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- 讀書學(xué)習(xí)孤獨的苦深度思考 內(nèi)容精選 換一換
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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)的動機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:計算機視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自:百科來自:百科
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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 面向未來的智能世界,數(shù)字化來自:百科的深度學(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。 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 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自:百科
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華為云計算 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) 時間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(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融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自:百科
力 了解 區(qū)塊鏈 的基礎(chǔ)技術(shù),掌握區(qū)塊鏈服務(wù)部署應(yīng)用的流程,提高區(qū)塊鏈服務(wù)的使用能力 區(qū)塊鏈的應(yīng)用部署與運維 區(qū)塊鏈的應(yīng)用已由開始的金融延伸到物聯(lián)網(wǎng)、智能制造、供應(yīng)鏈管理、數(shù)據(jù)存證及交易等多個領(lǐng)域,將為云計算、大數(shù)據(jù)、承載網(wǎng)絡(luò)等新一代信息技術(shù)的發(fā)展帶來新的機遇,其構(gòu)建的可信機制,將改來自:專題
被廣泛使用的建模方法。雖然 數(shù)據(jù)倉庫 /BI系統(tǒng)的的規(guī)模從GB發(fā)展到TB,再到今天的PB級別,但分析系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉庫、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個數(shù)據(jù)倉庫核心內(nèi)容,適合數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo)來自:百科
P2P網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)原理 2. 區(qū)塊鏈的應(yīng)用:區(qū)塊鏈在主流行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用與實現(xiàn),區(qū)塊鏈服務(wù)構(gòu)建的企業(yè)應(yīng)用 3. 區(qū)塊鏈與加密數(shù)字貨幣:詳解區(qū)塊鏈與加密數(shù)字貨幣的關(guān)系 4. 區(qū)塊鏈的部署方案:區(qū)塊鏈服務(wù)的跨云部署和云上云下混合部署方案。 課程目標(biāo) 1. 了解區(qū)塊鏈:對區(qū)塊鏈的技術(shù)起源、發(fā)展、原理及應(yīng)用前景有系統(tǒng)性的了解來自:百科
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