- 深度學(xué)習(xí)的特征選擇 內(nèi)容精選 換一換
-
征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。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(jué)、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。來(lái)自:百科來(lái)自:百科
- 深度學(xué)習(xí)的特征選擇 相關(guān)內(nèi)容
-
本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例,讓你對(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、認(rèn)識(shí)雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化來(lái)自:百科的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解如下知識(shí): 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來(lái)自:百科
- 深度學(xué)習(xí)的特征選擇 更多內(nèi)容
-
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:百科更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同,此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型,即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取特征,不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征,上一層的輸出來(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:百科數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)環(huán)境 HCIA- GaussDB 系列課程。華為的GaussDB支持基于C、Java等應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)。了解它相關(guān)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相關(guān)概念,有助于更好地去開(kāi)發(fā)和使用 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 。 本課程講述了GaussDB的所有工具使用,方便用戶學(xué)習(xí)和查看。學(xué)習(xí)本課程之前,需要了解操作系統(tǒng)知識(shí),C/J來(lái)自:百科網(wǎng)應(yīng)用的復(fù)雜性,在選擇 CDN 服務(wù)商時(shí),往往很難選擇一個(gè)全面滿足自身要求的運(yùn)營(yíng)商。因此,互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商應(yīng)根據(jù)自身應(yīng)用特點(diǎn),合理進(jìn)行CDN的選擇。 一般來(lái)說(shuō),選擇CDN主要考慮以下要素。 (1)CDN提供的服務(wù)類型、功能 不同的CDN運(yùn)營(yíng)商提供的CDN服務(wù)類型與功能是不一樣的,如有來(lái)自:百科SSL證書(shū)是在通過(guò)CA機(jī)構(gòu)驗(yàn)證服務(wù)器身份后頒發(fā)的,具有服務(wù)器身份驗(yàn)證和數(shù)據(jù)傳輸加密功能的文件,安裝了SSL證書(shū),就會(huì)顯示綠色安全小鎖。 購(gòu)買(mǎi)SSL證書(shū)的注意事項(xiàng): 1、選擇受信任的數(shù)字證書(shū)頒發(fā)機(jī)構(gòu)。隨著SSL證書(shū)被大量普及,不合法的數(shù)字證書(shū)頒發(fā)機(jī)構(gòu)也出現(xiàn)了,他們的濫發(fā)行為使得這些機(jī)構(gòu)不受瀏覽器信來(lái)自:百科規(guī)格,同時(shí)支持規(guī)格變更。 豐富的鏡像類型:可以靈活便捷的使用公共鏡像、私有鏡像或共享鏡像申請(qǐng) 彈性云服務(wù)器 。 豐富的磁盤(pán)種類:提供普通IO、高IO、超高IO 、通用型SSD性能不同性能的硬盤(pán),滿足不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求。 靈活的計(jì)費(fèi)模式:支持包年/包月或按需計(jì)費(fèi)模式 購(gòu)買(mǎi)云服務(wù)器 ,滿足不同應(yīng)用場(chǎng)來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 如何選擇DAYU版本 如何選擇DAYU版本 時(shí)間:2020-09-09 09:37:16 智能數(shù)據(jù)湖 運(yùn)營(yíng)平臺(tái)(DAYU)是為了應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)、針對(duì)企業(yè)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)訴求提供的數(shù)據(jù)全生命周期管理、具有智能 數(shù)據(jù)管理 能力的一站式治理運(yùn)營(yíng)平臺(tái),包含數(shù)據(jù)集成、規(guī)范設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)開(kāi)來(lái)自:百科專業(yè)和最佳實(shí)踐:內(nèi)嵌研發(fā)最佳工程實(shí)踐、專業(yè)的敏捷項(xiàng)目管理和迭代規(guī)劃、豐富的代碼檢查規(guī)范、質(zhì)量門(mén)禁控制的流水線,幫助企業(yè)縮短達(dá)成高質(zhì)量高效率研發(fā)的時(shí)間。 高可靠、高安全:多方位系統(tǒng)安全加固、核心研發(fā) 數(shù)據(jù)加密 傳輸和存儲(chǔ)、雙AZ容災(zāi)、SFS Tubor自動(dòng)數(shù)據(jù)備份、基于角色的企業(yè)級(jí)安全管控,全面保障企業(yè)研發(fā)數(shù)據(jù)的安全。 怎么搭建 云計(jì)算平臺(tái)來(lái)自:專題
- 學(xué)習(xí)筆記|決策樹(shù)的特征選擇
- sklearn特征的選擇
- 《深度剖析:特征工程—機(jī)器學(xué)習(xí)的隱秘基石》
- 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》
- 【進(jìn)階版】 機(jī)器學(xué)習(xí)之稀疏學(xué)習(xí)、特征選擇、過(guò)濾式選擇、包裹式選擇、正則化等(18)
- 《Python大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)》—3.3 ?正則化特征選擇
- 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)特征選擇和降維方法
- 《Python大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)》 —3.3正則化特征選擇
- 深度學(xué)習(xí)核心技術(shù)精講100篇(六十四)-特征選擇原理及應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)案例