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- 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)概率圖模型 內(nèi)容精選 換一換
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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、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。 華為云 面向未來(lái)的智能世界來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-15 15:23:12 深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。目前，在圖像、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中，深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛的應(yīng)用，并且在某些來(lái)自：百科
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使用昇騰 彈性云服務(wù)器 實(shí)現(xiàn)黑白圖像上色... 基于昇騰彈性云服務(wù)器的人工智能應(yīng)用開... 使用昇騰AI彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)圖像分類應(yīng)用 使用昇騰AI彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用 基于ModelArts實(shí)現(xiàn) 人臉識(shí)別 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 使來(lái)自：專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科
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使用昇騰彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)黑白圖像上色... 基于昇騰彈性云服務(wù)器的人工智能應(yīng)用開... 使用昇騰AI彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)圖像分類應(yīng)用 使用昇騰AI彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 使來(lái)自：專題![]()
15:59:32 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 將介紹人工智能基本知識(shí)體系，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐。時(shí)空預(yù)測(cè)問題的AutoML求解— Hands on Vega：基于AIOPS平臺(tái)，利用AutoDL技術(shù)開發(fā)硬盤異常檢測(cè)模型。以及中軟宅客學(xué)院在線平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)人工智能課程介紹及7天實(shí)戰(zhàn)、人才測(cè)評(píng)。來(lái)自：百科![]()
大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科![]()
ModelArts訓(xùn)練好后的模型如何獲?。?使用自動(dòng)學(xué)習(xí)產(chǎn)生的模型只能在ModelArts上部署上線，無(wú)法下載至本地使用。 使用自定義算法或者訂閱算法訓(xùn)練生成的模型，會(huì)存儲(chǔ)至用戶指定的 OBS 路徑中，供用戶下載。 是否支持圖像分割任務(wù)的訓(xùn)練？ 支持。您可以使用以下三種方式實(shí)現(xiàn)圖像分割任務(wù)的訓(xùn)練。來(lái)自：專題![]()
（Actor）同時(shí)執(zhí)行更多的策略，縮短模擬時(shí)間。而憑借競(jìng)享實(shí)例的強(qiáng)勁性能（全系C類型）該引擎訓(xùn)練一天相當(dāng)于人類玩家打10萬(wàn)年。 圖1 人工智能應(yīng)用架構(gòu)圖 Learner：學(xué)習(xí)集群，一般是多個(gè)GPU顯卡組成訓(xùn)練集群 Actor：采用競(jìng)享實(shí)例提供CPU，每個(gè)線程作為一個(gè)AI玩家，用于測(cè)試策略的執(zhí)行效果來(lái)自：專題![]()
什么是知識(shí)圖譜服務(wù):功能介紹 構(gòu)建知識(shí)圖譜簡(jiǎn)介:功能介紹 創(chuàng)建問答模板:配置問答模板（交互） 融合驗(yàn)證:背景介紹 什么是知識(shí)融合 增量更新圖譜:增量更新圖譜 如何訪問知識(shí)圖譜 API概覽 如何增量更新圖譜:增量更新圖譜 進(jìn)行KBQA會(huì)話:URI 查詢實(shí)體詳情:URI 查詢關(guān)聯(lián)實(shí)體:URI來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型和物理模型的對(duì)比 邏輯模型和物理模型的對(duì)比 時(shí)間：2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯模型與物理模型的對(duì)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(shí)世界對(duì)象的命名規(guī)范來(lái)取名；物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)關(guān)鍵詞，不能超長(zhǎng)等約束；來(lái)自：百科![]()
10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)最熱門的話題之一，已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡(jiǎn)介 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(NAS) 是一種自動(dòng)設(shè)計(jì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)，是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用的模型。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)。來(lái)自：百科![]()
（Actor）同時(shí)執(zhí)行更多的策略，縮短模擬時(shí)間。而憑借競(jìng)享實(shí)例的強(qiáng)勁性能（全系C類型）該引擎訓(xùn)練一天相當(dāng)于人類玩家打10萬(wàn)年。 圖1 人工智能應(yīng)用架構(gòu)圖 Learner：學(xué)習(xí)集群，一般是多個(gè)GPU顯卡組成訓(xùn)練集群 Actor：采用競(jìng)享實(shí)例提供CPU，每個(gè)線程作為一個(gè)AI玩家，用于測(cè)試策略的執(zhí)行效果來(lái)自：專題![]()
云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算力和能好的。來(lái)自：百科![]()
NN的語(yǔ)音識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且熟悉整個(gè)處理流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗(yàn)摘要 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備：登錄華為云賬號(hào) 1.OBS準(zhǔn)備 2.ModelArts應(yīng)用 3.開始語(yǔ)音識(shí)別操作 4.開始語(yǔ)言模型操作 溫馨提示：詳情信息請(qǐng)以實(shí)驗(yàn)頁(yè)面：https://lab.huaweicloud來(lái)自：百科![]()
同形態(tài)的手寫數(shù)字圖片訓(xùn)練集，分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。訓(xùn)練集涵蓋6萬(wàn)張手寫數(shù)字圖片，測(cè)試級(jí)涵蓋1萬(wàn)張手寫數(shù)字圖片。每一張圖片皆為經(jīng)過尺寸標(biāo)準(zhǔn)化的黑白圖像，是28*28像素，像素值為0或者1的二值化圖像。MNIST數(shù)據(jù)集的原始圖像是黑白的，但在實(shí)際訓(xùn)練中使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)后的圖片能夠獲得更好的訓(xùn)練效果。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)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 什么是產(chǎn)品模型 什么是產(chǎn)品模型 時(shí)間：2020-09-09 14:43:48 產(chǎn)品模型用于描述設(shè)備具備的能力和特性。開發(fā)者通過定義產(chǎn)品模型，在物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)構(gòu)建一款設(shè)備的抽象模型，使平臺(tái)理解該款設(shè)備支持的服務(wù)、屬性、命令等信息，如顏色、開關(guān)等。當(dāng)定義完一款產(chǎn)品模型后，在進(jìn)行注冊(cè)設(shè)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 物理模型產(chǎn)出物 物理模型產(chǎn)出物 時(shí)間：2021-06-02 14:56:54 數(shù)據(jù)庫(kù) 在數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中，物理模型設(shè)計(jì)階段，需要產(chǎn)出： 物理數(shù)據(jù)模型； 物理模型命名規(guī)范； 物理數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)說(shuō)明書； 生成DDL建表語(yǔ)句。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在?來(lái)自：百科![]()
結(jié)之后建立起來(lái)的一個(gè)邏輯模型，它主要是用于描述系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的各種狀態(tài)。這個(gè)模型不關(guān)心具體的實(shí)現(xiàn)方式（例如如何存儲(chǔ)）和細(xì)節(jié)，而是主要關(guān)心數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中的各個(gè)處理階段的狀態(tài)。 實(shí)際上，數(shù)據(jù)流圖也是一種數(shù)據(jù)概念模型。 華為云 面向未來(lái)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)鍵來(lái)自：百科
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