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- 深度學(xué)習(xí)之Softmax回歸 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)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(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科
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從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué)，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自：百科大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科
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類(lèi)的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣(mài)機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：百科![]()
對(duì)單個(gè) IAM 用戶授予指定對(duì)象的讀權(quán)限:配置須知 恢復(fù)歸檔或深度歸檔存儲(chǔ)對(duì)象:請(qǐng)求消息元素 恢復(fù)歸檔存儲(chǔ)或深度歸檔存儲(chǔ)對(duì)象:使用場(chǎng)景 獲取桶存量信息:返回結(jié)果（InterfaceResult） 獲取桶歸檔對(duì)象直讀策略:響應(yīng)消息元素 復(fù)制對(duì)象:歸檔或深度歸檔存儲(chǔ)對(duì)象 API概覽:對(duì)象操作接口 Java來(lái)自：百科![]()
初級(jí) 初級(jí) 抖音小視頻背景歌名識(shí)別 華為云自動(dòng)學(xué)習(xí)之垃圾分類(lèi) 智能聲音識(shí)別 樹(shù)回歸算法分析房?jī)r(jià)趨勢(shì) ModelArts實(shí)現(xiàn)零售商客戶分群 智能表單和證件文字識(shí)別 抖音小視頻背景歌名識(shí)別 華為云自動(dòng)學(xué)習(xí)之垃圾分類(lèi) 智能聲音識(shí)別 樹(shù)回歸算法分析房?jī)r(jià)趨勢(shì) ModelArts實(shí)現(xiàn)零售商客戶分群來(lái)自：專(zhuān)題![]()
初級(jí) 初級(jí) 抖音小視頻背景歌名識(shí)別 華為云自動(dòng)學(xué)習(xí)之垃圾分類(lèi) 智能聲音識(shí)別 樹(shù)回歸算法分析房?jī)r(jià)趨勢(shì) ModelArts實(shí)現(xiàn)零售商客戶分群 智能表單和證件文字識(shí)別 抖音小視頻背景歌名識(shí)別 華為云自動(dòng)學(xué)習(xí)之垃圾分類(lèi) 智能聲音識(shí)別 樹(shù)回歸算法分析房?jī)r(jià)趨勢(shì) ModelArts實(shí)現(xiàn)零售商客戶分群來(lái)自：專(zhuān)題![]()
類(lèi)，聚類(lèi)，回歸，異常檢測(cè)等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出，可加載到規(guī)則引擎，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù)，對(duì)生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估，降低倉(cāng)儲(chǔ)周期，提升效率 優(yōu)勢(shì) 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)界時(shí)間序列算法模型，并結(jié)合華為供應(yīng)鏈深度優(yōu)化 一鍵式發(fā)布 機(jī)器學(xué)習(xí)、推理平臺(tái)預(yù)來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2020-12-08 15:55:34 歡迎進(jìn)入《AI專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)路徑》課程學(xué)習(xí)活動(dòng)，立即報(bào)名學(xué)習(xí)，了解更多的活動(dòng)規(guī)則。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)以及算力的提升將AI(人工智能)技術(shù)推向了第三次高潮，在AI技術(shù)火熱的背后仍然要回歸理性，正確的認(rèn)識(shí)AI。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要介紹人工智能的概來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 零門(mén)檻入門(mén)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)習(xí)之關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu) 零門(mén)檻入門(mén)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)習(xí)之關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu) 時(shí)間：2021-01-11 09:37:48 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù) 早期在數(shù)據(jù)量還不是很大的時(shí)候，數(shù)據(jù)庫(kù)就采用一種很簡(jiǎn)單的單機(jī)服務(wù)，在一臺(tái)專(zhuān)用的服務(wù)器上安裝數(shù)據(jù)庫(kù)軟件，對(duì)外提供數(shù)據(jù)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 零門(mén)檻入門(mén)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)習(xí)之數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展史 零門(mén)檻入門(mén)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)習(xí)之數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展史 時(shí)間：2021-01-08 11:34:17 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)是因 數(shù)據(jù)管理 任務(wù)的需要，而產(chǎn)生數(shù)據(jù)管理是指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)、組織、編碼、存儲(chǔ)、檢索和維護(hù)，是數(shù)據(jù)處理的中心問(wèn)題。在數(shù)據(jù)管理的發(fā)展歷史中經(jīng)歷了三個(gè)階段。來(lái)自：百科![]()
。 支持二次訓(xùn)練 支持行業(yè)客戶二次訓(xùn)練專(zhuān)屬模型，打造大模型體驗(yàn)。 盤(pán)古預(yù)測(cè)大模型產(chǎn)品功能 回歸預(yù)測(cè) 用于連續(xù)值預(yù)測(cè)，可自動(dòng)進(jìn)行任務(wù)理解，分析選擇最適合的回歸模型集合，并融合多個(gè)模型來(lái)提升回歸預(yù)測(cè)精度 分類(lèi)預(yù)測(cè) 用于離散值的預(yù)測(cè)，如：不同類(lèi)別或標(biāo)簽；基于任務(wù)理解和模型選擇推薦能力，來(lái)自：專(zhuān)題![]()
3、掌握無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)包括聚類(lèi)算法的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 4、掌握分類(lèi)問(wèn)題，數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)知識(shí)及應(yīng)用。 課程大綱 第1章 機(jī)器學(xué)習(xí)概述 第2章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-線性回歸 第3章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-邏輯回歸 第4章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-KNN 第5章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-樸素貝葉斯 第6章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-SVM 第7章來(lái)自：百科![]()
15:54:18 機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)的分類(lèi)有3種： 監(jiān)督學(xué)習(xí)：利用一組已知類(lèi)別的樣本調(diào)整分類(lèi)器的參數(shù)，使其達(dá)到所要求性能的過(guò)程，也稱為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。常見(jiàn)的有回歸和分類(lèi)。 非監(jiān)督學(xué)習(xí)：在未加標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中，試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。常見(jiàn)的有聚類(lèi)。 強(qiáng)化學(xué)習(xí)：智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí)，以使獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)（強(qiáng)化信號(hào)）函數(shù)值最大。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) TBE基本概念之NPU TBE基本概念之NPU 時(shí)間：2021-02-25 14:11:43 人工智能 昇騰計(jì)算 TBE（Tensor Boost Engine）提供了昇騰AI處理器自定義算子開(kāi)發(fā)能力，通過(guò)TBE提供的API和自定義算子編程開(kāi)發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開(kāi)發(fā)。來(lái)自：百科![]()
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