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- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系 內(nèi)容精選 換一換
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自動機器學(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) 華為云來自：百科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
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系 相關(guān)內(nèi)容
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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)練法則來自：百科算法和應(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)有初步的認知。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認識雙向智能。 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
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系 更多內(nèi)容
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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，同時還可降低網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)和計算量；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。有了這樣一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，我們還需要用大量數(shù)據(jù)集對它進行來自：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進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。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![]()
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![]()
視頻標(biāo)簽 (簡稱VCT)，基于深度學(xué)習(xí)對視頻進行場景分類、人物識別、語音識別、文字識別等多維度分析，形成層次化的分類標(biāo)簽。 功能描述 場景概念識別 基于對視頻中的場景信息的分析，輸出豐富而準確的概念、場景標(biāo)簽 人物識別 基于對視頻中的人物信息的分析，輸出準確的人物標(biāo)簽 視頻 OCR 識別視頻中出現(xiàn)的文字內(nèi)來自：百科![]()
也可實現(xiàn)數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換。離線模型生成器收到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成的中間圖并對中間圖中的每一節(jié)點進行描述，逐個解析每個算子的輸入和輸出。離線模型生成器分析當(dāng)前算子的輸入數(shù)據(jù)來源，獲取上一層中與當(dāng)前算子直接進行銜接的算子類型，通過TBE算子加速庫的接口進入算子庫中尋找來源算子的輸出數(shù)據(jù)描述，然來自：百科![]()
車的檢測，具有速度快、準確率高的特點。算法特別優(yōu)化了俯視視角下的目標(biāo)檢測，更適合電梯內(nèi)的使用場景。標(biāo)準測試場景下檢測率超過90%，錯誤率小于5%。 服務(wù)商簡介 上?？妓剐畔⒓夹g(shù)有限公司，是一家專注于計算機視覺及人工智能領(lǐng)域研究、應(yīng)用的公司。公司自主研發(fā)的基于高清攝像頭里動態(tài)人臉檢來自：云商店![]()
0系列課程。計算機視覺是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最熱門的研究領(lǐng)域之一，它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實際作用的應(yīng)用，包括 人臉識別 、圖像檢測、目標(biāo)監(jiān)測以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對圖像數(shù)據(jù)進行處理，本課程就圖像處理理論及相應(yīng)技術(shù)做了介紹，包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)時注意兩者的區(qū)別。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科![]()
HiLens 和ModelArts的關(guān)系 Huawei HiLens和ModelArts的關(guān)系 時間：2020-09-19 10:18:12 ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺，核心功能是模型訓(xùn)練。Huawei HiLens偏AI應(yīng)用開發(fā)，并實現(xiàn)端云協(xié)同推理和管理。 您來自：百科![]()
云知識 CDN 和視頻業(yè)務(wù)的關(guān)系 CDN和視頻業(yè)務(wù)的關(guān)系 時間：2022-07-05 17:33:01 【CDN特惠活動】 現(xiàn)在國內(nèi)市場上，目前增長最快的應(yīng)用典型代表應(yīng)該就是視頻業(yè)務(wù)了，如短視頻或直播應(yīng)用。視頻業(yè)務(wù)市場的火熱，給CDN賦予了很多新的定義，也成為CDN產(chǎn)業(yè)發(fā)展的助推器。來自：百科![]()
云知識 域名注冊、解析和備案的關(guān)系 域名注冊、解析和備案的關(guān)系 時間：2020-09-25 14:27:01 必須完成域名注冊后，才能為域名配置解析記錄。 域名的注冊商和DNS服務(wù)商可以不一致，域名的DNS服務(wù)器設(shè)置決定了為域名提供解析的DNS服務(wù)商。 通過華為云注冊的域名，默認使用華來自：百科![]()
華為云計算 云知識 主鍵，外鍵和索引之間的關(guān)系 主鍵，外鍵和索引之間的關(guān)系 時間：2021-06-02 11:12:37 數(shù)據(jù)庫 主鍵用來識別唯一記錄。外鍵體現(xiàn)兩個實體之間存在關(guān)系。索引是物理層面，數(shù)據(jù)庫中的具體對象。它們?nèi)咧g的聯(lián)系如下表： 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認來自：百科![]()
華為云計算 云知識 關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的市場分布 關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的市場分布 時間：2021-06-16 15:56:20 數(shù)據(jù)庫市場總體分為關(guān)系型、非關(guān)系型。 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是市場主力，占據(jù)80%以上市場空間。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫又分為企業(yè)生產(chǎn)交易的OLTP數(shù)據(jù)庫和企業(yè)分析的OLAP數(shù)據(jù)來自：百科![]()
中的正則表達式進行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 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進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：專題![]()
API、環(huán)境和應(yīng)用之間的關(guān)系 API、環(huán)境和應(yīng)用之間的關(guān)系 時間：2020-09-22 10:29:14 API可以被發(fā)布到不同的環(huán)境中。比如RELEASE和BETA兩個環(huán)境，分別代表線上和測試環(huán)境。 應(yīng)用指代一個API調(diào)用者的身份。創(chuàng)建應(yīng)用時，系統(tǒng)會自動生成用于認證該身份的應(yīng)用ke來自：百科![]()
根據(jù)當(dāng)前TBE框架可支持的計算描述API，可采用如下公式來表達Sqrt算子的計算過程 算子代碼的實現(xiàn)可分為以下步驟： 1.算子入?yún)?shape：Tensor的屬性，表示Tensor的形狀，用list或tuple類型表示，例如（3,2,3）、（4,10）； dtype：Tensor的數(shù)據(jù)類型，用來自：百科
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