檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問(wèn)國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
中國(guó)站
中國(guó)站
International
Europe
檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問(wèn)國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
深度學(xué)習(xí)在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[J]. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用, 2022, 58(12): 1-8. [2] 張華, 王麗. 基于深度學(xué)習(xí)的交通流量預(yù)測(cè)方法[J]. 交通運(yùn)輸工程學(xué)報(bào), 2021, 21(3): 1-10. [3] 陳杰, 趙偉.
因此，結(jié)合 多模態(tài)深度學(xué)習(xí) 的 AI Agent 在情感理解中具有廣闊的前景。 本文將探討AI Agent如何在多模態(tài)情感分析中建模，并通過(guò)深度學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)高效的情感識(shí)別。
、1.1 深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別、深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景、1.2 深度學(xué)習(xí)框架介紹、深度學(xué)習(xí)介紹、2.1 TF數(shù)據(jù)流圖、TensorFlow介紹、2.2 圖與TensorBoard、2.4 張量、2.5 變量OP、1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與
??????教程全知識(shí)點(diǎn)簡(jiǎn)介：1.深度學(xué)習(xí)概述包括深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)區(qū)別、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景、深度學(xué)習(xí)框架介紹、項(xiàng)目演示、開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建（pycharm安裝）。2.
與其他深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)相比，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像等方面能夠給出更好的結(jié)果。這一模型也可以使用反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練。相比較其他淺層或深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要考量的參數(shù)更少，使之成為一種頗具吸引力的深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。 來(lái)看一下卷積網(wǎng)絡(luò)的整體結(jié)構(gòu)什么樣子。
錄音文件識(shí)別 LASR 錄音文件識(shí)別 LASR 錄音文件識(shí)別，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)5小時(shí)以內(nèi)的音頻到文字的轉(zhuǎn)換。支持垂直領(lǐng)域定制，對(duì)應(yīng)領(lǐng)域轉(zhuǎn)換效果更佳。 錄音文件識(shí)別，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)5小時(shí)以內(nèi)的音頻到文字的轉(zhuǎn)換。支持垂直領(lǐng)域定制，對(duì)應(yīng)領(lǐng)域轉(zhuǎn)換效果更佳。
前言當(dāng)今計(jì)算機(jī)科技領(lǐng)域中，深度學(xué)習(xí)是最具有影響力的技術(shù)之一。這篇文章將介紹深度學(xué)習(xí)是什么，它的應(yīng)用領(lǐng)域，以及為什么它如此重要。簡(jiǎn)介深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，它使用大量人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)模擬人類大腦的工作方式。這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式，并根據(jù)這些模式進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類。
另一種看法是，理解大腦和人類智能背后的原理也非常有趣，因此機(jī)器學(xué)習(xí)模型除了解決工程應(yīng)用的能力，如果能讓人類對(duì)這些基本的科學(xué)問(wèn)題有進(jìn)一步的認(rèn)識(shí)也將會(huì)很有用。
深度學(xué)習(xí)就是在數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)下，從一個(gè)X-形式變到另一個(gè)X-形式。為什么深度學(xué)習(xí)能很有效？為什么深度學(xué)習(xí)很有效？
深度學(xué)習(xí)概念 深度學(xué)習(xí)(Deep Learning, DL)由Hinton等人于2006年提出，是機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning, ML)的一個(gè)新領(lǐng)域。
尤為重要的是，深度學(xué)習(xí)可以自動(dòng)地學(xué)習(xí)如何最優(yōu)地將不同的特征置于哪一層。也就是說(shuō)，相比于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要提供人工定義的特征，深度學(xué)習(xí)可以自己學(xué)習(xí)如何提取特征。因此，相比于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)并不依賴復(fù)雜且耗時(shí)的手動(dòng)特征工程。
深度學(xué)習(xí)定義深度學(xué)習(xí)定義：一般是指通過(guò)訓(xùn)練多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或回歸深度學(xué)習(xí)分類：有監(jiān)督學(xué)習(xí)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(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法——深度信念網(wǎng)、深度玻爾茲曼機(jī)，深度自編碼器等。
深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)的主要業(yè)務(wù)模式之一。OMAI深度學(xué)習(xí)平臺(tái)（以下簡(jiǎn)稱OMAI平臺(tái)）即是在上述前提下誕生的平臺(tái)軟件。OMAI深度學(xué)習(xí)平臺(tái)是具備深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)、模型訓(xùn)練、推理服務(wù)等能力的一站式平臺(tái)軟件。
什么是深度學(xué)習(xí) 要理解什么是深度學(xué)習(xí)，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(jiǎn)而言之，人工智能涉及教計(jì)算機(jī)思考人類的思維方式，其中包括各種不同的應(yīng)用，例如計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)。
由此可將深度學(xué)習(xí)理解為進(jìn)行“特征學(xué)習(xí)”（feature learning）或“表示學(xué)習(xí)”（representation learning）。 以往在機(jī)器學(xué)習(xí)用于現(xiàn)實(shí)任務(wù)時(shí)，描述樣本的特征通常需由人類專家來(lái)設(shè)計(jì)，這成為“特征工程”（feature engineering）。
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，而機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必經(jīng)路徑。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)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。
老師給了我們個(gè)任務(wù)，用mindSpore完成一個(gè)深度學(xué)習(xí)，求大佬指路，站內(nèi)有什么方便的教程。要求不能是花卉識(shí)別、手寫(xiě)體數(shù)字識(shí)別、貓狗識(shí)別，因?yàn)檫@些按教程已經(jīng)做過(guò)了（然而我還是不會(huì)mindSpore）。盡量簡(jiǎn)單，我們只要是個(gè)深度學(xué)習(xí)就能完成任務(wù)。
一、深度學(xué)習(xí)的起源深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程可以追溯到1943年，當(dāng)時(shí)心理學(xué)家麥卡洛克和數(shù)學(xué)邏輯學(xué)家皮茨發(fā)表論文《神經(jīng)活動(dòng)中內(nèi)在思想的邏輯演算》，提出了MP模型，這標(biāo)志著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)端。在隨后的幾十年中，深度學(xué)習(xí)經(jīng)歷了多次起伏。
深度學(xué)習(xí)界在某種程度上已經(jīng)與更廣泛的計(jì)算機(jī)科學(xué)界隔離開(kāi)來(lái)，并且在很大程度上發(fā)展了自己關(guān)于如何進(jìn)行微分的文化態(tài)度。更一般地，自動(dòng)微分（automatic di?erentiation）領(lǐng)域關(guān)心如何以算法方式計(jì)算導(dǎo)數(shù)。這里描述的反向傳播算法只是自動(dòng)微分的一種方法。
梯度下降（Gradient Descent）是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中最常用的優(yōu)化算法之一，其目標(biāo)是通過(guò)迭代更新模型參數(shù)以最小化損失函數(shù)。
