- 深度學(xué)習(xí)相關(guān)的專業(yè) 內(nèi)容精選 換一換
-
征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦的機(jī)制來(lái)解釋說(shuō)明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用:計(jì)算機(jī)視覺、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。來(lái)自:百科來(lái)自:百科
- 深度學(xué)習(xí)相關(guān)的專業(yè) 相關(guān)內(nèi)容
-
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(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過(guò)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 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化來(lái)自:百科的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)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(jí)網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來(lái)自:百科
- 深度學(xué)習(xí)相關(guān)的專業(yè) 更多內(nèi)容
-
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:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 態(tài)勢(shì)感知的相關(guān)介紹 態(tài)勢(shì)感知的相關(guān)介紹 時(shí)間:2021-04-12 20:34:46 云服務(wù)器 云計(jì)算 網(wǎng)絡(luò)安全 安全服務(wù) 應(yīng)用安全 態(tài)勢(shì)感知可視化威脅檢測(cè)和分析的平臺(tái),集中呈現(xiàn)全局的安全威脅態(tài)勢(shì)。 態(tài)勢(shì)感知通過(guò)采集全網(wǎng)流量數(shù)據(jù)和安全防護(hù)設(shè)備日志信息,并利用大來(lái)自:百科長(zhǎng)時(shí)靈活擴(kuò)容,不必?fù)?dān)心資源閑置的浪費(fèi)以及業(yè)務(wù)擴(kuò)張后存儲(chǔ)資源不夠用,配置更加高效、靈活; 業(yè)務(wù)在線擴(kuò)容:用戶可以隨時(shí)對(duì)卷進(jìn)行擴(kuò)容,不必關(guān)閉虛擬機(jī),確保業(yè)務(wù)連續(xù)。比如金融、電商等行業(yè),能夠在業(yè)務(wù)不中斷的情況下完成對(duì)業(yè)務(wù)的升級(jí)擴(kuò)容,滿足其對(duì)業(yè)務(wù)高連續(xù)性的要求。 擴(kuò)容過(guò)程:用戶從EVS來(lái)自:百科進(jìn)行管理。 無(wú)狀態(tài)應(yīng)用的本質(zhì)就是一個(gè)應(yīng)用的多個(gè)實(shí)例之間完全沒有區(qū)別,每個(gè)請(qǐng)求在不同的實(shí)例返回的結(jié)果都是一樣的,k8s對(duì)他們的處理也是隨機(jī)的,比如縮容。 如果重啟了無(wú)狀態(tài)應(yīng)用,由于其不需要對(duì)接持久化存儲(chǔ),應(yīng)用產(chǎn)生的數(shù)據(jù)(、如果有)是不會(huì)保存下來(lái)的,因?yàn)閗8s的重啟會(huì)殺掉這個(gè)容器重新拉起一個(gè)新的容器。來(lái)自:百科有狀態(tài)應(yīng)用本質(zhì)是在運(yùn)行過(guò)程中會(huì)保存數(shù)據(jù)或狀態(tài)的工作負(fù)載稱為“有狀態(tài)工作負(fù)載,每個(gè)實(shí)例都是唯一的。 一般都會(huì)需要掛載持久化存儲(chǔ)來(lái)保證數(shù)據(jù)的持久化。 有狀態(tài)應(yīng)用除了數(shù)據(jù)之外,每個(gè)實(shí)例都是一個(gè)獨(dú)立的,比如mysql,會(huì)區(qū)分主從實(shí)例,那么在重啟之類的操作的時(shí)候,每個(gè)實(shí)例的重啟是有順序的。 文中課程 ?????來(lái)自:百科
- 計(jì)算機(jī)專業(yè)相關(guān)競(jìng)賽
- 2024年,計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)還值得選擇嗎?
- 深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)路線
- Ajax的相關(guān)知識(shí)學(xué)習(xí)
- 機(jī)器人相關(guān)專業(yè)本科學(xué)業(yè)的重要性
- 關(guān)于AI(深度學(xué)習(xí))相關(guān)項(xiàng)目 K8s 部署的一些總結(jié)
- FastDFS相關(guān)學(xué)習(xí)
- 動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí):優(yōu)化與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
- 【深度學(xué)習(xí)】嘿馬深度學(xué)習(xí)筆記第1篇:深度學(xué)習(xí),1.1 深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別【附代碼文檔】
- 《MXNet深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》—1.1.3 深度學(xué)習(xí)