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- 深度學(xué)習(xí)提取時(shí)間序列特征 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(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)員來(lái)自：百科
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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)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(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科本次訓(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)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出作為下一層的輸入，層層連接構(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 1994年，Yann來(lái)自：百科
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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)為架構(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)來(lái)自：百科![]()
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(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)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)模型都是需要來(lái)自：百科![]()
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。來(lái)自：百科![]()
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)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)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(chǎng)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
、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)來(lái)自：百科![]()
人臉識(shí)別 以人臉特征作為識(shí)別個(gè)體身份的一種個(gè)體生物特征識(shí)別方法。其通過(guò)分析提取用戶人臉圖像數(shù)字特征產(chǎn)生樣本特征序列，并將該樣本特征序列與已存儲(chǔ)的模板特征序列進(jìn)行比對(duì)，用以識(shí)別用戶身份。 2.3 語(yǔ)音識(shí)別 通過(guò)各種技術(shù)，把語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的文本或命令的過(guò)程。主要包括特征提取技術(shù)、模式匹配準(zhǔn)則及模型訓(xùn)練技術(shù)三個(gè)方面。來(lái)自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 事務(wù)具有哪些特征 事務(wù)具有哪些特征 時(shí)間：2021-07-01 18:04:52 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 事務(wù)是用戶定義的數(shù)據(jù)操作系列，這些操作作為一個(gè)完整的工作單元執(zhí)行。具有以下幾點(diǎn)特征： 原子性(Atomicity)：事務(wù)是數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯工作單位，事務(wù)中的操作，要么都做，要么都不做。來(lái)自：百科![]()
分類模型并基于動(dòng)態(tài)圖算法進(jìn)行融合，來(lái)提升預(yù)測(cè)性能 時(shí)間序列預(yù)測(cè) 利用過(guò)去數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)；可基于時(shí)間維度進(jìn)行自動(dòng)任務(wù)理解和輔助特征工程，來(lái)提升時(shí)間序列類任務(wù)的精度 異常檢測(cè) 用于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集中的異常數(shù)據(jù)點(diǎn)；可通過(guò)學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的特征分布規(guī)律來(lái)建立基準(zhǔn)模型，可融合多個(gè)基準(zhǔn)模型提升預(yù)測(cè)精度并減少誤報(bào)和漏報(bào)的情況來(lái)自：專題![]()
實(shí)戰(zhàn)篇：刷臉時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，你準(zhǔn)備好了嗎？ 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(jiǎn)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(guò)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)來(lái)自：百科![]()
，這會(huì)導(dǎo)致提取到的特征純度不足，直接影響到檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性； 3. 源碼特征提取優(yōu)點(diǎn)： 正好可以解決從二進(jìn)制文件中生成特征的短板問(wèn)題，不需要編譯可以大大提升自動(dòng)化出來(lái)水平和提取效率，提取到的特征只限于源代碼中的特征和其他無(wú)關(guān)，提取到的特征純度很高。 4. 源碼特征提取缺點(diǎn)： 針對(duì)來(lái)自：百科![]()
生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù)，對(duì)生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估，降低倉(cāng)儲(chǔ)周期，提升效率 優(yōu)勢(shì) 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)界時(shí)間序列算法模型，并結(jié)合華為供應(yīng)鏈深度優(yōu)化 一鍵式發(fā)布 機(jī)器學(xué)習(xí)、推理平臺(tái)預(yù)集成，算法模型可以一鍵式發(fā)布應(yīng)用，降低二次開發(fā)工作 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化來(lái)自：百科![]()
圖像處理基本任務(wù) 第5章 特征提取與傳統(tǒng)圖像處理算法 第6章 深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第7章 圖像處理實(shí)驗(yàn) 華為云開發(fā)者學(xué)堂 華為官方云計(jì)算技術(shù)培訓(xùn)學(xué)習(xí)平臺(tái)，致力于打造精品課程，在線實(shí)驗(yàn)，考試及認(rèn)證一站式云計(jì)算技術(shù)人才培訓(xùn)平臺(tái)，打造了“學(xué)、練、考、證”一站式學(xué)習(xí)與體驗(yàn)平臺(tái)，為用戶提供來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是 圖像搜索 什么是圖像搜索 時(shí)間：2020-09-16 11:27:14 圖像搜索（ Image Search ）基于深度學(xué)習(xí)與 圖像識(shí)別 技術(shù)，結(jié)合不同應(yīng)用業(yè)務(wù)和行業(yè)場(chǎng)景，利用特征向量化與搜索能力，幫助您從指定圖庫(kù)中搜索相同或相似的圖片。 圖像搜索服務(wù)以開放API（Application來(lái)自：百科![]()
常見(jiàn)的有聚類。 強(qiáng)化學(xué)習(xí)：智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí)，以使獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)（強(qiáng)化信號(hào)）函數(shù)值最大。 回歸 回歸反映的是數(shù)據(jù)屬性值在時(shí)間上的特征，產(chǎn)生一個(gè)將數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到一個(gè)實(shí)值預(yù)測(cè)變量的函數(shù)，發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩蚤g的依賴關(guān)系，其主要研究問(wèn)題包括數(shù)據(jù)序列的趨勢(shì)特征、數(shù)據(jù)序列的預(yù)測(cè)以及數(shù)據(jù)間的關(guān)來(lái)自：百科![]()
詳情。 由淺入深學(xué)習(xí) 您可以參考成長(zhǎng)地圖，由淺入深學(xué)習(xí)使用 OCR 。 功能介紹 通過(guò)功能介紹章節(jié)的內(nèi)容，了解OCR不同類別的文字識(shí)別功能，包括通用類文字識(shí)別、證件類文字識(shí)別、票據(jù)類文字識(shí)別。 入門使用 OCR以開放API的方式提供給用戶，您可以參考《快速入門》學(xué)習(xí)并使用OCR服務(wù)。來(lái)自：專題
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