Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
- 深度學(xué)習(xí) 數(shù)學(xué)理論 內(nèi)容精選 換一換
-
來自：百科華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時間：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
- 深度學(xué)習(xí) 數(shù)學(xué)理論 相關(guān)內(nèi)容
-
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，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：百科來自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 數(shù)學(xué)理論 更多內(nèi)容
-
![]()
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 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) 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領(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![]()
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![]()
、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)來自：百科![]()
AI基礎(chǔ)課程--數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識 AI基礎(chǔ)課程--數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識 時間：2020-12-15 15:02:59 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識蘊含著處理智能問題的基本思想和方法，是理解復(fù)雜算法的必要要素。人工智能的技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學(xué)模型之上，想要了解人工智能必須先掌握必備的一些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識。 課程簡介來自：百科![]()
華為云計算 云知識 范式理論的發(fā)展歷史 范式理論的發(fā)展歷史 時間：2021-06-02 14:00:54 數(shù)據(jù)庫 1971~1972：Codd系統(tǒng)地提出了1NF、2NF和3NF的概念，討論了規(guī)范化問題； 1974： Codd和Boyce共同提出了新范式，BCNF； 1976： Fagin提出了4NF；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 語音處理理論、應(yīng)用與實驗 語音處理理論、應(yīng)用與實驗 時間：2020-12-14 14:20:23 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。人類交換信息最方便、最快捷的一種方式是語言，而想要和機器進行這樣的交流就一定會運用到語音信號處理，完整來自：百科![]()
使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級） 本實驗指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言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)開源語來自：專題![]()
BPM是什么系統(tǒng) BPM是什么系統(tǒng) Slickflow.NET 開源工作流引擎，一款支持 .NET, .NET CORE 的企業(yè)級工作流引擎中間件，方便企業(yè)客戶集成和二次開發(fā)。 Slickflow.NET 開源工作流引擎，一款支持 .NET, .NET CORE 的企業(yè)級工作流引擎中間件，方便企業(yè)客戶集成和二次開發(fā)。來自：專題![]()
使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級） 本實驗指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言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)開源語來自：專題![]()
云知識 自然語言處理理論、應(yīng)用與實驗 自然語言處理理論、應(yīng)用與實驗 時間：2020-12-15 10:44:52 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。自然語言處理（NLP）是人工智能領(lǐng)域的一個重要方向，是一門融語言學(xué)、計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)為一體的科學(xué)。本課程就來自：百科![]()
華為云計算 云知識 圖像處理理論、應(yīng)用與實驗 圖像處理理論、應(yīng)用與實驗 時間：2020-12-16 09:19:27 HCIP-AI EI Developer V2.0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，包括人臉識來自：百科![]()
我們誠邀與您一起： ●體驗和分享最新的ICT技術(shù)在行業(yè)的深度創(chuàng)新和最佳實踐； ●系統(tǒng)學(xué)習(xí)和深度實踐機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、鯤鵬、異騰、容器、微服務(wù)、DevOps、數(shù)據(jù)庫、 區(qū)塊鏈 、數(shù)據(jù)通信、移動邊緣計算等ICT開放能力； ●深度參與openEuler、openGauss、MindSpo來自：百科![]()
華為云計算 云知識 第十六屆中國研究生數(shù)學(xué)建模競賽華為賽題作品提交 第十六屆中國研究生數(shù)學(xué)建模競賽華為賽題作品提交 時間：2020-12-11 10:44:46 中國研究生數(shù)學(xué)建模競賽是一項面向中國研究生群體的學(xué)術(shù)競賽活動，是廣大研究生探索實際問題、開展學(xué)術(shù)交流、提高創(chuàng)新能力和培來自：百科
看了本文的人還看了
- 淺談深度學(xué)習(xí)背后的數(shù)學(xué)
- 深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué) —— 矩陣篇
- 深度學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)-概率與信息論
- 深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué) —— 矩陣乘向量及其特性
- 華為云深度學(xué)習(xí)理論入門筆記1
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)
- 深度學(xué)習(xí)：Xavier初始化理論+代碼實現(xiàn)
- 深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué) —— 有名有姓的矩陣
- 動手學(xué)深度學(xué)習(xí)需要這些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識
- 深度學(xué)習(xí)：動量梯度下降法理論詳解+代碼實現(xiàn)