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- 深度學(xué)習(xí)需要的硬件設(shè)備要求 內(nèi)容精選 換一換
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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)制來解釋說明數(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:計算機(jī)視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自:百科來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)需要的硬件設(shè)備要求 相關(guān)內(nèi)容
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IO并發(fā)度要求高,以小數(shù)據(jù)塊訪問為主; 3. CPU資源通常是瓶頸,適合多核架構(gòu)。 冷數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)是不經(jīng)常訪問的離線類數(shù)據(jù),比如備份和歸檔數(shù)據(jù)。對存儲性能的要求相對較低,要求大容量的存儲介質(zhì)。其硬件方案有以下的特點: 1. 通常采用容量型SSD或大容量HDD存儲; 2. 網(wǎng)絡(luò)資源是性能瓶頸; 3. 通過數(shù)據(jù)壓縮提升存儲介質(zhì)利用率。來自:百科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 面向未來的智能世界,數(shù)字化來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)需要的硬件設(shè)備要求 更多內(nèi)容
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華為云計算 云知識 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) 時間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機(jī)這一真實場景開發(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)平臺來自:百科
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