- 行人檢測(cè)的深度學(xué)習(xí) 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(lèi)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(lái)解釋說(shuō)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(jué)、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。來(lái)自:百科來(lái)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(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、認(rèn)識(shí)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(lái)的智能世界,數(shù)字化來(lái)自:百科的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解如下知識(shí): 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)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(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來(lái)自:百科
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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:百科更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類(lèi)等任務(wù)不同,此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型,即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取特征,不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征,上一層的輸出來(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)不同天氣條件、不同的攝像頭角度等復(fù)雜場(chǎng)景的視頻動(dòng)作識(shí)別具有良好的魯棒性 建議搭配使用: 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 4.視頻人物分析 對(duì)媒體視頻中的公眾人物進(jìn)行分析,準(zhǔn)確識(shí)別視頻中出現(xiàn)的政治人物、影視明星等名人 優(yōu)勢(shì) 簡(jiǎn)單易用 操作簡(jiǎn)單,輸入視頻即可得到人物分析結(jié)果 準(zhǔn)確識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)來(lái)自:百科AI開(kāi)發(fā)者(技能開(kāi)發(fā)者) AI開(kāi)發(fā)者一般是從事AI開(kāi)發(fā)的技術(shù)人員或高校學(xué)生等群體,這些用戶(hù)想開(kāi)發(fā)具備AI能力的技能,并且可以方便地部署到設(shè)備實(shí)時(shí)查看技能的運(yùn)行效果,從中獲取一定的收入或知識(shí)。這些用戶(hù)可以在 HiLens 管理控制臺(tái)進(jìn)行AI技能的開(kāi)發(fā)。HiLens在端側(cè)集成了HiLens Framework框來(lái)自:百科查看詳情 網(wǎng)站安全檢測(cè)的應(yīng)用場(chǎng)景 Web 漏洞掃描 應(yīng)用場(chǎng)景 網(wǎng)站的漏洞與弱點(diǎn)易于被黑客利用,形成攻擊,帶來(lái)不良影響,造成經(jīng)濟(jì)損失。 常規(guī)漏洞掃描 豐富的漏洞規(guī)則庫(kù),可針對(duì)各種類(lèi)型的網(wǎng)站進(jìn)行全面深入的漏洞掃描,提供專(zhuān)業(yè)全面的掃描報(bào)告。 最新緊急漏洞掃描 針對(duì)最新緊急爆發(fā)的CVE漏洞,安全來(lái)自:專(zhuān)題的圖片進(jìn)行學(xué)習(xí)。對(duì)于不成功的圖片,我們進(jìn)一步使用 OCR 。OCR能夠識(shí)別出圖像中的文字內(nèi)容及其位置。結(jié)合第一階段的目標(biāo)識(shí)別模型進(jìn)行結(jié)果融合,可以得到更為精確的可點(diǎn)擊區(qū)域結(jié)果,并且這個(gè)時(shí)候的融合方案已經(jīng)初步可以使用了。隨著數(shù)據(jù)集的積累,目標(biāo)檢測(cè)模型的檢測(cè)結(jié)果也變得更精確。最終能夠只使用目標(biāo)識(shí)別方案。來(lái)自:百科描服務(wù)不同于一般的掃描工具,需要確保用戶(hù)掃描的網(wǎng)站的所有權(quán)是用戶(hù)自己。 認(rèn)證文件是為了驗(yàn)證用戶(hù)和被掃描的網(wǎng)站的所有權(quán)。華為云 漏洞掃描服務(wù) 不同于一般的掃描工具,需要確保用戶(hù)掃描的網(wǎng)站的所有權(quán)是用戶(hù)自己。 了解詳情 網(wǎng)站漏洞安全檢測(cè)權(quán)限管理 如果需要對(duì)華為云上購(gòu)買(mǎi)的VSS資源,為員工來(lái)自:專(zhuān)題
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