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  • 研究所有搞深度學(xué)習(xí)的 內(nèi)容精選 換一換
  • 征形成更抽象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)動機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦機(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)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)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。
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    華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)相關(guān)基本知識,其中包括深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見問題。 目標(biāo)學(xué)員
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  • 研究所有搞深度學(xué)習(xí)的 相關(guān)內(nèi)容
  • 深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員了解如下知識: 1、高效結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效深度學(xué)習(xí)背景 第2章 高效神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計 第3章 基于NAS輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章
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    云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法語音識別 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(jìn)行語音識別的實戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識別基本原理與實戰(zhàn)同時,更好了解人工智能相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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  • 研究所有搞深度學(xué)習(xí)的 更多內(nèi)容
  • 更好訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)圖片 基于深度學(xué)習(xí)識別方法 與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同,此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型,即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征,不同層輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出不同尺度特征,上一層輸出
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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)有初步認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程學(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 面向未來智能世界,數(shù)字化
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    至超越了人類水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程學(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。
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    華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí):IoT場景下AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場景下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融合場景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺
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    課程目標(biāo) 通過本課程學(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 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶
    來自:百科
    華為云計算 云知識 查詢租戶所有共享標(biāo)簽ListSharedTags 查詢租戶所有共享標(biāo)簽ListSharedTags 時間:2023-08-29 11:59:13 API網(wǎng)關(guān) 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計算 彈性伸縮 功能介紹 查詢租戶所有共享標(biāo)簽集合。 調(diào)試 您可以在API
    來自:百科
    表示當(dāng)前租戶可以查詢到自己全部共享和其他租戶is_public為true共享,取值為false時,表示當(dāng)前用戶查詢不到其他租戶共享。當(dāng)前租戶共享,不受is_public參數(shù)控制,全部都能查出來。 limit integer query 否 返回共享個數(shù)最大值,不指定該參數(shù)
    來自:百科
    表示當(dāng)前租戶可以查詢到自己全部共享和其他租戶is_public為true共享,取值為false時,表示當(dāng)前用戶查詢不到其他租戶共享。當(dāng)前租戶共享,不受is_public參數(shù)控制,全部都能查出來。 limit integer query 否 返回共享個數(shù)最大值,不指定該參數(shù)
    來自:百科
    云知識 獲取指定函數(shù)所有觸發(fā)器ListFunctionTriggers 獲取指定函數(shù)所有觸發(fā)器ListFunctionTriggers 時間:2023-08-09 11:43:31 API網(wǎng)關(guān) 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計算 彈性伸縮 功能介紹 獲取指定函數(shù)所有觸發(fā)器設(shè)置。 調(diào)試 您可以在API
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    華為云計算 云知識 獲取云硬盤資源所有標(biāo)簽ListVolumeTags 獲取云硬盤資源所有標(biāo)簽ListVolumeTags 時間:2023-08-22 11:00:05 API網(wǎng)關(guān) 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計算 彈性伸縮 功能介紹 獲取指定租戶所有云硬盤資源標(biāo)簽。 調(diào)試 您可以在API
    來自:百科
    String 復(fù)制源備份ID source_checkpoint_id String 復(fù)制源備份記錄ID source_project_id String 復(fù)制源項目ID source_region String 復(fù)制源區(qū)域 status String 復(fù)制狀態(tài) 枚舉值: replicating
    來自:百科
    刪除指定函數(shù)所有觸發(fā)器設(shè)置。 在提供函數(shù)版本且非latest情況下,刪除對應(yīng)函數(shù)版本觸發(fā)器。 在提供函數(shù)別名情況下,刪除對應(yīng)函數(shù)別名觸發(fā)器。 在不提供函數(shù)版本(也不提供別名)或版本為latest情況下,刪除該函數(shù)所有的觸發(fā)器(包括所有版本和別名)。 調(diào)試 您可以在API Explorer中調(diào)試該接口,支持自動認(rèn)證鑒權(quán)。API
    來自:百科
    若marker為第10條記錄資源ID,limit為10,查詢結(jié)果返回第11~20條資源記錄。 若marker為第10條記錄資源ID,不傳入limit參數(shù),查詢結(jié)果返回第11條及之后所有資源記錄。 limit 否 Integer 分頁查詢每頁返回記錄個數(shù),取值范圍為0~intmax(2^31-1),默認(rèn)值2000。
    來自:百科
    碼意圖信息會被丟失,比如:函數(shù)名稱、變量名稱、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義、變量類型定義、注釋信息等;因為二進(jìn)制代碼是給CPU運(yùn)行用,因此這些信息對計算機(jī)來說不是必須,但這些信息對人類來理解代碼是有很大幫助,這就大大提升了二進(jìn)制代碼語義理解難度。其次,為了更好保護(hù)二進(jìn)制代碼知識產(chǎn)
    來自:百科
    ①可查詢時間跨度最長為31天,支持查看最近90天歷史數(shù)據(jù)。 ②如果查詢域名在所指定時間跨度范圍內(nèi)無數(shù)據(jù),則回源流量/帶寬和回源失敗率趨勢圖、域名回源詳情列表中不會有數(shù)據(jù)展示。 ③最小統(tǒng)計粒度為5分鐘,當(dāng)查詢跨度為8天及以上時,最小統(tǒng)計粒度為4小時。 ④支持導(dǎo)出查詢數(shù)據(jù)詳情。
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    標(biāo)簽列表,按key值聚合。詳見表4。 例如:一個用戶共有2個監(jiān)聽器,監(jiān)聽器A標(biāo)簽鍵為"test",值為“value1”;監(jiān)聽器B標(biāo)簽鍵為"test",值為“value2”。則查詢到標(biāo)簽列表中對象key為“test”,values為["value1","value2"] 表4
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    若marker為第10條記錄資源ID,limit為10,查詢結(jié)果返回第11~20條資源記錄。 若marker為第10條記錄資源ID,不傳入limit參數(shù),查詢結(jié)果返回第11條及之后所有資源記錄。 limit 否 Integer 分頁查詢每頁返回記錄個數(shù),取值范圍為0~in
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