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- 中文文本二分類 深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)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)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科者1的二值化圖像。MNIST數(shù)據(jù)集的原始圖像是黑白的，但在實(shí)際訓(xùn)練中使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)后的圖片能夠獲得更好的訓(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(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)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)。深度來自：百科
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類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)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(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)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(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)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![]()
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![]()
、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)來自：百科![]()
全棧自主可控，基于昇騰云服務(wù)，技術(shù)完全自主可控。 支持二次訓(xùn)練 支持行業(yè)客戶二次訓(xùn)練專屬模型，打造大模型體驗(yàn)。 盤古預(yù)測(cè)大模型產(chǎn)品功能 回歸預(yù)測(cè) 用于連續(xù)值預(yù)測(cè)，可自動(dòng)進(jìn)行任務(wù)理解，分析選擇最適合的回歸模型集合，并融合多個(gè)模型來提升回歸預(yù)測(cè)精度 分類預(yù)測(cè) 用于離散值的預(yù)測(cè)，如：不同類別或標(biāo)簽來自：專題![]()
一句話識(shí)別 ：可以實(shí)現(xiàn)1分鐘以內(nèi)音頻到文字的轉(zhuǎn)換。對(duì)于用戶上傳的二進(jìn)制音頻格式數(shù)據(jù)，系統(tǒng)經(jīng)過處理，生成語(yǔ)音對(duì)應(yīng)的文字。 錄音文件識(shí)別：對(duì)于錄制的長(zhǎng)語(yǔ)音進(jìn)行識(shí)別，轉(zhuǎn)寫成文字，提供不同領(lǐng)域模型，具備良好的可擴(kuò)展性，支持熱詞定制。 ASRC優(yōu)勢(shì) 高識(shí)別率 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)特定領(lǐng)域場(chǎng)景和語(yǔ)料進(jìn)行優(yōu)化，識(shí)別率達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 內(nèi)容審核 -文本是什么 內(nèi)容審核-文本是什么 時(shí)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(xué)習(xí)和內(nèi)容審核模型，可自動(dòng)識(shí)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(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，提升用戶體驗(yàn)來自：百科![]()
，幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。 立即購(gòu)買 幫助文檔 內(nèi)容審核產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 檢測(cè)準(zhǔn)確 內(nèi)容審核基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大量的樣本庫(kù)，幫助客戶快速準(zhǔn)確進(jìn)行違規(guī)內(nèi)容審核，維護(hù)內(nèi)容安全。 內(nèi)容審核基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大量的樣本庫(kù)，幫助客戶快速準(zhǔn)確進(jìn)行違規(guī)內(nèi)容審核，維護(hù)內(nèi)容安全。 簡(jiǎn)單高效 內(nèi)容審核提供來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) SQL語(yǔ)法分類 SQL語(yǔ)法分類 時(shí)間：2020-12-08 09:13:25 HCIA- GaussDB 系列課程。本課程講解SQL的各個(gè)分類語(yǔ)句，包括數(shù)據(jù)庫(kù)查詢語(yǔ)言DQL、數(shù)據(jù)操作語(yǔ)言DML、數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言DDL和數(shù)據(jù)控制語(yǔ)言DCL，讓學(xué)員進(jìn)一步掌握每種類型SQL語(yǔ)句的具體使用。來自：百科![]()
提供給用戶，用戶通過實(shí)時(shí)訪問和調(diào)用API獲取 語(yǔ)音交互 結(jié)果。目前語(yǔ)音交互服務(wù)僅支持中文識(shí)別與合成。 語(yǔ)音交互包括以下子服務(wù)： 定制語(yǔ)音識(shí)別（ASR Customization，ASRC）：基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提供針對(duì)特定領(lǐng)域（如快遞行業(yè)）優(yōu)化的語(yǔ)音識(shí)別能力，并可自定義語(yǔ)言模型。定制語(yǔ)來自：百科![]()
有詞匯和行業(yè)術(shù)語(yǔ)，進(jìn)一步提高識(shí)別準(zhǔn)確率。 一句話識(shí)別 可以實(shí)現(xiàn)1分鐘以內(nèi)音頻到文字的轉(zhuǎn)換。對(duì)于用戶上傳的二進(jìn)制音頻格式數(shù)據(jù)，系統(tǒng)經(jīng)過處理，生成語(yǔ)音對(duì)應(yīng)的文字，支持的語(yǔ)言包含中文普通話、方言。方言當(dāng)前支持四川話、粵語(yǔ)和上海話 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 前沿技術(shù)：使用工業(yè)界成熟的算法，結(jié)合學(xué)術(shù)界最新研究成果，為企業(yè)提供獨(dú)特競(jìng)爭(zhēng)力優(yōu)勢(shì)。來自：專題![]()
Interface，應(yīng)用程序編程接口）將語(yǔ)音識(shí)別成文字或者將文本轉(zhuǎn)換成逼真的語(yǔ)音等。 核心優(yōu)勢(shì)：可以實(shí)現(xiàn)1分鐘以內(nèi)音頻到文字的轉(zhuǎn)換。對(duì)于用戶上傳二進(jìn)制數(shù)據(jù)，系統(tǒng)經(jīng)過處理，生成語(yǔ)音對(duì)應(yīng)的文字，支持熱詞定制。 核心能力：基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)特定領(lǐng)域場(chǎng)景和語(yǔ)料進(jìn)行優(yōu)化，語(yǔ)音識(shí)別率達(dá)到業(yè)界領(lǐng)來自：百科![]()
單據(jù)和報(bào)表的電子化，恢復(fù)結(jié)構(gòu)化信息。 了解更多 智能分類文字識(shí)別 智能分類識(shí)別服務(wù)可以一次性對(duì)同張圖片中的多個(gè)卡證、 票據(jù)識(shí)別 ，并返回每個(gè)卡證、票據(jù)的類別及結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。智能分類識(shí)別服務(wù)應(yīng)用在身份認(rèn)證、財(cái)務(wù)報(bào)銷等多種場(chǎng)景。 智能分類識(shí)別服務(wù)可以一次性對(duì)同張圖片中的多個(gè)卡證、票據(jù)識(shí)別，來自：專題
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