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  • 深度學習相似度 內容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 深度學習 深度學習 時間:2020-11-23 16:30:56 深度學習( Deep Learning,DL)是機器學習的一種,機器學習是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學習的概念源于人工神經網(wǎng)絡的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學習結構。深度學習通過組合低層特
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    華為云計算 云知識 深度學習概覽 深度學習概覽 時間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學習相關的基本知識,其中包括深度學習的發(fā)展歷程、深度學習神經 網(wǎng)絡的部件、深度學習神經網(wǎng)絡不同的類型以及深度學習工程中常見的問題。 目標學員
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  • 深度學習相似度 相關內容
  • 大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間:2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉入雙向對偶系統(tǒng)為出發(fā)點,從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度,我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景,著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。
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    成。輸入層用于輸入數(shù)據(jù);卷積層通過卷積運算對輸入進行局部特征提取;池化層通過下采樣的方式降低特征圖的分辨率,從而降低輸出對位置和形變的敏感,同時還可降低網(wǎng)絡中的參數(shù)和計算量;全連接層將局部特征通過權值矩陣組裝成完整的圖像,完成特征空間到真實類別空間的映射,最終的圖像分類便是由全
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  • 深度學習相似度 更多內容
  • 方法有K子圖匹配、路徑相似性、圖嵌入。 基于特征的相似:計算相似性的常見方法(28種)是將一段二進制代碼表示為向量或一組特征,使得類似的二進制代碼具有相似的特征向量或特征集。這里應用最多的是利用機器學習來實現(xiàn)。 Hash匹配相似:對于多維向量數(shù)據(jù)相似快速匹配,通常使用局部敏感hash算法LSH來實現(xiàn)。
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    類的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、掌握神經網(wǎng)絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。
    來自:百科
    華為云計算 云知識 基于深度學習算法的 語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學習)算法,結合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時,更好的了解人工智能的相關內容與應用。
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    華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間:2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型,尤其是計算視覺領域的AI模型,都是通過深度神經網(wǎng)絡來進行構建的,從2015年開始,學術界已經開始注意到現(xiàn)有的神經網(wǎng)絡模型都是需要
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    華為云計算 云知識 深度學習:IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習:IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā),融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術方向,向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺
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    、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn);深度神經網(wǎng)絡的基本單元組成和產生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、了解深度學習。 2、了解深度神經網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網(wǎng)絡
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    華為云計算 云知識 云遷移難易分析 云遷移難易分析 時間:2021-01-28 09:27:33 上云遷移是一項復雜而嚴謹?shù)南到y(tǒng)性工程,稍有不慎就會帶來不可預估的重大損失。因此我們在進行云遷移工作是必須有一套完整周密的方法論來指導、支撐云遷移工作的完成。華為憑借著豐富的上云遷
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    華為云計算 云知識 CNCF的項目成熟模型 CNCF的項目成熟模型 時間:2021-06-30 18:22:10 CNCF的項目成熟模型如下圖所示: 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在?????????????????????????????????????????
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    時間:2020-09-16 11:27:14 圖像搜索 Image Search )基于深度學習 圖像識別 技術,結合不同應用業(yè)務和行業(yè)場景,利用特征向量化與搜索能力,幫助您從指定圖庫中搜索相同或相似的圖片。 圖像搜索服務以開放API(Application Programming I
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    文字轉換成語音 適用于哪些場景 智能問答系統(tǒng) 通過中文分詞、短文本相似、命名實體識別等相關技術計算兩個問題對的相似,可解決問答、對話、語料挖掘、知識庫構建等問題。 通過中文分詞、短文本相似、命名實體識別等相關技術計算兩個問題對的相似,可解決問答、對話、語料挖掘、知識庫構建等問題。 文本分析
    來自:專題
    類別。它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特征分析、客戶滿意分析、客戶的購買趨勢預測等。 聚類 聚類是把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個類別,其目的是使得屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大,不同類別中的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能小。它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。
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    圖像搜索 ImageSearch 圖像搜索(Image Search),即以圖搜圖,華為云圖像搜索基于深度學習與圖像識別技術,利用特征向量化與搜索能力,幫助客戶從指定圖庫中搜索相同及相似的圖片。 產品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面 [ 免費體驗中心 ]免費領取體驗產品,快速開啟云上之旅免費
    來自:百科
    2.1 大顆粒度檢測方法:根據(jù)源代碼文件的相似來判斷屬于什么組件和版本;文件相似可以基于hash的嚴格匹配方法,也可以根據(jù)文本相似匹配方法;這種匹配方法的優(yōu)點是效率高,匹配速度極快,確定是也很明顯,基于hash的容易漏報,基于文本相似的準確率低; 2.2 細顆粒度檢測方法:
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    圖像搜索(Image Search):基于領先的深度學習與圖像識別技術,結合不同應用業(yè)務和行業(yè)場景,利用特征向量化與搜索能力,幫助客戶從指定圖庫中搜索相同或相似的圖片。 課程簡介 本課程主要內容包括圖像搜索服務介紹和基本操作。 課程目標 通過本課程的學習,了解圖像搜索的特性、解決方案等,并掌握其申請和調用方法。
    來自:百科
    需要掌握人工智能技術,希望具備及其學習深度學習算法應用能力,希望掌握華為人工智能相關產品技術的工程師 課程目標 學完本課程后,您將能夠:掌握學習算法定義與機器學習的流程;了解常用機器學習算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學習算法 2. 機器學習的分類 3. 機器學習的整體流程
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    息。 該場景能幫助您實現(xiàn)以下功能。 推薦好友、商品或資訊 通過好友關系、用戶畫像、行為相似性、商品相似性、資訊傳播路徑等,實現(xiàn)好友、商品或資訊的個性化推薦。 用戶分群 通過對用戶畫像、行為相似或者好友關系等,進行用戶分群,實現(xiàn)用戶群體分析管理。 異常行為分析 通過對用戶行為、伴
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    云知識 領取/購買優(yōu)學院學習購買學習卡常見問題 領取/購買優(yōu)學院學習購買學習卡常見問題 時間:2021-04-08 11:37:24 云市場 嚴選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接:優(yōu)學院平臺;服務商:北京文華在線教育科技股份有限公司 雖然購買學習卡的操作比較簡單,但是同
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