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- bp網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法 內(nèi)容精選 換一換
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習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員 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“來自：百科分析結(jié)果回調(diào)給公網(wǎng)服務(wù)終端。 方案設(shè)計(jì) 從ModelArts推理服務(wù)的算法實(shí)例內(nèi)部，訪問公網(wǎng)服務(wù)地址的方案。如下圖所示： 操作事項(xiàng) 收起 展開 ModelArts：資源池網(wǎng)絡(luò)設(shè)置 收起 展開 專屬資源池的作業(yè)類型需包含推理部署，選擇的網(wǎng)絡(luò)需打通VPC網(wǎng)絡(luò)。 收起 展開 用戶VPC：代理安裝和配置 收起來自：專題
- bp網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法 相關(guān)內(nèi)容
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要的實(shí)體。 圖數(shù)據(jù)模型中的點(diǎn)：代表實(shí)體，如交通網(wǎng)絡(luò)中的車輛、通信網(wǎng)絡(luò)中的站點(diǎn)、電商交易網(wǎng)絡(luò)中的用戶和商品、互聯(lián)網(wǎng)中的網(wǎng)頁等。 圖數(shù)據(jù)模型中的邊：代表關(guān)系，如社交網(wǎng)絡(luò)中的好友關(guān)系、電商交易網(wǎng)絡(luò)中用戶評(píng)分和購買行為、論文中作者之間的合作關(guān)系、文章之間的索引關(guān)系等。 如果點(diǎn)被刪除了，基于該點(diǎn)的邊會(huì)自動(dòng)刪除。來自：專題設(shè)備非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間，節(jié)約現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)人力成本 優(yōu)勢(shì) 多種參數(shù)靈活接入 基于歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、設(shè)備參數(shù)、當(dāng)前狀態(tài)等特征構(gòu)建故障預(yù)測(cè)模型，并對(duì)預(yù)測(cè)出的問題給出初步的關(guān)鍵參數(shù)分析 算法預(yù)集成 專業(yè)預(yù)測(cè)性算法支持，預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法，如決策樹，分類，聚類，回歸，異常檢測(cè)等算法。支持訓(xùn)練模型的來自：百科
- bp網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法 更多內(nèi)容
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括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從而實(shí)現(xiàn)Spark性能倍級(jí)提升。 內(nèi)容大綱： 1. 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程； 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn)； 3. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理創(chuàng)新； 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實(shí)踐； 5. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐。 聽眾收益：來自：百科![]()
紹無線網(wǎng)絡(luò)配置方式。 說明：不能同時(shí)使用無線網(wǎng)絡(luò)和有線網(wǎng)絡(luò)連接同一個(gè)路由器，無線連接會(huì)自動(dòng)刪除默認(rèn)網(wǎng)關(guān)，再次使用有線網(wǎng)絡(luò)時(shí)需要配置默認(rèn)網(wǎng)關(guān)。推薦使用無線連接到路由器，以免更新設(shè)備IP后遺忘或丟失IP。 如果選擇有線網(wǎng)絡(luò)配置，請(qǐng)參見配置有線網(wǎng)絡(luò)。 配置要求 針對(duì)使用無線網(wǎng)絡(luò)連接路由來自：專題![]()
來自：百科![]()
能力，通過API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語言文本到目標(biāo)語言文本的自動(dòng)翻譯 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 算法領(lǐng)先 基于先進(jìn)的Transformer架構(gòu)對(duì)算法模型進(jìn)行深度優(yōu)化， 機(jī)器翻譯 效果和速度業(yè)界領(lǐng)先 數(shù)據(jù)支持 專業(yè)譯員團(tuán)隊(duì)支撐模型訓(xùn)練，20年積累的高質(zhì)量翻譯語料庫 穩(wěn)定可靠 基于企業(yè)級(jí)客戶實(shí)踐，經(jīng)受復(fù)雜場(chǎng)景來自：百科![]()
，通過API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語言文本到目標(biāo)語言文本的自動(dòng)翻譯。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 算法領(lǐng)先 基于先進(jìn)的Transformer架構(gòu)對(duì)算法模型進(jìn)行深度優(yōu)化，機(jī)器翻譯效果和速度業(yè)界領(lǐng)先。 數(shù)據(jù)支持 專業(yè)譯員團(tuán)隊(duì)支撐模型訓(xùn)練，20年積累的高質(zhì)量翻譯語料庫。 穩(wěn)定可靠 基于企業(yè)級(jí)客戶實(shí)踐，經(jīng)受復(fù)雜場(chǎng)來自：百科![]()
緣計(jì)算。以算法編排、算法輕量化自訓(xùn)練平臺(tái)和云邊協(xié)同為核心，算法編排即算法組合邏輯編排與告警抑制，例如在人員扶梯算法，即通過人員識(shí)別和梯子識(shí)別的組合，通過人員相對(duì)位置進(jìn)行判斷是否在梯子上方登高，從而進(jìn)行告警。告警抑制是通過連續(xù)識(shí)別的結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，從而抑制錯(cuò)誤告警。算法輕量化平臺(tái)來自：百科![]()
，并將訓(xùn)練集比例設(shè)置為“0.8”。 4、訂閱預(yù)置算法。 在AI Gallery中，訂閱物體檢測(cè)YOLOv3_ResNet18算法，根據(jù)界面提示訂閱此算法。 5、使用預(yù)置算法和數(shù)據(jù)集創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)。 使用3的數(shù)據(jù)集和4的算法，創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)。 6、模型轉(zhuǎn)換和創(chuàng)建AI應(yīng)用。 訓(xùn)練后得到的模型并不符合Atlas來自：專題![]()
可視化界面：全流程可視化。 全生命周期：從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、服務(wù)部署、增量更新的全生命周期。 專屬定制：根據(jù)場(chǎng)景數(shù)據(jù)自定制模型。 高效的行業(yè)算法 多行業(yè)：積累10+行業(yè)/場(chǎng)景的預(yù)訓(xùn)練模型。 高精度：大部分模型的準(zhǔn)確率高于90%。 少數(shù)據(jù)：訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量更少。 智能標(biāo)注：提升標(biāo)注效率。 極致性能來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) HoloSens SDC+珍稀動(dòng)物識(shí)別算法，記錄與守護(hù)瀕危物種的每一刻 HoloSens SDC+珍稀動(dòng)物識(shí)別算法，記錄與守護(hù)瀕危物種的每一刻 時(shí)間：2021-02-20 17:42:49 云計(jì)算 華為好望商城 我們的地球 平均每1小時(shí)都有一個(gè)物種滅絕 關(guān)愛野生動(dòng)物，關(guān)愛珍稀物種來自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬凌云 智惠湘江-湖南省鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)暨開發(fā)者競(jìng)賽 鯤鵬凌云 智惠湘江-湖南省鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)暨開發(fā)者競(jìng)賽 時(shí)間：2020-12-29 17:10:11 云服務(wù)器 【賽事簡(jiǎn)介】 為貫徹落實(shí)湖南省委省政府鯤鵬產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略部署，加快推進(jìn)湖南省電子政務(wù)建設(shè)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 芯動(dòng)武漢 創(chuàng)享未來·長(zhǎng)江鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者大賽 芯動(dòng)武漢 創(chuàng)享未來·長(zhǎng)江鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者大賽 時(shí)間：2020-12-28 15:56:24 云服務(wù)器 【賽事簡(jiǎn)介】 為貫徹落實(shí)鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)，更好的培育武漢鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)，深入實(shí)施信息技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)來自：百科![]()
時(shí)間：2020-12-22 16:51:07 面向有AI基礎(chǔ)的開發(fā)者，提供機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法開發(fā)及部署全功能，包含數(shù)據(jù)處理，模型開發(fā)，模型訓(xùn)練，模型管理和部署上線流程。涉及計(jì)費(fèi)項(xiàng)包括：模型開發(fā)環(huán)境（Notebook），模型訓(xùn)練（訓(xùn)練作業(yè)、可視化作業(yè)），部署上線（在線服務(wù)）。AI全流程開發(fā)支持公共資源來自：百科![]()
CDN 產(chǎn)品介紹 什么是CDN網(wǎng)絡(luò)加速服務(wù) CDN是構(gòu)建在現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)之上的一層智能虛擬網(wǎng)絡(luò)，通過在網(wǎng)絡(luò)各處部署節(jié)點(diǎn)服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)將源站內(nèi)容分發(fā)至所有CDN節(jié)點(diǎn)，使用戶可以就近獲得所需的內(nèi)容。 CDN服務(wù)工作原理 CDN通過一組預(yù)先定義好的策略(如內(nèi)容類型、地理區(qū)域、網(wǎng)絡(luò)負(fù)載狀況等)，將當(dāng)時(shí)來自：專題![]()
華為云提供一站式人工智能開發(fā)平臺(tái)，通過對(duì)歷史氣象數(shù)據(jù)的高效訓(xùn)練不斷優(yōu)化推理模型，助力短時(shí)間臨近預(yù)報(bào)更加精準(zhǔn) 優(yōu)勢(shì) 算法豐富：提供圖像分類、物體檢測(cè)等幾十種CNN/RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型；提供大量基于開源數(shù)據(jù)集訓(xùn)練好的模型，加速模型訓(xùn)練 使用便捷：無縫對(duì)接華為云的 OBS 存儲(chǔ)和GPU高性能計(jì)算，滿足各類業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求來自：百科![]()
-用戶數(shù)據(jù)中心的VPN設(shè)備進(jìn)行簡(jiǎn)單配置即可完成對(duì)接 虛擬專用網(wǎng)絡(luò)常見問題 虛擬專用網(wǎng)絡(luò)常見問題 什么是VPC、VPN網(wǎng)關(guān)、VPN連接？ VPC：虛擬私有云是指云上隔離的、私密的虛擬網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，用戶可通過虛擬專用網(wǎng)絡(luò)（VPN）服務(wù)，安全訪問云上虛擬網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的主機(jī)（E CS ）。 VPN網(wǎng)關(guān)：虛擬私有云中來自：專題![]()
，用常規(guī)的方式訓(xùn)練模型一個(gè)算法耗時(shí)長(zhǎng)，準(zhǔn)確率低。我們依托于預(yù)訓(xùn)練大模型、小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù)，可以對(duì)這種數(shù)據(jù)量小的城市問題進(jìn)行模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)。同時(shí)通過圖像生成等數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上，晴天的圖像遷移成雨霧等，這樣不僅提高了數(shù)據(jù)量?jī)?chǔ)備，而且還可以讓算法模型的準(zhǔn)確率提來自：百科![]()
車起火導(dǎo)致的火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)，本算法通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電梯內(nèi)的攝像頭畫面，方便樓宇管理人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)電瓶車，提高管理效率。 核心功能： 單點(diǎn)抓拍、攝像頭獨(dú)立抓拍、電瓶車檢測(cè)、抓拍檢測(cè)電梯內(nèi)的電瓶車； 產(chǎn)品特點(diǎn)： 本算法使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過使用大量實(shí)際場(chǎng)景圖片訓(xùn)練得到的模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)電瓶車的來自：云商店
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