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  • 文本相似度 深度學習 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 深度學習 深度學習 時間:2020-11-23 16:30:56 深度學習( Deep Learning,DL)是機器學習的一種,機器學習是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學習結構。深度學習通過組合低層特
    來自:百科
    華為云計算 云知識 深度學習概覽 深度學習概覽 時間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學習相關的基本知識,其中包括深度學習的發(fā)展歷程、深度學習神經(jīng) 網(wǎng)絡的部件、深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡不同的類型以及深度學習工程中常見的問題。 目標學員
    來自:百科
  • 文本相似度 深度學習 相關內(nèi)容
  • 大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間:2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉入雙向對偶系統(tǒng)為出發(fā)點,從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度,我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景,著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。
    來自:百科
    成。輸入層用于輸入數(shù)據(jù);卷積層通過卷積運算對輸入進行局部特征提??;池化層通過下采樣的方式降低特征圖的分辨率,從而降低輸出對位置和形變的敏感,同時還可降低網(wǎng)絡中的參數(shù)和計算量;全連接層將局部特征通過權值矩陣組裝成完整的圖像,完成特征空間到真實類別空間的映射,最終的圖像分類便是由全
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  • 文本相似度 深度學習 更多內(nèi)容
  • 方法有K子圖匹配、路徑相似性、圖嵌入。 基于特征的相似:計算相似性的常見方法(28種)是將一段二進制代碼表示為向量或一組特征,使得類似的二進制代碼具有相似的特征向量或特征集。這里應用最多的是利用機器學習來實現(xiàn)。 Hash匹配相似:對于多維向量數(shù)據(jù)相似快速匹配,通常使用局部敏感hash算法LSH來實現(xiàn)。
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    類的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。
    來自:百科
    華為云計算 云知識 基于深度學習算法的 語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學習)算法,結合清華大學開源語音數(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內(nèi)容與應用。
    來自:百科
    華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間:2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型,尤其是計算視覺領域的AI模型,都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構建的,從2015年開始,學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要
    來自:百科
    華為云計算 云知識 深度學習:IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習:IoT場景下的AI應用與開發(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兩大技術方向,向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺
    來自:百科
    、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡
    來自:百科
    通過中文分詞、短文本相似、命名實體識別等相關技術計算兩個問題對的相似,可解決問答、對話、語料挖掘、知識庫構建等問題。 通過中文分詞、短文本相似、命名實體識別等相關技術計算兩個問題對的相似,可解決問答、對話、語料挖掘、知識庫構建等問題。 文本分析 通過關鍵詞提取、文本聚類、主題挖
    來自:專題
    2.1 大顆粒度檢測方法:根據(jù)源代碼文件的相似來判斷屬于什么組件和版本;文件相似可以基于hash的嚴格匹配方法,也可以根據(jù)文本相似匹配方法;這種匹配方法的優(yōu)點是效率高,匹配速度極快,確定是也很明顯,基于hash的容易漏報,基于文本相似的準確率低; 2.2 細顆粒度檢測方法:
    來自:百科
    云知識 文本生成是什么 文本生成是什么 時間:2020-09-16 10:52:01 文本生成(Text Generation)為自然語言處理服務(Natural Language Processing Service,簡稱NLP)的子服務,實現(xiàn)從數(shù)據(jù)(data)到文本(text
    來自:百科
    華為云計算 云知識 內(nèi)容審核 -文本是什么 內(nèi)容審核-文本是什么 時間:2020-09-16 10:28:34 內(nèi)容審核-文本Moderation(Text),基于華為自研的深度學習和內(nèi)容審核模型,可自動識別出文本中出現(xiàn)的涉政、色情、廣告、辱罵、灌水等內(nèi)容,幫助客戶降低業(yè)務違規(guī)風險,凈化網(wǎng)絡環(huán)境,提升用戶體驗
    來自:百科
    響應速度快:響應速度小于0.1秒。 清晰檢測 清晰檢測有以下應用場景: 企業(yè)表單驗證 基于圖像清晰檢測技術,對于企業(yè)上傳的數(shù)據(jù)表單,自動對圖像的清晰進行判斷并量化,減少二次上傳,降低人工成本。 場景優(yōu)勢如下: 準確率高:準確檢測圖像清晰,并進行量化。 提升企業(yè)效率:對模糊的
    來自:百科
    響應速度快:響應速度小于0.1秒。 清晰檢測 清晰檢測有以下應用場景: 企業(yè)表單驗證 基于圖像清晰檢測技術,對于企業(yè)上傳的數(shù)據(jù)表單,自動對圖像的清晰進行判斷并量化,減少二次上傳,降低人工成本。 場景優(yōu)勢如下: 準確率高:準確檢測圖像清晰,并進行量化。 提升企業(yè)效率:對模糊的
    來自:百科
    華為云計算 云知識 云遷移難易分析 云遷移難易分析 時間:2021-01-28 09:27:33 上云遷移是一項復雜而嚴謹?shù)南到y(tǒng)性工程,稍有不慎就會帶來不可預估的重大損失。因此我們在進行云遷移工作是必須有一套完整周密的方法論來指導、支撐云遷移工作的完成。華為憑借著豐富的上云遷
    來自:百科
    華為云計算 云知識 CNCF的項目成熟模型 CNCF的項目成熟模型 時間:2021-06-30 18:22:10 CNCF的項目成熟模型如下圖所示: 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在?????????????????????????????????????????
    來自:百科
    華為云計算 云知識 內(nèi)容審核-文本應用場景 內(nèi)容審核-文本應用場景 時間:2020-09-16 10:35:28 內(nèi)容審核-文本Moderation(Text),基于華為自研的深度學習和內(nèi)容審核模型,可自動識別出文本中出現(xiàn)的涉政、色情、廣告、辱罵、灌水等內(nèi)容,幫助客戶降低業(yè)務違規(guī)風險,凈化網(wǎng)絡環(huán)境,提升用戶體驗
    來自:百科
    字識別 識別精度高: 采用先進的深度學習算法,優(yōu)化業(yè)務場景,文字識別精度高 支持復雜背景: 支持蓋章、錯行、傾斜等場景的 票據(jù)識別 在線文本校對 文本校對常見問題解答 文本校對常見問題解答 文本校對購買套餐包后,為什么會出現(xiàn)額外的計費或欠費 1、文本校對套餐包額度已使用完 套餐包額
    來自:專題
    教師還可以設置檢查學生上交作業(yè)的相似(如上圖所示),如果教師在設置作業(yè)時勾選了這個選項,教師可以檢查學生上交作業(yè)的相似,并查看作業(yè)相似報告。相似僅供參考,請您根據(jù)作業(yè)需要使用。 四、小組作業(yè) “小組作業(yè)”是一款 pc 端、移動端的協(xié)同學習的小應用,主要輔助教師、學生完成小
    來自:云商店
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