- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和測(cè)試 內(nèi)容精選 換一換
-
面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致力于讓云無處不在,讓智能無所不及,共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費(fèi)來自:百科需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展;熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”;熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與優(yōu)化;描述深度學(xué)習(xí)中常見的問題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡介 2. 訓(xùn)練法則 3.來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和測(cè)試 相關(guān)內(nèi)容
-
算法和應(yīng)用示例。 課程簡介 本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例,讓你對(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、認(rèn)識(shí)雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)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:百科對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和增強(qiáng)以便得到更好的數(shù)據(jù)輸入。 3. 利用前線網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建訓(xùn)練模型,并進(jìn)行模型保存和推理。 說起來可能平淡無奇,但是實(shí)驗(yàn)終究需要自己親自動(dòng)手才能體會(huì)其中的無限樂趣。 看到這里,想必各種背景知識(shí)和原理大家已經(jīng)略知一二,如果你已經(jīng)躍躍欲試,那就快來華為云學(xué)院學(xué)習(xí)微認(rèn)證課程《使來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和測(cè)試 更多內(nèi)容
-
面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致力于讓云無處不在,讓智能無所不及,共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn) 中心]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費(fèi)來自:百科工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本實(shí)驗(yàn)將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的 語音識(shí)別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且熟悉整個(gè)處理流程,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗(yàn)摘要 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備:登錄華為云賬號(hào) 1. OBS 準(zhǔn)備 2.ModelArts應(yīng)用來自:百科ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡介 ModelArts模型訓(xùn)練,俗稱“建模”,指通過分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型,模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。來自:專題共享(外網(wǎng))資源組:不需要用戶創(chuàng)建,直接使用,調(diào)試和小并發(fā)壓測(cè)更方便。 快速定位性能瓶頸 提供專業(yè)性能測(cè)試報(bào)告,包括事務(wù)并發(fā)、TPS、吞吐量、響應(yīng)時(shí)延等多維度統(tǒng)計(jì),客觀反映用戶體驗(yàn)。支持在線和離線報(bào)告,方便用戶無人值守測(cè)試后對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。 無縫對(duì)接應(yīng)用性能管理( APM )、 應(yīng)用運(yùn)維管理 (AO來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練流程思考
- 淺談深度學(xué)習(xí)中的混合精度訓(xùn)練
- 《智能系統(tǒng)與技術(shù)叢書 深度學(xué)習(xí)實(shí)踐:基于Caffe的解析》—3.5測(cè)試訓(xùn)練結(jié)果
- 《深度學(xué)習(xí):主流框架和編程實(shí)戰(zhàn)》——2.2.2 測(cè)試TensorFlow
- 使用PyTorch解決多分類問題:構(gòu)建、訓(xùn)練和評(píng)估深度學(xué)習(xí)模型
- 深度學(xué)習(xí)算法中的預(yù)訓(xùn)練(Pretraining)
- 《駕馭MXNet:深度剖析分布式深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的高效之道》
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型:遷移學(xué)習(xí)與預(yù)訓(xùn)練模型
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)筆記(四)訓(xùn)練集
- PyTorch 深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn) |用 TensorFlow 訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)