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- 深度學(xué)習(xí)在推薦算法上的應(yīng)用進(jìn)展 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(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(jué)、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。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(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)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(kāi)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(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)在推薦算法上的應(yīng)用進(jìn)展 相關(guān)內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)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(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，致力于讓云無(wú)處不在，讓智能無(wú)所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)在推薦算法上的應(yīng)用進(jìn)展 更多內(nèi)容
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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(kāi)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![]()
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![]()
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![]()
Connect在集團(tuán)應(yīng)用與數(shù)據(jù)集成上的應(yīng)用 ROMA Connect在集團(tuán)應(yīng)用與數(shù)據(jù)集成上的應(yīng)用 時(shí)間：2020-09-21 15:19:48 集團(tuán)企業(yè)完成子公司與集團(tuán)總部之間、集團(tuán)與外部合作伙伴之間的集成面臨這些瓶頸： 地域差異 集團(tuán)總部和集團(tuán)子公司、合作伙伴所處的地域不同，時(shí)區(qū)不同，降低了數(shù)據(jù)的時(shí)效性和可靠性。來(lái)自：百科![]()
至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) ROMA Connect在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)集成上的應(yīng)用 ROMA Connect在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)集成上的應(yīng)用 時(shí)間：2020-09-21 15:16:57 制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中有幾類典型問(wèn)題： 難以集成設(shè)備數(shù)據(jù)與環(huán)境數(shù)據(jù) 多品牌、多種類的生產(chǎn)設(shè)備要實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控管理，則設(shè)備數(shù)據(jù)與來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云 區(qū)塊鏈 服務(wù)在醫(yī)療健康上的應(yīng)用 華為云區(qū)塊鏈服務(wù)在醫(yī)療健康上的應(yīng)用 時(shí)間：2020-09-22 15:09:19 華為云區(qū)塊鏈服務(wù)為醫(yī)療健康構(gòu)建由各醫(yī)療機(jī)構(gòu)、第三方機(jī)構(gòu)和監(jiān)管部門作為參與方組成的協(xié)作聯(lián)盟，通過(guò)不可篡改、隱私保護(hù)的電子病歷打通醫(yī)療信息孤島，幫助醫(yī)來(lái)自：百科![]()
經(jīng)驗(yàn)，在國(guó)際頂級(jí)會(huì)議和期刊上發(fā)表超過(guò)50篇論文，谷歌引用數(shù)1700，擅長(zhǎng)大規(guī)模視覺(jué)識(shí)別、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：來(lái)自：百科![]()
Linux在企業(yè)中的應(yīng)用介紹 Linux在企業(yè)中的應(yīng)用介紹 時(shí)間：2021-02-26 17:23:04 操作系統(tǒng) Linux是一套免費(fèi)使用和自由傳播的類Unix操作系統(tǒng)，是一個(gè)基于POSIX和UNIX的多用戶、多任務(wù)、支持多線程和多CPU的操作系統(tǒng)。Linux 能運(yùn)行主要的UNIX來(lái)自：百科![]()
0版本為白名單開(kāi)放。如需配置白名單權(quán)限，您可以在管理控制臺(tái)右上角，選擇工單 > 新建工單，提交開(kāi)通白名單的申請(qǐng)。 GaussDB 歷史版本兼容性 GaussDB介紹數(shù)據(jù)庫(kù)的向下兼容性和對(duì)外兼容性特性的參數(shù)控制。數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的向后兼容性能夠?yàn)閷?duì)舊版本的數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用提供支持。本節(jié)介紹的參數(shù)主要控制數(shù)據(jù)庫(kù)的向后兼容性。 查詢數(shù)據(jù)庫(kù)引擎的版本來(lái)自：專題![]()
華為云云上先鋒AI學(xué)習(xí)賽 華為云云上先鋒AI學(xué)習(xí)賽 時(shí)間：2020-12-08 17:38:18 本賽題圍繞生活場(chǎng)景-垃圾分類，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的AI算法展開(kāi)，使用ModelArts等平臺(tái)和技術(shù)解決生活中的實(shí)際問(wèn)題。 【賽事背景】 近年來(lái)，以AI技術(shù)為核心的各項(xiàng)應(yīng)用經(jīng)過(guò)多年的快速發(fā)展來(lái)自：百科![]()
以較低的價(jià)格獲得高質(zhì)量的商品，從而獲得更高的滿意度。 由于我們成功降低了生產(chǎn)成本，這款商品的性價(jià)比極高。客戶可以以較低的價(jià)格獲得高質(zhì)量的商品，從而獲得更高的滿意度。 RPA在銀行的應(yīng)用 銀行卡OCR識(shí)別 產(chǎn)品介紹 銀行卡OCR識(shí)別：準(zhǔn)確、穩(wěn)定可靠的解決方案 在如今數(shù)字化的時(shí)代，銀來(lái)自：專題![]()
云知識(shí) 華為云專業(yè)服務(wù)在客戶項(xiàng)目中的應(yīng)用 華為云專業(yè)服務(wù)在客戶項(xiàng)目中的應(yīng)用 時(shí)間：2021-02-24 16:08:16 華為云專業(yè)服務(wù)用專業(yè)技能和經(jīng)驗(yàn)補(bǔ)充客戶的團(tuán)隊(duì)，幫助客戶實(shí)現(xiàn)他們在云上業(yè)務(wù)的成功。華為云專業(yè)服務(wù)由華為云各產(chǎn)品專家和合作伙伴專家組成，幫助客戶在使用華為云時(shí)實(shí)現(xiàn)預(yù)期業(yè)務(wù)成果。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 傳統(tǒng)應(yīng)用云上架構(gòu) 傳統(tǒng)應(yīng)用云上架構(gòu) 時(shí)間：2020-12-15 09:19:59 隨著行業(yè)企業(yè)上云意識(shí)和積極性的提高，上云比例和應(yīng)用深度顯著提升，云計(jì)算在企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)、管理中的應(yīng)用已廣泛普及，學(xué)習(xí)本課程，了解傳統(tǒng)應(yīng)用云上架構(gòu)設(shè)計(jì)，助力企業(yè)應(yīng)用上云。 課程簡(jiǎn)介 本來(lái)自：百科![]()
合我們的P1的實(shí)例進(jìn)行加速的一些處理。處理完了過(guò)后，因?yàn)橄襁@樣的石油油氣行業(yè)，它的各個(gè)研究所是在全球各地的，它需要一些配合。這時(shí)候基于這樣的圖形，工作站或者說(shuō)是桌面云這樣的辦公系統(tǒng)，就能提供一些工作交付，能把你異地之間的一些協(xié)同辦公給聯(lián)系起來(lái)，而且把這個(gè)數(shù)據(jù)還是在公有云上，不用從來(lái)自：百科![]()
????? 云上應(yīng)用的立體化運(yùn)維系統(tǒng)介紹 隨著越來(lái)越多企業(yè)應(yīng)用上云，云上應(yīng)用的規(guī)模與復(fù)雜度日趨增長(zhǎng)，對(duì)云上應(yīng)用的運(yùn)維，也提出了新的挑戰(zhàn)。華為云 AOM 、 APM 等運(yùn)維服務(wù)服務(wù)面向大規(guī)模企業(yè)應(yīng)用的運(yùn)維，在實(shí)踐中演進(jìn)并構(gòu)建了一套完整的面向云上應(yīng)用的立體化運(yùn)維系統(tǒng)。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 容器相關(guān)基礎(chǔ)操作來(lái)自：百科![]()
開(kāi)高效的應(yīng)急管理系統(tǒng)。 當(dāng)前，應(yīng)急管理系統(tǒng)存在兩個(gè)問(wèn)題： 第一， 應(yīng)急管理工作中有一個(gè)很重要的需求就是可視化管理，而可視化主要依賴于視頻監(jiān)控系統(tǒng)，傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控手段主要用于監(jiān)視、錄像和回放，不能充分挖掘視頻監(jiān)控技術(shù)在應(yīng)急管理工作中的應(yīng)用效果，這樣就不能對(duì)潛在危險(xiǎn)源發(fā)掘。在預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)來(lái)自：云商店
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