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- 一文帶你理解深度學(xué)習(xí)的局限性 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(jì)。 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(jì) 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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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(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)行語音識別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實(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![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識別方法 與傳統(tǒng)的機(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，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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)處理的基本方法。 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。來自：百科![]()
華為云計(jì)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(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![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 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)來自：百科![]()
第三范式（3NF）的理解 第三范式（3NF）的理解 時(shí)間：2021-06-02 14:19:24 數(shù)據(jù)庫 3NF主要是對字段冗余性的約束，即不能有派生字段在表中。 簡單地理解，3NF就是所有非主鍵字段都要依賴于整個(gè)主鍵，而不會依賴于非主鍵的其他屬性。 第三范式的兩個(gè)必要條件： 1來自：百科![]()
通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺應(yīng)用及入門深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 自然語言處理概述 第3節(jié) NLP技術(shù)及應(yīng)用介紹 第4節(jié) 文本語義分析演示 第5節(jié) 對話機(jī)器人演示 第6節(jié) 課程總結(jié) 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 第二范式（2NF）的理解 第二范式（2NF）的理解 時(shí)間：2021-06-02 14:18:06 數(shù)據(jù)庫 第二范式強(qiáng)調(diào)的是完全函數(shù)依賴。 第二范式（Second Normal Form, 2nd NF）是指每個(gè)表必須有主關(guān)鍵字（Primary key），其他數(shù)來自：百科![]()
成員間特定的物理的（即真實(shí)的）、或者邏輯的（即虛擬的）排列方式。如果兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)的連接結(jié)構(gòu)相同即它們的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湎嗤?，盡管它們各自內(nèi)部的物理接線、節(jié)點(diǎn)間距離可能會有不同。本小節(jié)將介紹常見的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域當(dāng)中廣泛使用的Mesh組網(wǎng)技術(shù)。 星型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 星型拓?fù)?StarTo來自：百科![]()
云知識 一文讀懂什么是視頻云 一文讀懂什么是視頻云 時(shí)間：2022-09-24 14:55:00 視頻云服務(wù)是一種基于云計(jì)算技術(shù)理念的視頻流媒體服務(wù)，它能夠讓客戶以低成本、高效率的方式搭建專業(yè)的視頻系統(tǒng)，從而輕松開展在線視頻業(yè)務(wù)。在典型的視頻云服務(wù)流程中，內(nèi)容提供方采集的視頻首先來自：百科![]()
合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)融合，進(jìn)?步探索存量資產(chǎn)的增值運(yùn)營模式。 綜合管控與運(yùn)維：圍繞安全、效率、體驗(yàn)和成本等核?訴求，構(gòu)建數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)中臺，打通系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)壁壘，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)融合，通過管理效率的輸出來提升服務(wù)質(zhì)量。 服務(wù)整合與流量運(yùn)營：以流量運(yùn)營的思路進(jìn)?場景覆蓋，重點(diǎn)關(guān)注通?、?付等?頻場來自：云商店![]()
根據(jù)試制業(yè)務(wù)的特點(diǎn)，試制環(huán)節(jié)的信息化建設(shè)很難通過傳統(tǒng)的信息化系統(tǒng)進(jìn)行管理，更多的要綜合研發(fā)、工藝、生產(chǎn)、物流、質(zhì)量等業(yè)務(wù)特點(diǎn)實(shí)現(xiàn)端到端的流程規(guī)劃，這就給供應(yīng)商的能力帶來了非常高的要求，軟件供應(yīng)商需要要同時(shí)具有頂層設(shè)計(jì)規(guī)劃和產(chǎn)品實(shí)施落地的端到端整合交付能力；在產(chǎn)品落地方面，要求具備多產(chǎn)品組合聯(lián)合交付的能力。來自：云商店![]()
數(shù)據(jù)庫安全 基礎(chǔ) HCIA- GaussDB 系列課程。數(shù)據(jù)庫作為核心的基礎(chǔ)軟件，在我們的系統(tǒng)架構(gòu)中處于系統(tǒng)的最末端，它是查詢和存儲數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，是各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)最終落地的承載者，而當(dāng)今社會最值錢的又是擁有大量的數(shù)據(jù)，因此其數(shù)據(jù)庫安全性至關(guān)重要。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplace來自：百科![]()
，把有價(jià)值的信息呈現(xiàn)通過應(yīng)用到我們的面前。 另外，在第二個(gè)車聯(lián)網(wǎng)的場景里，可能大家的第一印象都是車載導(dǎo)航的應(yīng)用。但是實(shí)際上，現(xiàn)在的車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已經(jīng)從車輛的位置的導(dǎo)航，拓展到駕車的整個(gè)過程中，包括車體本身的一些運(yùn)維數(shù)據(jù)的采集，比如剎車制動(dòng)、車體溫度、壓力等等，還有行車環(huán)境的監(jiān)測，比如來自：百科![]()
Engine，簡稱CCE）是華為云推出的高度可擴(kuò)展的、高性能的企業(yè)級Kubernetes集群，支持社區(qū)原生應(yīng)用和工具。借助云容器引擎，您可以在華為云上輕松部署、管理和擴(kuò)展容器化應(yīng)用程序，快速高效的將微服務(wù)部署在云端。 為方便企業(yè)中的管理人員對集群中的資源權(quán)限進(jìn)行管理，CCE后臺提供了多種維度的細(xì)粒度權(quán)限策來自：百科![]()
署、增量更新的全生命周期。 專屬定制：根據(jù)場景數(shù)據(jù)自定制模型。 高效的行業(yè)算法 多行業(yè)：積累10+行業(yè)/場景的預(yù)訓(xùn)練模型。 高精度：大部分模型的準(zhǔn)確率高于90%。 少數(shù)據(jù)：訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量更少。 智能標(biāo)注：提升標(biāo)注效率。 極致性能 依托ModelArts基礎(chǔ)平臺，深度軟硬件協(xié)同。來自：百科![]()
ModelArts與ModelArts Pro的區(qū)別 ModelArts與ModelArts Pro的區(qū)別 時(shí)間：2020-09-18 16:09:39 ModelArts是一站式AI開發(fā)管理平臺，提供領(lǐng)先算法技術(shù)，保證AI應(yīng)用開發(fā)的高效和推理結(jié)果的準(zhǔn)確，同時(shí)減少人力投入。ModelArts致力于底層模型專業(yè)開發(fā)、調(diào)參等。來自：百科
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