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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:百科從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一,應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué),深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自:百科
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華為云計(jì)算 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
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
GA CS )能夠提供優(yōu)秀的浮點(diǎn)計(jì)算能力,從容應(yīng)對(duì)高實(shí)時(shí)、高并發(fā)的海量計(jì)算場(chǎng)景。P系列適合于深度學(xué)習(xí),科學(xué)計(jì)算,CAE等;G系列適合于3D動(dòng)畫(huà)渲染,CAD等 功能描述 HPC與AI 強(qiáng)大的單精度與雙精度計(jì)算能力 P2v實(shí)例 NVIDIA®Tesla®V100(NVLink)GPU,單卡單精度能力15來(lái)自:百科
GACS)能夠提供優(yōu)秀的浮點(diǎn)計(jì)算能力,從容應(yīng)對(duì)高實(shí)時(shí)、高并發(fā)的海量計(jì)算場(chǎng)景。P系列適合于深度學(xué)習(xí),科學(xué)計(jì)算,CAE等;G系列適合于3D動(dòng)畫(huà)渲染,CAD等 應(yīng)用場(chǎng)景 人工智能 GPU包含上千個(gè)計(jì)算單元,在并行計(jì)算方面展示出強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì),P1、P2v實(shí)例針對(duì)深度學(xué)習(xí)特殊優(yōu)化,可在短時(shí)間內(nèi)來(lái)自:百科
整型除INTEGER和BIGINT外,還提供以下整數(shù)類(lèi)型: 2.浮點(diǎn)型 GaussDB (DWS)中,REAL類(lèi)型為單精度浮點(diǎn)類(lèi)型,允許6位十進(jìn)制數(shù)字精度;DOUBLE PRECISION為雙精度浮點(diǎn)型,允許15位十進(jìn)制數(shù)字精度。 3.高精度數(shù)值類(lèi)型 GaussDB(DWS)常用的高精度數(shù)字類(lèi)型為NUMERIC [(p[來(lái)自:百科
數(shù)據(jù)類(lèi)型一般有:數(shù)值類(lèi)型、字符類(lèi)型、日期類(lèi)型 、布爾類(lèi)型、空間數(shù)據(jù)類(lèi)型、JSON數(shù)據(jù)類(lèi)型。 1.數(shù)值類(lèi)型 整數(shù)類(lèi)型 2.浮點(diǎn)類(lèi)型 float:?jiǎn)?span style='color:#C7000B'>精度浮點(diǎn)數(shù),8位精度,占用4字節(jié) double:雙精度浮點(diǎn)數(shù),16位精度,占用8字節(jié) 3.定點(diǎn)類(lèi)型 decimal/numeric:語(yǔ)法格式包括numeric/de來(lái)自:百科
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