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- 深度學(xué)習(xí)算法發(fā)明人 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計(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)通過組合低層特來自：百科
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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)員來自：百科算法和應(yīng)用示例。 課程簡介 本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識(shí)雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云來自：百科
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從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。語音識(shí)別、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來自：百科![]()
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。來自：百科![]()
值。 課程簡介 為了解決真實(shí)世界中的問題，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的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識(shí)： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。來自：百科![]()
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)來自：百科![]()
、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)來自：百科![]()
包括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從而實(shí)現(xiàn)Spark性能倍級提升。 內(nèi)容大綱： 1. 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程； 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn)； 3. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理創(chuàng)新； 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實(shí)踐； 5. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐。 聽眾收益：來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) ELB調(diào)度算法有哪些 ELB調(diào)度算法有哪些 時(shí)間：2021-07-02 17:55:07 VPC DNS 云服務(wù)器 負(fù)載均衡 算法模型 ELB調(diào)度算法有輪詢、最少連接、源IP三種算法，其算法策略各不相同。 1.輪詢 權(quán)重：支持 算法策略：根據(jù)后端服務(wù)器的權(quán)重，按來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 漂浮物識(shí)別算法 漂浮物識(shí)別算法 時(shí)間：2021-01-07 10:46:15 視頻監(jiān)控 視頻檢測 華為云好望商城漂浮物識(shí)別算法，是基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)智能視頻物體檢測算法，且通過規(guī)?；钠∥飻?shù)據(jù)(塑料泡沫，垃圾袋，河道漂浮植被)檢測訓(xùn)練，賦予監(jiān)測系統(tǒng)智能檢測來自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 計(jì)算服務(wù)：讓算力釋放算法之美 計(jì)算服務(wù)：讓算力釋放算法之美 時(shí)間：2020-12-15 15:21:01 華為云IaaS服務(wù)系列課程之計(jì)算服務(wù)。 通過當(dāng)前市場上計(jì)算產(chǎn)品構(gòu)成：通用計(jì)算、異構(gòu)計(jì)算、專屬計(jì)算三種產(chǎn)品構(gòu)成了解華為云計(jì)算服務(wù)的產(chǎn)品內(nèi)容以及常見使用操作。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 萬里眼高空拋物智能追溯算法 萬里眼高空拋物智能追溯算法 時(shí)間：2020-12-31 11:29:40 視頻監(jiān)控 視頻檢測 華為云好望商城萬里眼高空拋物智能追溯算法-SDC D系列特性： 1）超過百分之95檢測率。 2）誤報(bào)率低，算法可過濾雨雪，樹木，飛鳥等干擾。 3）支持CD系列相機(jī)。來自：云商店![]()
需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來自：百科![]()
go語言逆向技術(shù)之---恢復(fù)函數(shù)名稱算法 go語言逆向技術(shù)之---恢復(fù)函數(shù)名稱算法 時(shí)間：2021-12-06 10:48:50 【摘要】 在對程序做安全審計(jì)、漏洞檢測時(shí)，通常都需要對程序做逆向分析，本文在沒有符號表的情況下，提出了一種恢復(fù)函數(shù)名稱的算法，方便對go語言二進(jìn)制文件進(jìn)行逆向分析，提升分析效率。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 時(shí)間：2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺(tái) 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分： 1. 內(nèi)存分配：給新建的對象分配空間 2. 垃圾識(shí)別：識(shí)別哪些對象是垃圾 3.來自：百科![]()
。 創(chuàng)建算法 進(jìn)入ModelArts控制臺(tái)，參考創(chuàng)建算法操作指導(dǎo)，創(chuàng)建自定義算法。在配置自定義算法參數(shù)時(shí)，需關(guān)注“超參”和“支持的策略”參數(shù)的設(shè)置。 對于用戶希望優(yōu)化的超參，需在“超參”設(shè)置中定義，可以給定名稱、類型、默認(rèn)值、約束等。 單擊勾選自動(dòng)搜索，用戶為算法設(shè)置算法搜索功能來自：專題
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