Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買
- 深度學(xué)習(xí)中的卷積與反卷積 內(nèi)容精選 換一換
-
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(jì)算機(jī)視覺、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。來自：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)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(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)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)中的卷積與反卷積 相關(guān)內(nèi)容
-
需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展；熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”；熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與優(yōu)化；描述深度學(xué)習(xí)中常見的問題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 2. 訓(xùn)練法則來自：百科更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(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)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，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，上一層的輸出來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)中的卷積與反卷積 更多內(nèi)容
-
![]()
大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科![]()
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。來自：百科![]()
的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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章來自：百科![]()
視頻標(biāo)簽 (簡(jiǎn)稱VCT)，基于深度學(xué)習(xí)對(duì)視頻進(jìn)行場(chǎng)景分類、人物識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、文字識(shí)別等多維度分析，形成層次化的分類標(biāo)簽。 功能描述 場(chǎng)景概念識(shí)別 基于對(duì)視頻中的場(chǎng)景信息的分析，輸出豐富而準(zhǔn)確的概念、場(chǎng)景標(biāo)簽 人物識(shí)別 基于對(duì)視頻中的人物信息的分析，輸出準(zhǔn)確的人物標(biāo)簽 視頻 OCR 識(shí)別視頻中出現(xiàn)的文字內(nèi)來自：百科![]()
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。來自：百科![]()
云知識(shí) 圖像處理理論、應(yīng)用與實(shí)驗(yàn) 圖像處理理論、應(yīng)用與實(shí)驗(yàn) 時(shí)間：2020-12-16 09:19:27 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。計(jì)算機(jī)視覺是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最熱門的研究領(lǐng)域之一，它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實(shí)際作用的應(yīng)用，包括 人臉識(shí)別 、圖像檢測(cè)來自：百科![]()
析確定與描述，通過TBE算子加速庫(kù)接口也可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換。離線模型生成器收到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成的中間圖并對(duì)中間圖中的每一節(jié)點(diǎn)進(jìn)行描述，逐個(gè)解析每個(gè)算子的輸入和輸出。離線模型生成器分析當(dāng)前算子的輸入數(shù)據(jù)來源，獲取上一層中與當(dāng)前算子直接進(jìn)行銜接的算子類型，通過TBE算子加速庫(kù)的接口進(jìn)入來自：百科![]()
車的檢測(cè)，具有速度快、準(zhǔn)確率高的特點(diǎn)。算法特別優(yōu)化了俯視視角下的目標(biāo)檢測(cè)，更適合電梯內(nèi)的使用場(chǎng)景。標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試場(chǎng)景下檢測(cè)率超過90%，錯(cuò)誤率小于5%。 服務(wù)商簡(jiǎn)介 上?？妓剐畔⒓夹g(shù)有限公司，是一家專注于計(jì)算機(jī)視覺及人工智能領(lǐng)域研究、應(yīng)用的公司。公司自主研發(fā)的基于高清攝像頭里動(dòng)態(tài)人臉檢來自：云商店![]()
本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 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)別基本的原理與來自：專題![]()
算子名稱（Name）即算子的名稱，用于標(biāo)識(shí)網(wǎng)絡(luò)中的某個(gè)算子，同一網(wǎng)絡(luò)中每一個(gè)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(luò)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(yùn)算。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在華為云學(xué)院來自：百科![]()
一個(gè)函數(shù)空間到函數(shù)空間上的映射O：X→X；從廣義上講，對(duì)任何函數(shù)進(jìn)行某一項(xiàng)操作都可以認(rèn)為是一個(gè)算子。于我們而言，我們所開發(fā)的算子是網(wǎng)絡(luò)模型中涉及到的計(jì)算函數(shù)。在Caffe中，算子對(duì)應(yīng)層中的計(jì)算邏輯，例如：卷積層（ConvolutionLayer）中的卷積算法，是一個(gè)算子；全連接層來自：百科![]()
Processing）服務(wù)，基于對(duì)視頻的整體分析，提供封面、拆條、摘要等能力 功能描述 視頻拆條：基于深度學(xué)習(xí)多模態(tài)信息分析技術(shù)，快速準(zhǔn)確地把長(zhǎng)視頻分割成不同主題的片段，提高視頻識(shí)別、剪輯、檢索等處理的效率 視頻封面：基于互聯(lián)網(wǎng)在線視頻的內(nèi)容理解，快速輸出具有代表性和吸引力的精彩封面 視頻摘要：基于視頻的內(nèi)容相來自：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)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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)來自：百科![]()
內(nèi)容審核 視頻檢測(cè) 視頻內(nèi)容審核為各類視頻平臺(tái)提供視頻中涉黃、涉恐、涉暴內(nèi)容自動(dòng)審核，有效遏制風(fēng)險(xiǎn)與釋放審核人力，提升效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)： 1. 多模態(tài)審核：支持同時(shí)對(duì)視頻字幕、聲音與畫面多維度智能核查； 2. 準(zhǔn)確率高：采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，模型識(shí)別準(zhǔn)確率高； 3. 識(shí)別速來自：百科![]()
華為云好望商城打手機(jī)智能檢測(cè)主要應(yīng)用于禁止打手機(jī)的場(chǎng)景下,利用智能攝像機(jī)的前端AI技術(shù)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,自動(dòng)檢測(cè)是否有人員打手機(jī),實(shí)時(shí)上報(bào)違章人員信息,提高作業(yè)安全。 商品介紹 隨著科技的進(jìn)步，社會(huì)的發(fā)展，手機(jī)在人們生活中占了很大的比重，隨著手機(jī)使用的普及，為防止作業(yè)人員一邊作業(yè)一邊打手機(jī)的情況，從而導(dǎo)致來自：云商店![]()
，研發(fā)投入最多的領(lǐng)域成為中國(guó)最具代表性的AI技術(shù)。 為了普及AI技術(shù)知識(shí)，華為云賽事平臺(tái)舉辦了本次“云上先鋒”--AI主題賽。在本次比賽中，華為云AI大神將教你從0到1通關(guān) 圖像識(shí)別 ??！幫你實(shí)現(xiàn)當(dāng)下熱門的垃圾分類、自動(dòng)駕駛技術(shù)。 【賽事簡(jiǎn)介】 本次比賽為AI主題賽中的挑戰(zhàn)賽。選手可來自：百科![]()
確 識(shí)別準(zhǔn)確 采用3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確度高 對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景魯棒性強(qiáng) 對(duì)不同天氣條件、不同的攝像頭角度等復(fù)雜場(chǎng)景的視頻動(dòng)作識(shí)別具有良好的魯棒性 建議搭配使用： 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 4.視頻人物分析 對(duì)媒體視頻中的公眾人物進(jìn)行分析，準(zhǔn)確識(shí)別視頻中出現(xiàn)的政治人物、影視明星等名人來自：百科
看了本文的人還看了
- 深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：原理、結(jié)構(gòu)與應(yīng)用
- python 反卷積（DeConv) tensorflow反卷積（DeConv）(實(shí)現(xiàn)原理+手寫）
- 【 MATLAB 】z 變換中的卷積與解卷積
- 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：8.卷積與池化
- 深度學(xué)習(xí)之快速理解卷積層
- 深度學(xué)習(xí)（七）——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 卷積操作的概念及其在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用
- 強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與應(yīng)用實(shí)例
- 《深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從入門到精通》——2.7 內(nèi)外卷積運(yùn)算
- 《深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從入門到精通》——2.8 膨脹卷積運(yùn)算
- 開發(fā)深度學(xué)習(xí)模型
- 資產(chǎn)市場(chǎng)簡(jiǎn)介
- 生物醫(yī)藥
- 華為企業(yè)人工智能高級(jí)開發(fā)者培訓(xùn)
- 配置IPD系統(tǒng)設(shè)備類項(xiàng)目工作項(xiàng)的狀態(tài)卷積自動(dòng)化規(guī)則
- 配置IPD獨(dú)立軟件類項(xiàng)目自動(dòng)化卷積規(guī)則
- 配置Scrum項(xiàng)目工作項(xiàng)的狀態(tài)卷積自動(dòng)化規(guī)則
- 配置IPD獨(dú)立軟件類項(xiàng)目工作項(xiàng)的基礎(chǔ)配置
- 添加IPD系統(tǒng)設(shè)備類項(xiàng)目工作項(xiàng)的基礎(chǔ)配置
- 流體仿真