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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)的動機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:計算機視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自:百科來自: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,讓你對雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、認(rèn)識雙向智能。 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 面向未來的智能世界,數(shù)字化來自:百科云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 時間: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進行語音識別的實戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時,更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自:百科
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華為云計算 云知識 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(shù)方向,向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自:百科不同的地區(qū)和網(wǎng)絡(luò)內(nèi),分散的用戶訪問受到互聯(lián)網(wǎng)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)狀況的影響,訪問效果得不到保證 網(wǎng)絡(luò)游戲站點安全得不到保障,若被黑客攻擊會影響用戶訪問,甚至?xí)袛嗑W(wǎng)站的服務(wù),給網(wǎng)站造成巨大的經(jīng)濟損失。 以上種種已成為網(wǎng)絡(luò)游戲運營商的棘手問題, CDN 的出現(xiàn)這一棘手的問題迎刃而解。 CDN可實現(xiàn)彈性負(fù)載,減小網(wǎng)絡(luò)壓力來自:百科隨著互聯(lián)網(wǎng)開發(fā)和迭代速度越來越快,我們訪問的網(wǎng)站也變得越來越龐大,一般的企業(yè)官網(wǎng)以及各類展示型網(wǎng)站的服務(wù)器上都存儲了大量靜態(tài)資源,當(dāng)較多用戶訪問我們的網(wǎng)站請求JS、 CSS 、圖片等靜態(tài)資源時,高并發(fā)量增加源站了壓力,造成訪問網(wǎng)絡(luò)擁堵,導(dǎo)致我們的網(wǎng)站變慢卡頓。若把我們的靜態(tài)資源緩存到CDN節(jié)點上,訪問網(wǎng)站的用戶直接請來自:百科
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