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  • 深度學(xué)習(xí)如何預(yù)防權(quán)重全部為0 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(guò)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(jiàn)的問(wèn)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(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)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(chǎng)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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  • 28像素,像素值0或者1的二值化圖像。MNIST數(shù)據(jù)集的原始圖像是黑白的,但在實(shí)際訓(xùn)練中使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)后的圖片能夠獲得更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)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(jiǎn)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
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-15 15:23:12 深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。目前,在圖像、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中,深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛的應(yīng)用,并且在某些問(wèn)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 權(quán)重 權(quán)重 時(shí)間:2020-12-10 17:01:11 權(quán)重是一個(gè)相對(duì)的概念,是針對(duì)某一指標(biāo)而言。 某一指標(biāo)的權(quán)重是指該指標(biāo)在整體評(píng)價(jià)中的相對(duì)重要程度。 權(quán)重表示在評(píng)價(jià)過(guò)程中,是被評(píng)價(jià)對(duì)象的不同側(cè)面的重要程度的定量分配,對(duì)各評(píng)價(jià)因子在總體評(píng)價(jià)中的作用進(jìn)行區(qū)別對(duì)待。
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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(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)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(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語(yǔ)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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    較高算力和能好的。并且有大量的研究論文集中于如何將這些AI模型從云上部署到端側(cè),AI模型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場(chǎng)景和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。 課程簡(jiǎn)介 為了解決真實(shí)世界中的問(wèn)題,我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù),同時(shí)也需要機(jī)器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力,在現(xiàn)實(shí)世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)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(chǎng)景開(kāi)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)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(jiǎn)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(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)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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    華為云云原生黃金課程01:云原生開(kāi)學(xué)“第一課” 《云原生王者之路集訓(xùn)營(yíng)》是華為云云原生團(tuán)隊(duì)精心打磨的云原生學(xué)習(xí)技術(shù)公開(kāi)課,分為黃金、鉆石、王者三個(gè)階段,幫助廣大技術(shù)愛(ài)好者快速掌握云原生相關(guān)技能。本課程黃金課程的第一課,由華為云CNCF的官方大使、技術(shù)監(jiān)督委員會(huì)貢獻(xiàn)者,Kubernetes社區(qū)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 通配符SSL證書能保護(hù)全部子域嗎? 通配符SSL證書能保護(hù)全部子域嗎? 時(shí)間:2020-07-23 10:58:49 SSL證書 SSL證書可以在客戶端和服務(wù)器之間創(chuàng)建一個(gè)加密通道,然后在通信過(guò)程中端點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)傳輸提供加密保護(hù),并可以防止數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中被第三方監(jiān)視,攔截和篡改。
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    面。 圖 點(diǎn)擊【激活學(xué)習(xí)卡】按鈕 進(jìn)入激活學(xué)習(xí)卡的頁(yè)面后,您需要刮開(kāi)學(xué)習(xí)卡中激活碼的圖層,在對(duì)應(yīng)框中輸入 16 位激活碼,或者直接在對(duì)應(yīng)框中輸入您收到的激活碼,點(diǎn)擊【激活學(xué)習(xí)卡】按鈕。(注意區(qū)分 16 位激活碼中的字母和數(shù)字:字母 O 和數(shù)字 0 容易混淆,字母 G 和數(shù)字 6 容易混淆)
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    學(xué)習(xí) 區(qū)塊鏈 技術(shù) 課程學(xué)習(xí),動(dòng)手實(shí)驗(yàn),技能認(rèn)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,學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)。 區(qū)塊鏈全景實(shí)踐課 本期課程結(jié)合華為云區(qū)塊鏈服務(wù) BCS ,從入門到實(shí)踐,循序漸進(jìn)一站式學(xué)習(xí)。5節(jié)實(shí)戰(zhàn)精品課,涵蓋B CS 基礎(chǔ)概念、各行各業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀
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    通過(guò)金融風(fēng)控的資金流水分析,可有效識(shí)別循環(huán)轉(zhuǎn)賬,幫助銀行預(yù)防信用卡詐騙?;诮o定的資金流水,檢測(cè)并輸出指定約束條件的所有循環(huán)轉(zhuǎn)賬。編程語(yǔ)言支持C、C++、Java、Python。 決賽賽題下載 作品提交 決賽練習(xí)期間,每個(gè)團(tuán)隊(duì)每天提交作品次數(shù)5次;5月30日總決賽當(dāng)天,每個(gè)團(tuán)隊(duì)提交次數(shù)10次。 特別說(shuō)明 大賽
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    041211/introduction 參賽對(duì)象 復(fù)賽對(duì)象各賽區(qū)初賽評(píng)審晉級(jí)復(fù)活賽區(qū)的參賽隊(duì)伍,決賽對(duì)象各賽區(qū)復(fù)賽評(píng)審晉級(jí)復(fù)活賽決賽的參賽隊(duì)伍。 賽題介紹 通過(guò)金融風(fēng)控的資金流水分析,可有效識(shí)別循環(huán)轉(zhuǎn)賬,幫助銀行預(yù)防信用卡詐騙。基于給定的資金流水,檢測(cè)并輸出指定約束條件的所有
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    框架管理器離線模型生成介紹 時(shí)間:2020-08-19 17:00:58 離線模型生成以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)例,在深度學(xué)習(xí)框架下構(gòu)造好相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型,并且訓(xùn)練好原始數(shù)據(jù),再通過(guò)離線模型生成器進(jìn)行算子調(diào)度優(yōu)化、權(quán)重數(shù)據(jù)重排和壓縮、內(nèi)存優(yōu)化等,最終生成調(diào)優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來(lái)生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。
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    代碼實(shí)現(xiàn)方式,將取消團(tuán)隊(duì)成績(jī),具體包括且不限于以下形式: 1)在代碼中硬編碼部分或全部答案,不限于如下場(chǎng)景:禁止直接輸出答案到文件 2)不分析全部數(shù)據(jù)獲取答案,不限于如下場(chǎng)景:禁止直接根據(jù)ID和權(quán)重的取值排除部分?jǐn)?shù)據(jù),禁止跳過(guò)文件中的部分?jǐn)?shù)據(jù) 3)同賽區(qū)或不同賽區(qū)如有代碼雷同者 華為云
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    代碼實(shí)現(xiàn)方式,將取消團(tuán)隊(duì)成績(jī),具體包括且不限于以下形式: 1)在代碼中硬編碼部分或全部答案,不限于如下場(chǎng)景:禁止直接輸出答案到文件 2)不分析全部數(shù)據(jù)獲取答案,不限于如下場(chǎng)景:禁止直接根據(jù)ID和權(quán)重的取值排除部分?jǐn)?shù)據(jù),禁止跳過(guò)文件中的部分?jǐn)?shù)據(jù) 3)同賽區(qū)或不同賽區(qū)如有代碼雷同者 華為云
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    Service,簡(jiǎn)稱DCS)企業(yè)版Redis,其內(nèi)核KeyDB,完全兼容開(kāi)源Redis 6.0,其性能更強(qiáng),穩(wěn)定性更高。 華為云分布式緩存服務(wù)(Distributed Cache Service,簡(jiǎn)稱DCS)企業(yè)版Redis,其內(nèi)核KeyDB,完全兼容開(kāi)源Redis 6.0,其性能更強(qiáng),穩(wěn)定性更高。
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