- 走向深度的科學(xué)學(xué)習(xí)讀后感 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(lái)解釋說(shuō)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(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。來(lái)自:百科來(lái)自:百科
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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(shí): 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)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(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來(lái)自:百科云知識(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(lái)自:百科
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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)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)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(lái)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(lái)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(lái)自:百科
濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合具有重要意義。 GaussDB 作為國(guó)內(nèi)唯一軟硬協(xié)同、全棧自主的數(shù)據(jù)庫(kù),以其卓越的性能、穩(wěn)定的可靠性、靈活的擴(kuò)展性,為客戶提供了一個(gè)更優(yōu)的選擇,助力數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群的發(fā)展。 構(gòu)建現(xiàn)代化基礎(chǔ)設(shè)施體系,優(yōu)化基礎(chǔ)設(shè)施布局、結(jié)構(gòu)、功能和系統(tǒng)集成 隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進(jìn),企來(lái)自:百科
云計(jì)算 混合云 華為云Stack 是部署在政企客戶本地?cái)?shù)據(jù)中心的云基礎(chǔ)設(shè)施,通過持續(xù)創(chuàng)新,打造安全、可靠、高效的混合云,以用戶視角一朵云的能力,助力客戶從業(yè)務(wù)上云邁向深度用云,釋放數(shù)字生產(chǎn)力。 華為云Stack是面向政企的數(shù)字化轉(zhuǎn)型底座,基于云邊協(xié)同架構(gòu),通過本地化部署滿足合規(guī)要求來(lái)自:百科
GA CS )能夠提供強(qiáng)大的浮點(diǎn)計(jì)算能力,從容應(yīng)對(duì)高實(shí)時(shí)、高并發(fā)的海量計(jì)算場(chǎng)景。 GPU加速型云服務(wù)器包括圖形加速型(G系列)和計(jì)算加速型(P系列)兩類。其中: 圖形加速型即“G系列”的 彈性云服務(wù)器 ,適合于3D動(dòng)畫渲染、CAD等。 計(jì)算加速型即“P系列”的彈性云服務(wù)器,適合于深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算、CAE等。來(lái)自:百科
對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 科學(xué)計(jì)算 科學(xué)計(jì)算 在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域,要求極強(qiáng)的雙精度計(jì)算能力。在模擬仿真過程中,消耗大量計(jì)算資源的同時(shí),會(huì)產(chǎn)生大量臨時(shí)數(shù)據(jù),對(duì)存儲(chǔ)帶寬與時(shí)延也有極高的要求 優(yōu)勢(shì) NVMe SSD 最高68萬(wàn)IOPS,消除存儲(chǔ)瓶頸,提升整體性能 雙精度計(jì)算 提供較CPU上百倍的雙精度計(jì)算能力來(lái)自:專題
Cloud Server, GACS)能夠提供強(qiáng)大的浮點(diǎn)計(jì)算能力,從容應(yīng)對(duì)高實(shí)時(shí)、高并發(fā)的海量計(jì)算場(chǎng)景。 GPU云服務(wù)器 (GPU Accelerated Cloud Server, GACS)能夠提供強(qiáng)大的浮點(diǎn)計(jì)算能力,從容應(yīng)對(duì)高實(shí)時(shí)、高并發(fā)的海量計(jì)算場(chǎng)景。 產(chǎn)品詳情 GPU云服務(wù)器應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)自:專題
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