- 深度學(xué)習(xí) 提特征 內(nèi)容精選 換一換
-
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) 提特征 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(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:百科來自:百科
- 深度學(xué)習(xí) 提特征 更多內(nèi)容
-
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:百科組件。 彈性云服務(wù)器 創(chuàng)建成功后,您就可以像使用自己的本地PC或物理服務(wù)器一樣,在云上使用彈性云服務(wù)器。 產(chǎn)品詳情 幫助文檔 云計(jì)算平臺 有什么特征 華為云計(jì)算有豐富的云服務(wù)產(chǎn)品 計(jì)算服務(wù)分類下的服務(wù)包括:彈性云服務(wù)器 E CS 、GPU加速云服務(wù)器、裸金屬服務(wù)器 BMS、 云手機(jī) CPH、彈性伸縮AS、鏡像服務(wù)來自:專題手把手教你玩轉(zhuǎn) 人臉識別 ,初探深度學(xué)習(xí)。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括:人臉識別原理、機(jī)器如何提取圖像的特征。 課程目標(biāo) 通過本課程學(xué)習(xí),了解機(jī)器學(xué)習(xí)的方法及快速掌握人臉識別應(yīng)用。 課程大綱 第1節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)容回顧 第2節(jié) 機(jī)器是如何進(jìn)行圖像分類 第3節(jié) 圖像的特征提取 第4節(jié) 初探深度學(xué)習(xí) 第5節(jié)來自:百科需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來自:百科什么是 圖像搜索 什么是圖像搜索 時間:2020-09-16 11:27:14 圖像搜索( Image Search )基于深度學(xué)習(xí)與 圖像識別 技術(shù),結(jié)合不同應(yīng)用業(yè)務(wù)和行業(yè)場景,利用特征向量化與搜索能力,幫助您從指定圖庫中搜索相同或相似的圖片。 圖像搜索服務(wù)以開放API(Application Programming來自:百科
- 《深度剖析:特征工程—機(jī)器學(xué)習(xí)的隱秘基石》
- 語音情感識別之手工特征深度學(xué)習(xí)方法
- 基于深度學(xué)習(xí)的油藏地質(zhì)特征提取方法
- 《深度剖析:特征工程—機(jī)器學(xué)習(xí)的隱秘基石》
- ASK-HAR:多尺度特征提取的深度學(xué)習(xí)模型
- 【論文筆記】語音情感識別之手工特征深度學(xué)習(xí)方法
- 提權(quán)學(xué)習(xí)總結(jié)
- 深度學(xué)習(xí)閱讀導(dǎo)航 | 04 FPN:基于特征金字塔網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測
- 《MXNet深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》—1.1.3 深度學(xué)習(xí)
- 機(jī)器學(xué)習(xí)9-特征組合