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- 模型及建模的深度學(xué)習(xí)設(shè)計 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(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：計算機(jī)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
- 模型及建模的深度學(xué)習(xí)設(shè)計 相關(guān)內(nèi)容
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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
- 模型及建模的深度學(xué)習(xí)設(shè)計 更多內(nèi)容
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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(jìn)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![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(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)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，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(jī)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(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
華為云計算 云知識 邏輯設(shè)計和邏輯模型 邏輯設(shè)計和邏輯模型 時間：2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫 邏輯設(shè)計階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過程。 按照概念設(shè)計階段建立的基本E-R圖，按選定的目標(biāo)數(shù)據(jù)模型（層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅?，轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對于關(guān)系型來自：百科![]()
、自動機(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)來自：百科![]()
ER/Studio是一套模型驅(qū)動的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)管理和數(shù)據(jù)庫設(shè)計產(chǎn)品，幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)、重用和文檔化數(shù)據(jù)資產(chǎn)。通過可回歸的數(shù)據(jù)庫支持，使數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)具備完全地分析已有數(shù)據(jù)源的能力，并根據(jù)業(yè)務(wù)需求設(shè)計和實現(xiàn)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)。易讀的可視化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)加強(qiáng)了業(yè)務(wù)分析人。.員和應(yīng)用開發(fā)人員之間工作溝通的能力。ER/Studio來自：百科![]()
ek可以提供豐富的靈感和素材，幫助創(chuàng)作者快速生成高質(zhì)量的內(nèi)容。在客服領(lǐng)域，它可以快速響應(yīng)客戶的咨詢和問題，提供個性化的服務(wù)。在教育領(lǐng)域，DeepSeek可以輔助學(xué)生學(xué)習(xí)，提供個性化的學(xué)習(xí)資料。 華為云ModelArts Studio引入的DeepSeek-R1模型 華為云ModelArts來自：專題![]()
，而不需要關(guān)心底層的技術(shù)。同時，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流開源的AI開發(fā)框架，也支持開發(fā)者使用自研的算法框架，匹配您的使用習(xí)慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡單、更方便。 面向不同經(jīng)驗的AI開發(fā)者，提供便來自：專題![]()
華為云計算 云知識 邏輯模型和物理模型的對比 邏輯模型和物理模型的對比 時間：2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫 邏輯模型與物理模型的對比如下： 名稱定義：邏輯模型取名按照業(yè)務(wù)規(guī)則和現(xiàn)實世界對象的命名規(guī)范來取名；物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品限制，比如不能出現(xiàn)非法字符，不能使用數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵詞，不能超長等約束；來自：百科![]()
15:46:18 繁多的AI工具安裝配置、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練慢等是困擾AI工程師的諸多難題。為解決這個難題，將一站式的 AI開發(fā)平臺 （ModelArts）提供給開發(fā)者，從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到算法開發(fā)、模型訓(xùn)練，最后把模型部署起來，集成到生產(chǎn)環(huán)境。一站式完成所有任務(wù)。ModelArts的功能總覽如下圖所示。來自：百科![]()
了解華為云的基礎(chǔ)設(shè)施、 定價 以及生態(tài)； 理解云上架構(gòu)的原則以及如何在云上進(jìn)行設(shè)計。 課程大綱 第1章 華為云介紹及架構(gòu)設(shè)計原則 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者來自：百科![]()
依托這些公共模型快速實現(xiàn)，從而專注于業(yè)務(wù)邏輯的創(chuàng)新與優(yōu)化。 數(shù)據(jù)模型 數(shù)據(jù)模型類似于編程語言中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在API設(shè)計時主要應(yīng)用于 “返回響應(yīng)”和json/xml類型的“Body參數(shù)”。在設(shè)計API的請求體或響應(yīng)內(nèi)容時，開發(fā)者可直接引入公共的數(shù)據(jù)模型，實現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的即時復(fù)用。此外來自：專題![]()
更多的費(fèi)用。 盈利分析 我們對這款中望3D平臺設(shè)計軟件的盈利潛力進(jìn)行了深入的分析。通過精確的市場定位和合理的定價策略，我們確信這款商品將為客戶帶來良好的投資回報。 成本效益高 由于我們成功降低了生產(chǎn)成本，這款中望3D平臺設(shè)計軟件的性價比極高。客戶可以以較低的價格獲得高質(zhì)量的商品，從而獲得更高的滿意度。來自：專題![]()
了一款強(qiáng)大的TMS開發(fā)產(chǎn)品，它是一款集數(shù)據(jù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型評估和模型服務(wù)到運(yùn)維監(jiān)控的全流程開發(fā)及部署支持的一站式AI開發(fā)平臺。該平臺具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，支持?jǐn)?shù)據(jù)上傳、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練、模型評估和模型部署的AI開發(fā)全流程，同時提供可視化建模、向?qū)浇?來自：專題![]()
云知識 ERP全新上云方案及架構(gòu)設(shè)計 ERP全新上云方案及架構(gòu)設(shè)計 時間：2021-03-25 14:18:31 ERP系統(tǒng) 上云方案實施 ERP系統(tǒng)是企業(yè)最重要的系統(tǒng)之一，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等新一代技術(shù)的發(fā)展，ERP正演變成為企業(yè)信息化的基礎(chǔ)設(shè)施，傳統(tǒng)ERP向云端轉(zhuǎn)來自：百科![]()
云知識 使用建模軟件進(jìn)行物理化 使用建模軟件進(jìn)行物理化 時間：2021-06-02 14:53:49 數(shù)據(jù)庫 使用建模軟件來進(jìn)行邏輯建模和物理建模，有如下的優(yōu)點： 功能強(qiáng)大而豐富； 正向生成DDL，反向解析； 在邏輯模型和物理模型中自由切換使用視圖； 全面滿足建模中的各種需求，高效進(jìn)行建模。來自：百科
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