- 數(shù)據(jù)挖掘和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系 內(nèi)容精選 換一換
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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(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、 語音識(shí)別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自:百科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
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算法和應(yīng)用示例。 課程簡(jiǎn)介 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
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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) 華為云來自: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HiLens 和ModelArts的關(guān)系 Huawei HiLens和ModelArts的關(guān)系 時(shí)間:2020-09-19 10:18:12 ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺(tái),核心功能是模型訓(xùn)練。Huawei HiLens偏AI應(yīng)用開發(fā),并實(shí)現(xiàn)端云協(xié)同推理和管理。 您來自:百科云知識(shí) CDN 和視頻業(yè)務(wù)的關(guān)系 CDN和視頻業(yè)務(wù)的關(guān)系 時(shí)間:2022-07-05 17:33:01 【CDN特惠活動(dòng)】 現(xiàn)在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上,目前增長(zhǎng)最快的應(yīng)用典型代表應(yīng)該就是視頻業(yè)務(wù)了,如短視頻或直播應(yīng)用。視頻業(yè)務(wù)市場(chǎng)的火熱,給CDN賦予了很多新的定義,也成為CDN產(chǎn)業(yè)發(fā)展的助推器。來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的市場(chǎng)分布 關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的市場(chǎng)分布 時(shí)間:2021-06-16 15:56:20 數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)總體分為關(guān)系型、非關(guān)系型。 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是市場(chǎng)主力,占據(jù)80%以上市場(chǎng)空間。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)又分為企業(yè)生產(chǎn)交易的OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)和企業(yè)分析的OLAP數(shù)據(jù)來自:百科適用于關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的 GaussDB 適用于關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的GaussDB 時(shí)間:2021-06-16 16:37:35 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)在企業(yè)中有著重要的地位和應(yīng)用,華為 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 在鯤鵬生態(tài)中是主力場(chǎng)景之一。數(shù)據(jù)庫(kù)總體可以分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 時(shí)間:2020-07-28 14:11:44 數(shù)據(jù)庫(kù) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 1.不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法。 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)之間的主要區(qū)別在于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式。關(guān)系數(shù)據(jù)自然采用表來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)體間的關(guān)系 實(shí)體間的關(guān)系 時(shí)間:2021-06-02 11:14:58 數(shù)據(jù)庫(kù) 關(guān)系是描述實(shí)體間如何發(fā)生關(guān)聯(lián)的。 比如一本書包括一個(gè)或多個(gè)章節(jié),也可能不分章節(jié)。“包括”就是這兩個(gè)實(shí)體之間的關(guān)系。 關(guān)系是有方向性的。關(guān)系的方向性意思是:“包括”這個(gè)關(guān)系,是書包括章節(jié),而不是章節(jié)包括書。來自:百科
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