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  • 深度學(xué)習(xí)條件概率 內(nèi)容精選 換一換
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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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    人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)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(guò)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。
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    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(kāi)始,學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要
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    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
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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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    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) 華為云 面向未來(lái)的智
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    輸出:True >高級(jí)賽題:概率計(jì)算 ·題目介紹 一輛客車行駛路線為從A站-B站-C站,小明每天要在B站乘坐客車去C站上學(xué)??蛙噺腁站到達(dá)B站的時(shí)間服從均值20分鐘、標(biāo)準(zhǔn)差2分鐘的正態(tài)隨機(jī)分布。 請(qǐng)計(jì)算小明每天準(zhǔn)時(shí)趕上客車的概率。 ·示例 客車早上從A站發(fā)車的時(shí)刻和概率為: 出發(fā)時(shí)刻 8:00
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    行抵扣。 2、存儲(chǔ)單個(gè)對(duì)象小于64KB按64KB計(jì)算,大于64KB按實(shí)際大小計(jì)算。 按需計(jì)費(fèi) 包年包月 存儲(chǔ)費(fèi)用 深度歸檔存儲(chǔ)數(shù)據(jù)容量(受限公測(cè)) OBS 中存儲(chǔ)的深度歸檔存儲(chǔ)數(shù)據(jù)所占用的存儲(chǔ)空間容量。 1、存儲(chǔ)時(shí)間小于180天按180天計(jì)算,大于180天按實(shí)際天數(shù)計(jì)算。早于180
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    錄音轉(zhuǎn)文字 軟件可以選擇華為云錄音文件識(shí)別服務(wù),華為云錄音文件識(shí)別基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)5小時(shí)以內(nèi)的音頻到文字的轉(zhuǎn)換。支持垂直領(lǐng)域定制,對(duì)應(yīng)領(lǐng)域轉(zhuǎn)換效果更佳。 為什么選擇華為云錄音文件識(shí)別 高識(shí)別率:基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),對(duì)特定領(lǐng)域場(chǎng)景和語(yǔ)料進(jìn)行優(yōu)化,語(yǔ)音識(shí)別率達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先。 前沿
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    未來(lái),華為云將持續(xù)落地全域Serverless產(chǎn)品,與華為2012實(shí)驗(yàn)室深度合作,以FunctionGraph3.0為核心,打造Serverless AI極低成本和極致性能,充分滿足大模型應(yīng)用的敏捷要求,助力千行萬(wàn)業(yè)深度用云。 最新文章 購(gòu)買時(shí)習(xí)知產(chǎn)品權(quán)益自動(dòng)開(kāi)通操作流程 “軟件質(zhì)量”,構(gòu)筑企業(yè)值得信賴的護(hù)城河
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    OBS數(shù)據(jù)恢復(fù)費(fèi)用 訪問(wèn)低頻訪問(wèn)存儲(chǔ)類別、歸檔存儲(chǔ)類別和深度歸檔存儲(chǔ)類別的對(duì)象時(shí),會(huì)根據(jù)對(duì)象大小等產(chǎn)生額外的數(shù)據(jù)恢復(fù)費(fèi)用。此項(xiàng)費(fèi)用不管通過(guò)內(nèi)、外網(wǎng)訪問(wèn)均會(huì)產(chǎn)生;如果使用外網(wǎng)訪問(wèn),則會(huì)同時(shí)計(jì)入到公網(wǎng)流出流量費(fèi)用。 訪問(wèn)低頻訪問(wèn)存儲(chǔ)類別、歸檔存儲(chǔ)類別和深度歸檔存儲(chǔ)類別的對(duì)象時(shí),會(huì)根據(jù)對(duì)象大小等產(chǎn)生
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    和圖譜的模型。示意圖如下: 小結(jié) 上述方法都在嘗試打破LLM和KG兩類不同知識(shí)表示的邊界,促使LLM這種概率模型能利用KG靜態(tài)的、符號(hào)化的知識(shí);促使KG能利用LLM參數(shù)化的概率知識(shí)。從現(xiàn)有落地案例來(lái)看,大模型對(duì)知識(shí)的抽象程度高,泛化能力強(qiáng),用戶開(kāi)箱即用,體驗(yàn)更好。且如果采用大模型
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