈 技術(shù) 課程學習,動手實驗,技能認證,全面掌握區(qū)塊鏈前沿技術(shù) 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(chǔ)。 區(qū)塊鏈全景實踐課 本期課程結(jié)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(chǔ)概念、各行各業(yè)的應用現(xiàn)狀
    來自:專題
    華為云計算 云知識 WAF 分類 WAF的分類 時間:2020-07-15 09:10:39 WAF WAF:Web Application Firewall,顧名思義WAF是一款針對web端的防火墻產(chǎn)品。通過對HTTP(S)請求進行檢測,識別并阻斷SQL注入、跨站腳本攻擊、網(wǎng)頁
    來自:百科
    盤古預測大模型產(chǎn)品功能 回歸預測 用于連續(xù)值預測,可自動進行任務理解,分析選擇最適合的回歸模型集合,并融合多個模型來提升回歸預測精度 分類預測 用于離散值的預測,如:不同類別或標簽;基于任務理解和模型選擇推薦能力,可自動選擇多個分類模型并基于動態(tài)圖算法進行融合,來提升預測性能 時間序列預測
    來自:專題
    華為云計算 云知識 SQL語法分類 SQL語法分類 時間:2020-12-08 09:13:25 HCIA-GaussDB系列課程。本課程講解SQL的各個分類語句,包括數(shù)據(jù)庫查詢語言DQL、數(shù)據(jù)操作語言DML、數(shù)據(jù)定義語言DDL和數(shù)據(jù)控制語言DCL,讓學員進一步掌握每種類型SQL語句的具體使用。
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    華為云計算 云知識 智能分類的智慧 智能分類的智慧 時間:2022-11-18 11:31:39 在小說《看不見的城市》中,作者卡爾維諾曾預言過現(xiàn)代城市的末日景象。 “這里的人熱衷享受不同的新鮮事物,排泄、丟棄和清除那些不斷出現(xiàn)的污物。所以,越堆越多,越堆越高,所占面積的半徑也越
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    專業(yè)數(shù)倉支持設計應用多維分析,快速響應 智能設備維護 預測性維護,根據(jù)系統(tǒng)過去和現(xiàn)在的狀態(tài),采用時間序列預測、神經(jīng)網(wǎng)絡預測和回歸分析等預測推理方法,預測系統(tǒng)將來是否會發(fā)生故障,何時發(fā)生故障,發(fā)生故障類型,可以提升服務運維效率,降低設備非計劃停機時間,節(jié)約現(xiàn)場服務人力成本 優(yōu)勢 多種參數(shù)靈活接入
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    華為云計算 云知識 服務器的分類 服務器的分類 時間:2020-07-27 14:59:58 云服務器 服務器類型,按應用層次劃分為入門級服務器、工作組級服務器、部門級服務器和企業(yè)級服務器四類: 入門級服務器 入門級服務器通常只使用一塊CPU,并根據(jù)需要配置相應的內(nèi)存(如256M
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    華為云計算 云知識 灰度發(fā)布的分類 灰度發(fā)布的分類 時間:2021-07-01 11:39:05 灰度發(fā)布是指在生產(chǎn)環(huán)境上引一部分實際流量對一個新版本進行測試,測試新版本的性能和表現(xiàn),在保證系統(tǒng)整體穩(wěn)定運行的前提下,盡早發(fā)現(xiàn)新版本在實際環(huán)境上的問題??梢苑譃橐韵聝煞N類型: 1. 基于權(quán)重的灰度發(fā)布
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    1/Pi1實例,滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例,滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL、
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    華為云計算 云知識 GaussDB適用于金融互聯(lián)網(wǎng)交易 GaussDB適用于金融互聯(lián)網(wǎng)交易 時間:2021-06-16 17:34:19 數(shù)據(jù)庫 GaussDB適合各中小銀行互聯(lián)網(wǎng)類交易系統(tǒng),比如移動APP類、網(wǎng)站類等,具備兼容業(yè)界主流商業(yè)數(shù)據(jù)庫生態(tài)、高性能、安全可靠等特點,推薦主備形態(tài)。具有如下2個主要優(yōu)勢:
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