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  • 增量式深度學習 內容精選 換一換
  • 層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布特征表示。研究深入學習的動機是建立模擬大腦分析學習的神經網絡,它模擬大腦的機制來解釋說明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學習的典型模型:卷積神經網絡模型、深度信任網絡模型、堆棧自編碼網絡模型。 深度學習的應用:計算機視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領域。
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    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 網絡的部件、深度學習神經網絡不同的類型以及深度學習工程中常見的問題。 目標學員
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    從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 時間:2020-11-23 16:08:48 深度學習作為機器學習分支之一,應用日益廣泛。語音識別、自動 機器翻譯 、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺,深度學習已經滲入到我們生活中的每個
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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、掌握神經網絡基礎理論。 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參、模型選擇的基本方法。
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    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容與應用。
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    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,都是通過深度神經網絡來進行構建的,從2015年開始,學術界已經開始注意到現(xiàn)有的神經網絡模型都是需要
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    AI智能銷量預測 第5章 AI智慧選址 物聯(lián)網IoT 華為云IoT,致力于提供極簡接入、智能化、安全可信等全棧全場景服務和開發(fā)、集成、托管、運營等一站工具服務,助力合作伙伴/客戶輕松、快速地構建5G、AI萬物互聯(lián)的場景化物聯(lián)網解決方案 設備接入 IoTDA設備發(fā)放 IoTDPIoT邊緣 全球SIM聯(lián)接
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    、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);深度神經網絡的基本單元組成和產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、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡
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    華為云計算 云知識 增量備份 增量備份 時間:2020-12-23 17:25:56 備份上一次備份后變化或者修改過的數(shù)據(jù)空間。上一次備份可以是全量備份或者增量備份。在對某個目標進行增量備份前,對該目標必須進行過一次全量備份。 默認情況下,對一個新的資源第一次進行的是全量備份,后
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    華為云計算 云知識 什么是增量備份? 什么是增量備份? 時間:2020-08-18 10:06:00 增量備份是指備份上一次備份后變化或者修改過的數(shù)據(jù)空間。上一次備份可以是全量備份或者增量備份。在對某個目標進行增量備份前,對該目標必須進行過一次全量備份。 使用增量備份的最大優(yōu)點是備份速度:它比完全備份快得多。
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    華為云計算 云知識 什么是增量備份 什么是增量備份 時間:2021-07-01 14:21:07 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)備份與恢復 數(shù)據(jù)庫備份 增量備份: 增量備份是指上一次備份之后,對發(fā)生變化的數(shù)據(jù)進行的備份。 增量備份的優(yōu)點:沒有重復的備份數(shù)據(jù),因此每次增量備份的數(shù)據(jù)量不大,備份
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    開放的生態(tài):用戶間快速共享、交易。 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站AI開發(fā)平臺,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布Training、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。
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    需要掌握人工智能技術,希望具備及其學習深度學習算法應用能力,希望掌握華為人工智能相關產品技術的工程師 課程目標 學完本課程后,您將能夠:掌握學習算法定義與機器學習的流程;了解常用機器學習算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學習算法 2. 機器學習的分類 3. 機器學習的整體流程
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