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  • 深度學習樣本數(shù)量 內(nèi)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(jīng)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
    來自:百科
    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(jīng) 網(wǎng)絡的部件、深度學習神經(jīng)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
    來自:百科
  • 深度學習樣本數(shù)量 相關內(nèi)容
  • 從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 時間:2020-11-23 16:08:48 深度學習作為機器學習分支之一,應用日益廣泛。 語音識別 、自動 機器翻譯 、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺,深度學習已經(jīng)滲入到我們生活中的每個
    來自:百科
    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(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(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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  • 深度學習樣本數(shù)量 更多內(nèi)容
  • 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(jīng)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(diào)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(nèi)容與應用。
    來自:百科
    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(jīng)網(wǎng)絡來進行構建的,從2015年開始,學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要
    來自:百科
    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(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)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(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡
    來自:百科
    華為云計算 云知識 查詢PublicIp數(shù)量CountPublicIp 查詢PublicIp數(shù)量CountPublicIp 時間:2023-10-16 16:34:09 功能介紹 查詢PublicIp數(shù)量 調(diào)試 您可以在API Explorer中調(diào)試該接口,支持自動認證鑒權。API
    來自:百科
    ,基于深度學習的圖像智能審核方案,準確識別圖片中的涉黃、涉政涉暴、涉政敏感人物、廣告、不良場景等內(nèi)容,識別快速準確,幫助企業(yè)降低人力審核成本 功能描述 涉黃檢測 可對圖像中涉黃信息進行識別并對涉黃程度量化,自動識別涉黃、低俗等內(nèi)容 涉政涉暴檢測 基于深度學習算法和大量的樣本圖像,
    來自:百科
    混合云網(wǎng)絡。 立即使用 虛擬私有云VPC 網(wǎng)絡規(guī)劃 在創(chuàng)建VPC之前,您需要根據(jù)具體的業(yè)務需求規(guī)劃VPC的數(shù)量、子網(wǎng)的數(shù)量、IP網(wǎng)段劃分和互連互通方式等。 如何規(guī)劃VPC數(shù)量? VPC具有區(qū)域?qū)傩裕J情況下,不同區(qū)域的VPC之間內(nèi)網(wǎng)不互通,同區(qū)域的不同VPC內(nèi)網(wǎng)不互通,同一個VPC下的不同可用區(qū)之間內(nèi)網(wǎng)互通。
    來自:專題
    獲取函數(shù)預留實例數(shù)量ListFunctionReservedInstances 獲取函數(shù)預留實例數(shù)量ListFunctionReservedInstances 時間:2023-08-09 11:29:07 API網(wǎng)關 云服務器 云主機 云計算 彈性伸縮 功能介紹 獲取函數(shù)預留實例數(shù)量。 調(diào)試
    來自:百科
    華為云計算 云知識 修改函數(shù)預留實例數(shù)量UpdateFunctionReservedInstancesCount 修改函數(shù)預留實例數(shù)量UpdateFunctionReservedInstancesCount 時間:2023-08-09 11:32:19 API網(wǎng)關 云服務器 云主機
    來自:百科
    華為云企業(yè)郵箱 企業(yè)郵箱 華為云企業(yè)郵箱聚焦企業(yè)需求,為企業(yè)帶來極致用戶體驗與高效辦公管理。 企業(yè)郵箱(Enterprise Mailbox)是指以您的域名作為后綴的 電子郵件地址 。通常一個企業(yè)經(jīng)常有多個員工要使用 電子郵件 ,企業(yè) 電子郵局 可以讓 集團郵局 管理員任意開設不
    來自:專題
    托于預訓練大模型、小樣本學習等技術,可以對這種數(shù)據(jù)量小的城市問題進行模型訓練學習。同時通過圖像生成等數(shù)據(jù)增強技術,可以實現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上,晴天的圖像遷移成雨霧等,這樣不僅提高了數(shù)據(jù)量儲備,而且還可以讓算法模型的準確率提升50%以上。此外,我們算法數(shù)量上也處于行業(yè)領先水平,
    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(chǎn)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
    來自:百科
    圖片審核的功能包括: 1. 涉黃檢測:可對圖像中涉黃信息進行識別并對涉黃程度量化,自動識別涉黃、低俗等內(nèi)容; 2. 涉政涉暴檢測:基于深度學習算法和大量的樣本圖像,快速定位涉政、涉暴旗幟、武裝分子和火災、血腥等場景; 3. 涉政敏感人物檢測:快速判斷圖片中是否有涉政敏感人物等信息; 4
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    賽題為:“愛(AI)美食 – 通過小樣本學習進行美食識別”。隨著越來越多AI應用場景的涌現(xiàn),在實際開發(fā)中,經(jīng)常會遇到訓練樣本數(shù)量不足的問題。因此,此次大賽賽題的核心是小樣本學習技術,通過對大量已知分類的物體特征進行有效學習,然后根據(jù)小樣本學習技術,對少量新分類圖片進行有效特征提取,準確地識別出新的分類。
    來自:百科
    時間:2020-10-29 14:35:57 內(nèi)容審核 服務基于深度學習技術對圖像、視頻、文本內(nèi)容中的不合規(guī)信息進行自動檢測,方便用戶對不合規(guī)信息快速處理,幫助用戶提高審核效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢 檢測準確 基于深度學習技術和大量的樣本庫,幫助客戶快速準確進行違規(guī)內(nèi)容檢測,維護內(nèi)容安全。 功能豐富
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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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