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- 深度知識(shí)學(xué)習(xí)模型dkt 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低來自：百科華為云計(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)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 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)用場來自：百科來自：百科
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。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡介 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![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(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)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識(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![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的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![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 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![]()
上述方法都在嘗試打破LLM和KG兩類不同知識(shí)表示的邊界，促使LLM這種概率模型能利用KG靜態(tài)的、符號(hào)化的知識(shí)；促使KG能利用LLM參數(shù)化的概率知識(shí)。從現(xiàn)有落地案例來看，大模型對知識(shí)的抽象程度高，泛化能力強(qiáng)，用戶開箱即用，體驗(yàn)更好。且如果采用大模型+搜索的方案，用戶更新知識(shí)的成本也較低，往知識(shí)庫加文檔即可。來自：百科![]()
商品鏈接：智慧校園應(yīng)用管理平臺(tái)；服務(wù)商：拓維信息系統(tǒng)股份有限公司 學(xué)生根據(jù)知識(shí)導(dǎo)圖結(jié)構(gòu)梳理，根據(jù)自己的學(xué)習(xí)薄弱項(xiàng)進(jìn)行專題知識(shí)學(xué)習(xí)。 點(diǎn)擊學(xué)習(xí)中心“專題學(xué)習(xí)”欄目，即可在線學(xué)習(xí)、測評相應(yīng)專題知識(shí)； 1、專題資源：由區(qū)域教育局教育科學(xué)研究院設(shè)計(jì)，一線名校名師參與建設(shè)，專題資源包含課程視頻講解、專題課件、專題測試卷。 2、來自：云商店![]()
ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡介 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測、評價(jià)等結(jié)果。來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型和物理模型的對比 邏輯模型和物理模型的對比 時(shí)間：2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫 邏輯模型與物理模型的對比如下： 名稱定義：邏輯模型取名按照業(yè)務(wù)規(guī)則和現(xiàn)實(shí)世界對象的命名規(guī)范來取名；物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品限制，比如不能出現(xiàn)非法字符，不能使用數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵詞，不能超長等約束；來自：百科![]()
進(jìn)入學(xué)習(xí)中心后，點(diǎn)擊“知識(shí)梳理”欄目，查看知識(shí)導(dǎo)圖和學(xué)科測試卷即可對所學(xué)知識(shí)內(nèi)容進(jìn)行整體的梳理和在線測評。 1、知識(shí)導(dǎo)圖：以知識(shí)思維導(dǎo)圖的方式幫助學(xué)生梳理、強(qiáng)化各學(xué)科所學(xué)知識(shí)內(nèi)容，有針對性的進(jìn)行查漏補(bǔ)缺。 2、學(xué)科測試卷：根據(jù)本學(xué)期所學(xué)知識(shí)按照難易度提供 3 套學(xué)科測試卷，學(xué)生選擇試卷來自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是產(chǎn)品模型 什么是產(chǎn)品模型 時(shí)間：2020-09-09 14:43:48 產(chǎn)品模型用于描述設(shè)備具備的能力和特性。開發(fā)者通過定義產(chǎn)品模型，在物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)構(gòu)建一款設(shè)備的抽象模型，使平臺(tái)理解該款設(shè)備支持的服務(wù)、屬性、命令等信息，如顏色、開關(guān)等。當(dāng)定義完一款產(chǎn)品模型后，在進(jìn)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 物理模型產(chǎn)出物 物理模型產(chǎn)出物 時(shí)間：2021-06-02 14:56:54 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)中，物理模型設(shè)計(jì)階段，需要產(chǎn)出： 物理數(shù)據(jù)模型； 物理模型命名規(guī)范； 物理數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)說明書； 生成DDL建表語句。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在?來自：百科![]()
企業(yè)辦公效率，降低運(yùn)營成本。而其中知識(shí)模塊匯集了本公司海量的信息和內(nèi)容。通過知識(shí)模塊，您可以便捷獲取本公司發(fā)布的政策信息以及業(yè)務(wù)相關(guān)的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，還能隨時(shí)隨地分享自己的知識(shí)和見解。 本文給您介紹遠(yuǎn)程辦公軟件華為云 WeLink 怎么訂閱知識(shí)分享&知識(shí)卡片 一、關(guān)注企業(yè)政策信息，提升視野來自：百科![]()
極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 自動(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力，通過“自動(dòng)學(xué)習(xí)”訓(xùn)練模型，用戶不需編寫代碼即可完成自動(dòng)建模、一鍵部署。來自：百科![]()
如何使用WeLink做好企業(yè)知識(shí)管理 企業(yè)的知識(shí)管理和學(xué)習(xí)平臺(tái) 下載客戶端 服務(wù)咨詢 了解更多 WeLink知識(shí)產(chǎn)品介紹 WeLink知識(shí)是內(nèi)置于華為云WeLink的一款知識(shí)管理和學(xué)習(xí)服務(wù)，助力企業(yè)快速搭建線上知識(shí)管理平臺(tái)，高效發(fā)布政策公告、構(gòu)建知識(shí)分享圈子，為員工創(chuàng)建知識(shí)經(jīng)驗(yàn)分享和學(xué)習(xí)平臺(tái)，可以來自：專題
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