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的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解如下知識： 1、高效的結構設計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學習的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結構設計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡 第4章來自：百科![]()
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。來自：百科![]()
池化層通過下采樣的方式降低特征圖的分辨率，從而降低輸出對位置和形變的敏感度，同時還可降低網(wǎng)絡中的參數(shù)和計算量；全連接層將局部特征通過權值矩陣組裝成完整的圖像，完成特征空間到真實類別空間的映射，最終的圖像分類便是由全連接層完成的。有了這樣一個神經(jīng)網(wǎng)絡后，我們還需要用大量數(shù)據(jù)集對它進來自：百科![]()
算法和應用示例。 課程簡介 本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應用示例，讓你對雙向深度學習有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云來自：百科![]()
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(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)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(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡 華為云來自：百科![]()
華為云計算 云知識 邏輯模型和物理模型的對比 邏輯模型和物理模型的對比 時間：2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫 邏輯模型與物理模型的對比如下： 名稱定義：邏輯模型取名按照業(yè)務規(guī)則和現(xiàn)實世界對象的命名規(guī)范來取名；物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品限制，比如不能出現(xiàn)非法字符，不能使用數(shù)據(jù)庫關鍵詞，不能超長等約束；來自：百科![]()
至超越了人類的水平。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(jīng)網(wǎng)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。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
云知識 確定實體和屬性的方法 確定實體和屬性的方法 時間：2021-06-02 14:29:34 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫邏輯模型建設中，確定實體和屬性的方法： 定義實體的主鍵（PK）； 定義部分非鍵屬性（Non-Key Attribute）； 定義非唯一屬性組； 添加相應的注釋內容。 文中課程來自：百科![]()
E-R方法中的實體和實例 E-R方法中的實體和實例 時間：2021-06-02 10:14:00 數(shù)據(jù)庫 E-R方法中，實體指具有公共性質并且可以相互區(qū)分的現(xiàn)實世界對象的集合，例如：老師，學生，課程都是實體。實體中每個具體的記錄值，如學生實體中每個具體的學生，稱之為實體的一個實例。來自：百科![]()
embedding的優(yōu)化目標和語言模型的優(yōu)化目標結合起來，一起作為KEPLER模型的優(yōu)化目標，最后得到一個能聯(lián)合表示文本語料和圖譜的模型。示意圖如下： 小結 上述方法都在嘗試打破LLM和KG兩類不同知識表示的邊界，促使LLM這種概率模型能利用KG靜態(tài)的、符號化的知識；促使KG能利來自：百科![]()
相信很多小伙伴體驗沙箱實驗《使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python（初級）》后，對Python變成語言有了一個基礎的認知，掌握了Python基礎的語法和使用方式。它的魅力遠不止于此，在本文中，我們一起來感受和學習Python變成語言的正則表達式和多線程高級用法，以及神秘的魔法方法。話不多說，進入實驗，我們馬上體驗！來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Dockerfile的常用指令 Dockerfile的常用指令 時間：2021-06-30 18:43:21 Docker通過讀取Dockerfile中的指令自動生成映像。 下圖是Dockerfile常用的一些指令以及各自的含義介紹： 文中課程 更多精彩課程、實來自：百科![]()
的數(shù)據(jù)中，得到預測、評價等結果。 ModelArts模型訓練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關系、內部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型，模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中，得到預測、評價等結果。來自：專題![]()
些都要了然于心，基于商業(yè)的理解，整理分析框架和分析思路。例如，減少老客戶的流失、優(yōu)化活動效果、提高客戶響應率等等。不同的項目對數(shù)據(jù)的要求，使用的分析手段也是不一樣的。 2.準備數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)準備主要是指收集和預處理數(shù)據(jù)的過程。 按照確定的分析目的，有目的性的收集、整合相關數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)準來自：百科
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