檢測到您已登錄華為云國際站賬號，為了您更好的體驗，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
檢測到您已登錄華為云國際站賬號，為了您更好的體驗，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
前言當今計算機科技領(lǐng)域中，深度學習是最具有影響力的技術(shù)之一。這篇文章將介紹深度學習是什么，它的應(yīng)用領(lǐng)域，以及為什么它如此重要。簡介深度學習是一種機器學習技術(shù)，它使用大量人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬人類大腦的工作方式。這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自動從數(shù)據(jù)中學習模式，并根據(jù)這些模式進行預(yù)測和分類。深度學習技術(shù)已經(jīng)在多
同的特征置于哪一層。也就是說，相比于傳統(tǒng)機器學習算法需要提供人工定義的特征，深度學習可以自己學習如何提取特征。因此，相比于傳統(tǒng)的機器學習算法，深度學習并不依賴復(fù)雜且耗時的手動特征工程。深度學習中的“深度”體現(xiàn)在將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為所需要數(shù)據(jù)的層數(shù)之深。給定模型進行數(shù)據(jù)輸入，可以將描述模型
深度學習概念 深度學習(Deep Learning, DL)由Hinton等人于2006年提出，是機器學習(MachineLearning, ML)的一個新領(lǐng)域。 深度學習被引入機器學習使其更接近于最初的目標----人工智能（AI，Artificial Intelligence）
為眾所周知的“深度學習’’。這個領(lǐng)域已經(jīng)更換了很多名稱，它反映了不同的研究人員和不同觀點的影響。全面地講述深度學習的歷史超出了本書的范圍。然而，一些基本的背景對理解深度學習是有用的。一般來說，目前為止深度學習已經(jīng)經(jīng)歷了三次發(fā)展浪潮：20世紀40年代到60年代深度學習的雛形出現(xiàn)在控
首先要明白什么是深度學習？深度學習是用于建立、模擬人腦進行分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)的一種機器學習技術(shù)。它的基本特點是試圖模仿大腦的神經(jīng)元之間傳遞，處理信息的模式。最顯著的應(yīng)用是計算機視覺和自然語言處理(NLP)領(lǐng)域。顯然，“深度學習”是與機器學習中的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
學習方法——深度前饋網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；無監(jiān)督學習方法——深度信念網(wǎng)、深度玻爾茲曼機，深度自編碼器等。深度學習的思想：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思想是通過構(gòu)建多層網(wǎng)絡(luò)，對目標進行多層表示，以期通過多層的高層次特征來表示數(shù)據(jù)的抽象語義信息，獲得更好的特征魯棒性。深度學習應(yīng)用
信息進一步優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)。 通過多層處理，逐漸將初始的“低層”特征表示轉(zhuǎn)化為“高層”特征表示后，用“簡單模型”即可完成復(fù)雜的分類等學習任務(wù)。由此可將深度學習理解為進行“特征學習”（feature learning）或“表示學習”（representation
什么是深度學習 要理解什么是深度學習，人們首先需要理解它是更廣泛的人工智能領(lǐng)域的一部分。簡而言之，人工智能涉及教計算機思考人類的思維方式，其中包括各種不同的應(yīng)用，例如計算機視覺、自然語言處理和機器學習。 機器學習是人工智能的一個子集，它使計算機在沒有明確編程的情況下能夠更好地完成
深度學習是支撐人工智能發(fā)展的核心技術(shù)，云服務(wù)則是深度學習的主要業(yè)務(wù)模式之一。OMAI深度學習平臺（以下簡稱OMAI平臺）即是在上述前提下誕生的平臺軟件。OMAI深度學習平臺是具備深度學習算法開發(fā)、模型訓練、推理服務(wù)等能力的一站式平臺軟件。OMAI平臺以支持高性能計算技術(shù)和大規(guī)模分
老師給了我們個任務(wù)，用mindSpore完成一個深度學習，求大佬指路，站內(nèi)有什么方便的教程。要求不能是花卉識別、手寫體數(shù)字識別、貓狗識別，因為這些按教程已經(jīng)做過了（然而我還是不會mindSpore）。盡量簡單，我們只要是個深度學習就能完成任務(wù)。
深度學習是機器學習的一種，而機器學習是實現(xiàn)人工智能的必經(jīng)路徑。深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，含多個隱藏層的多層感知器就是一種深度學習結(jié)構(gòu)。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。研究深度學習的動機在于建立模擬人腦進行分析學
Network）的擴展和應(yīng)用為基礎(chǔ)，這次浪潮的出現(xiàn)標志著深度學習時代的來臨。這一階段的研究主要集中在如何提高深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能和泛化能力上。SVM作為一種經(jīng)典的機器學習算法，在分類問題上表現(xiàn)出了良好的性能。隨著深度學習的不斷發(fā)展，其應(yīng)用領(lǐng)域也在不斷擴大。深度學習已經(jīng)成為了許多領(lǐng)域的重要工具，例如自然
復(fù)雜多變。深度學習中的深度主要就是來描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中層的數(shù)量，目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以達到成百上千層，整個網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量從萬到億不等，所以深度學習并不是非常深奧的概念，其本質(zhì)上就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是最近幾年才有的概念，早在20世紀中期就已經(jīng)有人提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，那么既然深度學習是基于神經(jīng)
【報名人數(shù)】3800人 開始學習 入門篇：人工智能開啟新時代 本課程主要內(nèi)容包括：人工智能發(fā)展歷程及行業(yè)應(yīng)用介紹，機器學習講解及實操演示、AI應(yīng)用學習方法介紹。 【課程大綱】 第1章 人工智能發(fā)展及應(yīng)用 第2章 人工智能與機器學習 第3章 監(jiān)督學習與非監(jiān)督學習實例講解 第4章 如何快速掌握AI應(yīng)用的能力
640.png 1、PyTorch簡介 2017年1月，F(xiàn)acebook人工智能研究院（FAIR）團隊在GitHub上開源了PyTorch，并迅速占領(lǐng)GitHub熱度榜榜首。 作為具有先進設(shè)計理念的框架，PyTorch的歷史可追溯到Torch。Torch于2002年誕生于紐約大學
深度學習界在某種程度上已經(jīng)與更廣泛的計算機科學界隔離開來，并且在很大程度上發(fā)展了自己關(guān)于如何進行微分的文化態(tài)度。更一般地，自動微分（automatic di?erentiation）領(lǐng)域關(guān)心如何以算法方式計算導數(shù)。這里描述的反向傳播算法只是自動微分的一種方法。它是一種稱為反向模式累加（reverse
業(yè)也在快速布局。2、所需數(shù)據(jù)量機器學習能夠適應(yīng)各種數(shù)據(jù)量，特別是數(shù)據(jù)量較小的場景。如果數(shù)據(jù)量迅速增加，那么深度學習的效果將更加突出，這是因為深度學習算法需要大量數(shù)據(jù)才能完美理解。3、執(zhí)行時間執(zhí)行時間是指訓練算法所需要的時間量。一般來說，深度學習算法需要大量時間進行訓練。這是因為該
所謂“ 機器學習” ， 是指利用算法使計算機能夠像人一樣從數(shù)據(jù)中挖掘出信息； 而“ 深度學習”作為“機器學習”的一個**子集**， 相比其他學習方法， 使用了更多的參數(shù)、模型也更復(fù)雜， 從而使得模型對數(shù)據(jù)的理解更加深人， 也更加智能。 傳統(tǒng)機器學習是分步驟來進行的， 每一步的最優(yōu)解不一定帶來結(jié)果的最優(yōu)解；
件不僅展示了人工智能的演進，也體現(xiàn)了其在系統(tǒng)性思維上的挑戰(zhàn)。在機器學習領(lǐng)域，我學習了有監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習和強化學習等概念。特別是強化學習，它通過獎勵和懲罰機制進行學習，非常適合棋類游戲。而無監(jiān)督學習中的聚類算法，讓我意識到它在日常生活中的廣泛應(yīng)用，比如超市貨架的商品
本實驗以某數(shù)據(jù)中心MySQL數(shù)據(jù)庫遷移為例，指導用戶掌握DRS遷移流程。?? 立即實驗 基于深度學習算法的語音識別 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結(jié)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 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結(jié)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。
