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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(zhuǎn)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
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從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 時間：2020-11-23 16:08:48 深度學習作為機器學習分支之一，應用日益廣泛。語音識別、自動 機器翻譯 、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺，深度學習已經(jīng)滲入到我們生活中的每個來自：百科![]()
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(chǔ)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(chǔ)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![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構(gòu)建的，從2015年開始，學術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(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![]()
、自動機器學習等領(lǐng)域。 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)絡來自：百科![]()
通過中文分詞、短文本相似度、命名實體識別等相關(guān)技術(shù)計算兩個問題對的相似度，可解決問答、對話、語料挖掘、知識庫構(gòu)建等問題。 通過中文分詞、短文本相似度、命名實體識別等相關(guān)技術(shù)計算兩個問題對的相似度，可解決問答、對話、語料挖掘、知識庫構(gòu)建等問題。 文本分析 通過關(guān)鍵詞提取、文本聚類、主題挖來自：專題![]()
華為云計算 云知識 內(nèi)容審核 -文本是什么 內(nèi)容審核-文本是什么 時間：2020-09-16 10:28:34 內(nèi)容審核-文本Moderation(Text)，基于華為自研的深度學習和內(nèi)容審核模型，可自動識別出文本中出現(xiàn)的涉政、色情、廣告、辱罵、灌水等內(nèi)容，幫助客戶降低業(yè)務違規(guī)風險，凈化網(wǎng)絡環(huán)境，提升用戶體驗來自：百科![]()
時間：2020-09-16 11:27:14 圖像搜索 （ Image Search ）基于深度學習與 圖像識別 技術(shù)，結(jié)合不同應用業(yè)務和行業(yè)場景，利用特征向量化與搜索能力，幫助您從指定圖庫中搜索相同或相似的圖片。 圖像搜索服務以開放API（Application Programming來自：百科![]()
到方法有K子圖匹配、路徑相似性、圖嵌入。 基于特征的相似度：計算相似性的常見方法（28種）是將一段二進制代碼表示為向量或一組特征，使得類似的二進制代碼具有相似的特征向量或特征集。這里應用最多的是利用機器學習來實現(xiàn)。 Hash匹配相似度：對于多維向量數(shù)據(jù)相似度快速匹配，通常使用局部敏感hash算法LSH來實現(xiàn)。來自：百科![]()
件和版本；文件相似度可以基于hash的嚴格匹配方法，也可以根據(jù)文本相似度匹配方法；這種匹配方法的優(yōu)點是效率高，匹配速度極快，確定是也很明顯，基于hash的容易漏報，基于文本相似度的準確率低； 2.2 細顆粒度檢測方法：經(jīng)過源代碼—>詞法分析—>Token提取—>語法分析—>AST來自：百科![]()
Moderation 時間：2020-10-29 14:35:57 內(nèi)容審核服務基于深度學習技術(shù)對圖像、視頻、文本內(nèi)容中的不合規(guī)信息進行自動檢測，方便用戶對不合規(guī)信息快速處理，幫助用戶提高審核效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢 檢測準確 基于深度學習技術(shù)和大量的樣本庫，幫助客戶快速準確進行違規(guī)內(nèi)容檢測，維護內(nèi)容安全。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 內(nèi)容審核-文本應用場景 內(nèi)容審核-文本應用場景 時間：2020-09-16 10:35:28 內(nèi)容審核-文本Moderation(Text)，基于華為自研的深度學習和內(nèi)容審核模型，可自動識別出文本中出現(xiàn)的涉政、色情、廣告、辱罵、灌水等內(nèi)容，幫助客戶降低業(yè)務違規(guī)風險，凈化網(wǎng)絡環(huán)境，提升用戶體驗來自：百科![]()
字識別 識別精度高： 采用先進的深度學習算法，優(yōu)化業(yè)務場景，文字識別精度高 支持復雜背景： 支持蓋章、錯行、傾斜等場景的 票據(jù)識別 在線文本校對 文本校對常見問題解答 文本校對常見問題解答 文本校對購買套餐包后，為什么會出現(xiàn)額外的計費或欠費 1、文本校對套餐包額度已使用完 套餐包額來自：專題![]()
準確率高：基于改進的深度學習算法，檢測準確率高。 響應速度快：單張圖像識別速度小于0.1秒。 內(nèi)容審核-文本 內(nèi)容審核-文本有以下應用場景： 電商評論篩查 審核電商網(wǎng)站產(chǎn)品評論，智能識別有色情、涉政、灌水等違規(guī)評論，保證良好用戶體驗。 場景優(yōu)勢如下： 準確率高：基于改進的深度學習算法，檢測準確率高。來自：百科
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