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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(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:計算機(jī)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: 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(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 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自: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(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)平臺來自:百科。商業(yè)智能支持企業(yè)用戶的商業(yè)決策,從日常運(yùn)營到遠(yuǎn)期戰(zhàn)略規(guī)劃。一般通過處理大量的數(shù)據(jù)幫助企業(yè)用戶識別新的經(jīng)營機(jī)會,構(gòu)建市場競爭力。企業(yè)用戶通過商業(yè)智能系統(tǒng)收集整理商業(yè)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分析,展示和傳播,進(jìn)而影響商業(yè)決策。商業(yè)智能系統(tǒng)可以提供歷史的,當(dāng)前的和預(yù)測的企業(yè)運(yùn)營數(shù)據(jù),通過包括來自: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(diǎn)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(jì)損失。 以上種種已成為網(wǎng)絡(luò)游戲運(yùn)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(shí)現(xiàn)彈性負(fù)載,減小網(wǎng)絡(luò)壓力來自:百科GPU加速云服務(wù)器的優(yōu)勢 GPU加速云服務(wù)器的優(yōu)勢 時間:2020-10-12 17:07:27 GPU加速云服務(wù)器(GPU Accelerated Cloud Server,GA CS )能夠提供優(yōu)秀的浮點(diǎn)計算能力,從容應(yīng)對高實(shí)時、高并發(fā)的海量計算場景。P系列適合于深度學(xué)習(xí),科學(xué)計算來自: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(diǎn)上,訪問網(wǎng)站的用戶直接請來自:百科
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