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- 深度學習與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 內容精選 換一換
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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
- 深度學習與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 相關內容
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圖像處理基本任務 第5章 特征提取與傳統(tǒng)圖像處理算法 第6章 深度學習與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 第7章 圖像處理實驗 華為云開發(fā)者學堂 華為官方云計算技術培訓學習平臺，致力于打造精品課程，在線實驗，考試及認證一站式云計算技術人才培訓平臺，打造了“學、練、考、證”一站式學習與體驗平臺，為用戶提供架構完來自：百科
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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)平臺來自：百科![]()
過了。如何使用深度學習框架MindSpore進行模型開發(fā)與訓練？又如何在ModelArts平臺訓練一個可以用于識別手寫數(shù)字的模型呢？讓我們來一探究竟吧。 數(shù)據(jù)集的選擇與準備 機器學習中的傳統(tǒng)機器學習和深度學習都是數(shù)據(jù)驅動的研究領域，需要基于大量的歷史數(shù)據(jù)對模型進行訓練，再使用模型來自：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。來自：百科![]()
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參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
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)絡模型都是需要較高算力和能好的來自：百科![]()
來自：百科![]()
的接口對輸出數(shù)據(jù)的形狀進行分析確定與描述，通過TBE算子加速庫接口也可實現(xiàn)數(shù)據(jù)格式的轉換。離線模型生成器收到神經(jīng)網(wǎng)絡生成的中間圖并對中間圖中的每一節(jié)點進行描述，逐個解析每個算子的輸入和輸出。離線模型生成器分析當前算子的輸入數(shù)據(jù)來源，獲取上一層中與當前算子直接進行銜接的算子類型，通來自：百科![]()
name="data",dtype=input_dtype) tvm.placeholder()是TVM框架的API，用來為算子執(zhí)行時接收的數(shù)據(jù)占位，通俗理解與C語言中%d、%s一樣，返回的是一個Tensor對象，上例中使用data表示；入?yún)閟hape，name，dtype,是為Tensor對象的屬性。來自：百科![]()
視頻 內容審核 為各類視頻平臺提供視頻中涉黃、涉恐、涉暴內容自動審核，有效遏制風險與釋放審核人力，提升效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢： 1. 多模態(tài)審核：支持同時對視頻字幕、聲音與畫面多維度智能核查； 2. 準確率高：采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與海量訓練數(shù)據(jù)，模型識別準確率高； 3. 識別速度快：實時對視頻進行審核，快速識別視頻違規(guī)項。來自：百科![]()
算子的名稱需要保持唯一。如下圖所示conv1，pool1，conv2都是此網(wǎng)絡中的算子名稱，其中conv1與conv2算子的類型為Convolution，表示分別做一次卷積運算。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在華為云學院 華為云微認證：基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 針來自：百科![]()
華為云計算 云知識 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎 時間：2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。神經(jīng)網(wǎng)絡是深度學習的重要基礎，理解神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理、優(yōu)化目標與實現(xiàn)方法是學習后面內容的關鍵，這也是本課程的重點所在。 目標學員來自：百科![]()
知識峰會<<參與活動 報名時間：12月07日9：00~12月28日18:00 提交作品時間：12月07日9：00~12月28日18:00（與報名時間同時開啟） 大賽詳情地址：https://competition.huaweicloud.com/information/1000041336/introduction來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Bootstrap Icons學習與基本介紹 Bootstrap Icons學習與基本介紹 時間：2021-07-09 15:22:00 Bootstrap Icons 的設計初衷是與 Bootstrap 組件配合使用。Bootstrap Icons 全部是 SVG來自：百科
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