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征形成更抽象的高層代表屬性類(lèi)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:百科來(lái)自:百科
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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(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、認(rèn)識(shí)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(lái)的智能世界,數(shù)字化來(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
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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(lèi)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(mài)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、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: 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)自:百科關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)是指使用關(guān)系模型來(lái)組織數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)。它以行和列的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù),以方便用戶(hù)理解。關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的一系列行和列稱(chēng)為表,它們由一組表組成。用戶(hù)通過(guò)查詢(xún)檢索數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù),查詢(xún)是用于限制數(shù)據(jù)庫(kù)中某些區(qū)域的執(zhí)行代碼。關(guān)系模型可以簡(jiǎn)單地理解為二維表模型,而關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)是由二維表及其之間的關(guān)系組成的數(shù)據(jù)組織。來(lái)自:百科合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)融合,進(jìn)?步探索存量資產(chǎn)的增值運(yùn)營(yíng)模式。 綜合管控與運(yùn)維:圍繞安全、效率、體驗(yàn)和成本等核?訴求,構(gòu)建數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)中臺(tái),打通系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)壁壘,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)融合,通過(guò)管理效率的輸出來(lái)提升服務(wù)質(zhì)量。 服務(wù)整合與流量運(yùn)營(yíng):以流量運(yùn)營(yíng)的思路進(jìn)?場(chǎng)景覆蓋,重點(diǎn)關(guān)注通?、?付等?頻場(chǎng)來(lái)自:云商店到動(dòng)態(tài)內(nèi)容的加速。 動(dòng)態(tài)內(nèi)容:內(nèi)容用于特定的用戶(hù)或組,并且更新頻率較高,通常來(lái)自源服務(wù)器并實(shí)時(shí)發(fā)送到 CDN 中,緩存性較弱。對(duì)于用戶(hù)的每一次請(qǐng)求, CDN 都必須從源站服務(wù)器拉取動(dòng)態(tài)內(nèi)容,所以動(dòng)態(tài)內(nèi)容加速的常用方法就是降低源站服務(wù)器和用戶(hù)終端之間的傳輸時(shí)延。 從互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的角度看,來(lái)自:百科數(shù)據(jù)庫(kù)安全 基礎(chǔ) HCIA- GaussDB 系列課程。數(shù)據(jù)庫(kù)作為核心的基礎(chǔ)軟件,在我們的系統(tǒng)架構(gòu)中處于系統(tǒng)的最末端,它是查詢(xún)和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的系統(tǒng),是各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)最終落地的承載者,而當(dāng)今社會(huì)最值錢(qián)的又是擁有大量的數(shù)據(jù),因此其數(shù)據(jù)庫(kù)安全性至關(guān)重要。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplace來(lái)自:百科,把有價(jià)值的信息呈現(xiàn)通過(guò)應(yīng)用到我們的面前。 另外,在第二個(gè)車(chē)聯(lián)網(wǎng)的場(chǎng)景里,可能大家的第一印象都是車(chē)載導(dǎo)航的應(yīng)用。但是實(shí)際上,現(xiàn)在的車(chē)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已經(jīng)從車(chē)輛的位置的導(dǎo)航,拓展到駕車(chē)的整個(gè)過(guò)程中,包括車(chē)體本身的一些運(yùn)維數(shù)據(jù)的采集,比如剎車(chē)制動(dòng)、車(chē)體溫度、壓力等等,還有行車(chē)環(huán)境的監(jiān)測(cè),比如來(lái)自:百科管理水平包括人員,組織結(jié)構(gòu),管理體系,系統(tǒng)運(yùn)行保證措施以及其他運(yùn)行管理標(biāo)準(zhǔn),分析業(yè)務(wù)運(yùn)行和管理中的安全缺陷。 通過(guò)對(duì)上述安全威脅的分析和總結(jié),形成了組織的安全評(píng)估報(bào)告。 根據(jù)組織的安全評(píng)估報(bào)告和安全狀況,提出相應(yīng)的安全整改建議,以指導(dǎo)下一步的建設(shè)。 等級(jí)評(píng)估的兩個(gè)主要標(biāo)準(zhǔn)是“ GB / T28448-2012評(píng)估要求”和“來(lái)自:百科及時(shí)了解內(nèi)容審核各服務(wù)的使用情況。 3.華為云對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)(Object Storage Service,簡(jiǎn)稱(chēng) OBS )是穩(wěn)定、安全、高效、易用的云存儲(chǔ)服務(wù)。內(nèi)容審核大多數(shù)接口都涉及到對(duì)用戶(hù)的數(shù)據(jù)處理,用戶(hù)的大量數(shù)據(jù)采用OBS批量方式處理,可以提升云上的處理的總體效率。來(lái)自:專(zhuān)題
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