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- 深度學(xué)習(xí) 回歸 輸出層 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計(jì)算 云知識 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，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)員來自：百科
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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)用場景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科et-5。 LeNet-5由輸入層、卷積層、池化層和全連接層組成。輸入層用于輸入數(shù)據(jù)；卷積層通過卷積運(yùn)算對輸入進(jìn)行局部特征提??；池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(shí)還可降低網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)和計(jì)算量；全連接層將局部特征通過權(quán)值矩陣組裝成完整的來自：百科
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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(jì)算 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(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)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實(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。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 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)模型都是需要來自：百科![]()
華為云計(jì)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(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機(jī)這一真實(shí)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![]()
、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![]()
對單個 IAM 用戶授予指定對象的讀權(quán)限:配置須知 恢復(fù)歸檔或深度歸檔存儲對象:請求消息元素 恢復(fù)歸檔存儲或深度歸檔存儲對象:使用場景 獲取桶存量信息:返回結(jié)果（InterfaceResult） 獲取桶歸檔對象直讀策略:響應(yīng)消息元素 復(fù)制對象:歸檔或深度歸檔存儲對象 API概覽:對象操作接口 Java來自：百科![]()
operational IFS）。預(yù)測包括位勢、濕度、風(fēng)速、溫度等；水平空間分辨率達(dá)到0.25°X0.25°，時(shí)間分辨率為1小時(shí)，覆蓋13層垂直高度，可以精準(zhǔn)地預(yù)測細(xì)粒度氣象特征。 盤古藥物分子大模型 華為云盤古藥物分子大模型，賦能藥物研發(fā)的全鏈條任務(wù)，旨在幫助醫(yī)藥企業(yè)機(jī)構(gòu)顯著提來自：專題![]()
AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)來自：專題![]()
AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 GaussDB 的存儲抽象層(SAL) GaussDB的存儲抽象層(SAL) 時(shí)間：2021-06-16 16:52:38 數(shù)據(jù)庫 存儲抽象層 (SAL)是邏輯層，將數(shù)據(jù)存儲和 SQL 前端、事務(wù)、查詢執(zhí)行等進(jìn)行隔離； 由在 SQL 節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行的公共日志模塊和存儲節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行的來自：百科![]()
類，聚類，回歸，異常檢測等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出，可加載到規(guī)則引擎，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù)，對生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估，降低倉儲周期，提升效率 優(yōu)勢 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)界時(shí)間序列算法模型，并結(jié)合華為供應(yīng)鏈深度優(yōu)化 一鍵式發(fā)布 機(jī)器學(xué)習(xí)、推理平臺預(yù)來自：百科![]()
時(shí)間：2020-12-08 15:55:34 歡迎進(jìn)入《AI專業(yè)學(xué)習(xí)路徑》課程學(xué)習(xí)活動，立即報(bào)名學(xué)習(xí)，了解更多的活動規(guī)則。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來以及算力的提升將AI(人工智能)技術(shù)推向了第三次高潮，在AI技術(shù)火熱的背后仍然要回歸理性，正確的認(rèn)識AI。 課程簡介 本課程主要介紹人工智能的概來自：百科![]()
效率，可以更及時(shí)的發(fā)現(xiàn)火災(zāi)隱情。 立即購買 煙火監(jiān)測產(chǎn)品 煙霧火焰檢測 煙霧火焰檢測算法適用于室內(nèi)、園區(qū)等低空場景， 采用自定義深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)及區(qū)域回歸算法，高效提取煙霧、明火火焰特征； 對低空場景中的煙霧火焰目標(biāo)進(jìn)行檢測， 并定位目標(biāo)在畫面中的位置，進(jìn)行及時(shí)有效的報(bào)警。 查看詳情來自：專題![]()
可定制特定垂直領(lǐng)域的語言層模型，可識別更多專有詞匯和行業(yè)術(shù)語，進(jìn)一步提高識別準(zhǔn)確率。 語音識別 語音識別服務(wù)可以實(shí)現(xiàn)1分鐘以內(nèi)、不超過4MB的音頻到文字的轉(zhuǎn)換。對于用戶上傳的完整的錄音文件，系統(tǒng)通過處理，生成語音對應(yīng)文字內(nèi)容。 ASR優(yōu)勢 效果出眾 使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，語音識別準(zhǔn)確率超過95%，在業(yè)界具有一定的技術(shù)優(yōu)勢。來自：百科![]()
OA是什么意思 OA是什么意思 鏈建產(chǎn)品配套實(shí)施服務(wù)以價(jià)值體現(xiàn)為目標(biāo)，幫助企業(yè)經(jīng)營者、管理層與使用人員體驗(yàn)價(jià)值服務(wù)，提升各方面的應(yīng)用價(jià)值。 鏈建產(chǎn)品配套實(shí)施服務(wù)以價(jià)值體現(xiàn)為目標(biāo)，幫助企業(yè)經(jīng)營者、管理層與使用人員體驗(yàn)價(jià)值服務(wù)，提升各方面的應(yīng)用價(jià)值。 鏈建產(chǎn)品配套實(shí)施服務(wù)立即購買 領(lǐng)取免費(fèi)方案來自：專題![]()
3、掌握無監(jiān)督學(xué)習(xí)包括聚類算法的基礎(chǔ)知識及應(yīng)用。 4、掌握分類問題，數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)知識及應(yīng)用。 課程大綱 第1章 機(jī)器學(xué)習(xí)概述 第2章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-線性回歸 第3章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-邏輯回歸 第4章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-KNN 第5章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-樸素貝葉斯 第6章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-SVM 第7章來自：百科![]()
次分別為L3應(yīng)用使能層、L2執(zhí)行框架層、L1芯片使能層和L0計(jì)算資源層。工具鏈主要提供了程序開發(fā)、編譯調(diào)測、應(yīng)用程序流程編排、日志管理和性能分析等輔助能力。 L3應(yīng)用使能層 L3應(yīng)用使能層是應(yīng)用級封裝，主要是面向特定的應(yīng)用領(lǐng)域，提供不同的處理算法。應(yīng)用使能層包含計(jì)算機(jī)視覺引擎、語來自：百科
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