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  • 傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別 內(nèi)容精選 換一換
  • 征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機(jī)制來解釋說明數(shù)據(jù)，如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用：計(jì)算機(jī)視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。
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    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
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  • 傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別 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
    云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 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)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實(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。
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  • 傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別 更多內(nèi)容
  • 的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。 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(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章
    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(shí)還可降低網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)和計(jì)算量；全連接層將局部特征通過權(quán)值矩陣組裝成完整的圖像，完成特征空間到真實(shí)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(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，我們還需要用大量數(shù)據(jù)集對它進(jìn)
    來自：百科
    自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 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)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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) 華為云
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    至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識。 課程簡介 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。
    來自：百科
    華為云計(jì)算 云知識 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場景開發(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融合的場景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺
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    華為云計(jì)算 云知識 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫與 云數(shù)據(jù)庫 的區(qū)別 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫與云數(shù)據(jù)庫的區(qū)別 時(shí)間：2021-06-30 17:38:07 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) NoSQL 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB NoSQL 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫與云數(shù)據(jù)庫的對比從服務(wù)可用性、數(shù)據(jù)可靠性、系統(tǒng)安全性、數(shù)據(jù)庫備份、軟硬件投入、系統(tǒng)
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    可用性和高質(zhì)量方面，進(jìn)行大量的改進(jìn)和打磨，對自身開發(fā)能力的門檻要求非常高。一個(gè)專業(yè)的RTC技術(shù)服務(wù)系統(tǒng)，需要除了涵蓋上述的通信環(huán)節(jié)外，實(shí)際上還需要有解決互聯(lián)網(wǎng)不穩(wěn)定性的專用通信網(wǎng)絡(luò)，以及針對互聯(lián)網(wǎng)信道的高容忍度的音視頻信號處理算法。當(dāng)然常規(guī)云服務(wù)的高可用、服務(wù)質(zhì)量的保障和監(jiān)控維護(hù)
    來自：百科
    云知識 確定實(shí)體和屬性的方法 確定實(shí)體和屬性的方法 時(shí)間：2021-06-02 14:29:34 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫邏輯模型建設(shè)中，確定實(shí)體和屬性的方法： 定義實(shí)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(yīng)的注釋內(nèi)容。 文中課程
    來自：百科
    華為云計(jì)算 云知識 SFS、 OBS 和EVS的區(qū)別 SFS、OBS和EVS的區(qū)別 時(shí)間：2021-07-02 10:39:25 SFS、OBS和EVS的區(qū)別可以從概念、存儲數(shù)據(jù)的邏輯、訪問方式、使用場景等角度去分析。區(qū)別和各自的特征見下表： 文中課程 更多精彩課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院
    來自：百科
    云知識 傳統(tǒng)行業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對云平臺的要求有什么區(qū)別 傳統(tǒng)行業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對云平臺的要求有什么區(qū)別 時(shí)間：2021-05-28 10:04:30 鯤鵬 云計(jì)算 傳統(tǒng)行業(yè)市場和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)由于其行業(yè)的不同， 對于云平臺的要求也有不同。 傳統(tǒng)行業(yè)市場基于KVM技術(shù)構(gòu)筑成熟、穩(wěn)定的IaaS平臺。
    來自：百科
    計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)：傳統(tǒng)方法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)：傳統(tǒng)方法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 時(shí)間：2020-12-10 14:59:10 通過學(xué)習(xí)，您將掌握計(jì)算機(jī)視覺的基本概念和主要知識點(diǎn)，并且對于計(jì)算機(jī)視覺和廣義人工智能的方法論有一定的認(rèn)識，初步具備判斷計(jì)算機(jī)視覺是否適合解決特定問題的能力。 講師介紹
    來自：百科
    華為云計(jì)算 云知識 全站加速和 CDN 的區(qū)別 全站加速和CDN的區(qū)別 時(shí)間：2020-08-31 14:36:56 傳統(tǒng)CDN將源站靜態(tài)內(nèi)容緩存至靠近用戶的加速節(jié)點(diǎn)，使用戶可以就近獲得所需的內(nèi)容，從而實(shí)現(xiàn)靜態(tài)資源加速，適合靜態(tài)業(yè)務(wù)為主（圖片文件、安裝包下載、音 視頻點(diǎn)播 ）的站點(diǎn)； 全站加速是一
    來自：百科
    墻是互補(bǔ)的，可以協(xié)同工作。 傳統(tǒng)的安全方法包括網(wǎng)絡(luò)防火墻，入侵檢測系統(tǒng)（IDS）和入侵防御系統(tǒng)（IPS）。它們可有效阻止開放系統(tǒng)互連（OSI）模型下端（L3-L4）周邊的不良L3-L4流量。傳統(tǒng)防火墻無法檢測Web應(yīng)用程序中的攻擊，因?yàn)樗鼈儾涣私庠贠SI模型的第7層發(fā)生的超文本傳
    來自：百科
    共享鏡像和復(fù)制鏡像的區(qū)別和聯(lián)系 共享鏡像和復(fù)制鏡像的區(qū)別和聯(lián)系 共享鏡像和復(fù)制鏡像是鏡像服務(wù)兩個(gè)重要且不同的功能，跨區(qū)域跨賬號復(fù)制時(shí)需要聯(lián)合使用。兩者從字面含義上區(qū)分較小，本專題詳細(xì)講解兩者的區(qū)別和聯(lián)系。 共享鏡像和復(fù)制鏡像是兩個(gè)重要的功能。兩者從字面含義上區(qū)分較小，本專題詳細(xì)講解兩者的區(qū)別。
    來自：專題
    華為云計(jì)算 云知識 IAM 和企業(yè)管理的區(qū)別 IAM和企業(yè)管理的區(qū)別 時(shí)間：2020-09-17 17:26:49 企業(yè)管理是提供給企業(yè)客戶的與多層級組織和項(xiàng)目結(jié)構(gòu)相匹配的云資源管理服務(wù)。主要包括企業(yè)項(xiàng)目管理、財(cái)務(wù)管理、人員管理和應(yīng)用管理。 統(tǒng)一身份認(rèn)證 （Identity and Access
    來自：百科
    云知識 CDN和DNS的區(qū)別與聯(lián)系 CDN和DNS的區(qū)別與聯(lián)系 時(shí)間：2022-06-02 14:11:35 【CDN618大促活動(dòng)專場】 現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)用戶很多不能理解CDN和DNS之間的關(guān)系，他們之間到底有什么區(qū)別。對于這兩者永遠(yuǎn)處于模糊的概念。其實(shí)二者是相輔相成的，二者搭配起來能使網(wǎng)站更加安全，快速。
    來自：百科
    E-R方法中的實(shí)體和實(shí)例 E-R方法中的實(shí)體和實(shí)例 時(shí)間：2021-06-02 10:14:00 數(shù)據(jù)庫 E-R方法中，實(shí)體指具有公共性質(zhì)并且可以相互區(qū)分的現(xiàn)實(shí)世界對象的集合，例如：老師，學(xué)生，課程都是實(shí)體。實(shí)體中每個(gè)具體的記錄值，如學(xué)生實(shí)體中每個(gè)具體的學(xué)生，稱之為實(shí)體的一個(gè)實(shí)例。
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傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別
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