Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即購買
免費體驗中心
免費領取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即購買
- 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 內(nèi)容精選 換一換
-
制風險與釋放審核人力，提升效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢： 1. 多模態(tài)審核：支持同時對視頻字幕、聲音與畫面多維度智能核查； 2. 準確率高：采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與海量訓練數(shù)據(jù)，模型識別準確率高； 3. 識別速度快：實時對視頻進行審核，快速識別視頻違規(guī)項。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是來自：百科課程簡介 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 面向未來的智能世界，來自：百科
- 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 相關內(nèi)容
-
本次訓練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同，此次訓練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出作為下一層的輸入，層層連接構成深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 1994年，Yann來自：百科
- 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 更多內(nèi)容
-
![]()
提取違規(guī)或者關鍵信息，包括踢、扔、拋物體等。 視頻質(zhì)量分析VQA 視頻質(zhì)量分析（Video Quality Analysis）是通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法識別視頻畫面質(zhì)量，將視頻畫面的質(zhì)量進行歸類，從而過濾出清晰的高質(zhì)量視頻。 視頻 OCR ：視頻OCR（Video Optical Character來自：百科![]()
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(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
視頻檢測 人工智能 機器視覺 商品介紹 電瓶車起火事件時有發(fā)生，為保證樓宇公共安全，禁止電瓶車進入，該產(chǎn)品采用AI智能算法，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡技術，通過深度學習實現(xiàn)電瓶車檢測功能。 電梯內(nèi)電瓶車檢測商品介紹： 應用場景： 隨著電瓶車越來越受歡迎，電瓶車起火事件也時有發(fā)生。特別當電瓶車來自：云商店![]()
0系列課程。計算機視覺是深度學習領域最熱門的研究領域之一，它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實際作用的應用，包括 人臉識別 、圖像檢測、目標監(jiān)測以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對圖像數(shù)據(jù)進行處理，本課程就圖像處理理論及相應技術做了介紹，包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，學習時注意兩者的區(qū)別。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 框架管理器離線模型生成介紹 框架管理器離線模型生成介紹 時間：2020-08-19 17:00:58 離線模型生成以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為例，在深度學習框架下構造好相應的網(wǎng)絡模型，并且訓練好原始數(shù)據(jù)，再通過離線模型生成器進行算子調(diào)度優(yōu)化、權重數(shù)據(jù)重排和壓縮、內(nèi)存優(yōu)化等，最終生來自：百科![]()
華為云計算 云知識 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎 時間：2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。神經(jīng)網(wǎng)絡是深度學習的重要基礎，理解神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理、優(yōu)化目標與實現(xiàn)方法是學習后面內(nèi)容的關鍵，這也是本課程的重點所在。 目標學員來自：百科![]()
Engine）提供了昇騰AI處理器自定義算子開發(fā)能力，通過TBE提供的API和自定義算子編程開發(fā)界面可以完成相應神經(jīng)網(wǎng)絡算子的開發(fā)。 算子類型及名稱為TBE的重要概念： 算子類型（Type）即算子的type，代表算子的類型，例如卷積算子的類型為Convolution，在一個網(wǎng)絡中同一類型的算子可能存在多個。 算來自：百科![]()
一個算子。于我們而言，我們所開發(fā)的算子是網(wǎng)絡模型中涉及到的計算函數(shù)。在Caffe中，算子對應層中的計算邏輯，例如：卷積層（ConvolutionLayer）中的卷積算法，是一個算子；全連接層（Fully-connectedLayer，F(xiàn)Clayer）中的權值求和過程，也是一個算子。來自：百科![]()
容 優(yōu)勢 準確率高 基于改進的深度學習算法，基于復雜環(huán)境語音審核準確率高 識別速度快 實時對音頻進行審核，快速識別音頻違規(guī)項 支持特殊聲音識別 支持特殊聲音識別，如嬌喘、呻吟等 對象存儲服務 OBS 產(chǎn)品優(yōu)勢 產(chǎn)品優(yōu)勢 審核準確 采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法與海量訓練樣本，生成的預測模型識別精度高，支持實時檢測來自：產(chǎn)品![]()
云知識 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡結構搜索 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡結構搜索 時間：2020-12-14 10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡結構搜索是當前深度學習最熱門的話題之一，已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡結構搜索的理論基礎、應用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡介 神經(jīng)網(wǎng)絡結構搜索(NAS)來自：百科![]()
大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自：百科![]()
神將教你從0到1通關 圖像識別 ??！幫你實現(xiàn)當下熱門的垃圾分類、自動駕駛技術。 【賽事簡介】 本次比賽為AI主題賽中的挑戰(zhàn)賽。選手可以使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對生活中的街道場景進行識別。選手可重復提交代碼，直到代碼完美為止。 【參賽對象】 對AI感興趣且年滿18歲的開發(fā)者均可報名參加。 【報名須知】來自：百科![]()
基于對視頻的前后幀信息、光流運動信息分析、場景內(nèi)容信息識別等分析，檢測和識別視頻動作 優(yōu)勢 多模態(tài)識別 綜合圖像、光流、聲音等信息，識別動作更準確 識別準確 采用3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法，動作識別準確度高 對復雜場景魯棒性強 對不同天氣條件、不同的攝像頭角度等復雜場景的視頻動作識別具有良好的魯棒性 建議搭配使用： 對象存儲服務OBS來自：百科
看了本文的人還看了
- 《深度剖析：殘差連接如何攻克深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的梯度與退化難題》
- 強化學習中的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡設計與應用實例
- 深度學習（七）——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
- 動手學深度學習之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(一)
- PyTorch深度學習實戰(zhàn) | 典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
- 《深度學習：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡從入門到精通》——2.8 膨脹卷積運算
- 《深度學習：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡從入門到精通》——2.10 卷積面計算
- 《深度學習：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡從入門到精通》——1.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的應用和影響
- 《深度學習：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡從入門到精通》——1.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的形成和演變
- 《深度學習：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡從入門到精通》——1.6 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的平臺和工具