- 深度學(xué)習(xí)的樣本 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)制來解釋說明數(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、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自:百科來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)的樣本 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,讓你對雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、認(rèn)識雙向智能。 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 面向未來的智能世界,數(shù)字化來自:百科云知識 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(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,更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)的樣本 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:百科快速判斷圖片中是否有涉政敏感人物等信息 廣告檢測 可識別圖像中的文字廣告、二維碼、水印等有推廣意圖的廣告圖像 不良場景檢測 準(zhǔn)確識別抽煙、賭博、手術(shù)等容易引人反感的圖像 產(chǎn)品優(yōu)勢 檢測結(jié)果準(zhǔn) 基于華為海量圖片樣本庫,和自研的深度 圖像識別 模型,識別準(zhǔn)確率高,幫助企業(yè)客戶減少人工審核成本 檢測范圍廣來自:百科內(nèi)容審核 服務(wù)提供圖文視頻內(nèi)容檢測,覆蓋涉黃、廣告、涉暴等多種違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)容審核,以及檢測圖像清晰度和構(gòu)圖質(zhì)量等功能。 內(nèi)容審核的應(yīng)用場景 經(jīng)典應(yīng)用場景 不合規(guī)內(nèi)容檢測 不合規(guī)內(nèi)容檢測 不合規(guī)內(nèi)容的識別和處理是UGC類網(wǎng)站內(nèi)容審核的重點(diǎn)工作,基于內(nèi)容檢測,可以識別并預(yù)警用戶上傳的不合規(guī)內(nèi)容,幫助客戶快速定位處理,降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn),維護(hù)網(wǎng)站內(nèi)容安全。來自:專題法應(yīng)用,并實(shí)現(xiàn)售賣機(jī)的智能化運(yùn)營,是一個貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的完整項(xiàng)目。 開發(fā)者進(jìn)階課程 《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 EC-IoT是將對實(shí)時性、安全性和可靠性有嚴(yán)格要求的應(yīng)用部署在靠近數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)(如網(wǎng)關(guān))上,讓數(shù)據(jù)在最短的時間內(nèi)得到分析和處理,來自:專題《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺構(gòu)建智慧路燈應(yīng)用》 《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺的自販機(jī)銷量分析》 《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺構(gòu)建智慧路燈應(yīng)用》 《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺的自販機(jī)銷量分析》 在線課程 完成使命認(rèn)證即可免費(fèi)使用 《人人學(xué)IoT》 本課程從物聯(lián)網(wǎng)的背景知識引入,通過物聯(lián)網(wǎng)概述到“云-管-端“的課程體系,涵蓋華為物聯(lián)網(wǎng)認(rèn)證60%的知識點(diǎn),帶大家從華為物聯(lián)網(wǎng)入門到精通。來自:專題角色: IAM 最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度,提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供的一種細(xì)粒度授權(quán)的能力,可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請求條件等?;诓呗?span style='color:#C7000B'>的授權(quán)是一種更加靈活的授權(quán)方式,能夠滿足企業(yè)對權(quán)限最小化的安全管控要求。來自:專題
- 深度學(xué)習(xí)煉丹-不平衡樣本的處理
- 【小樣本學(xué)習(xí)】小樣本學(xué)習(xí)概述
- 《AI安全之對抗樣本入門》—1 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識
- 《AI安全之對抗樣本入門》—3 常見深度學(xué)習(xí)平臺簡介
- 小樣本學(xué)習(xí)總結(jié)(一)
- 機(jī)器學(xué)習(xí) 樣本標(biāo)準(zhǔn)差的學(xué)習(xí)
- 小樣本學(xué)習(xí)總結(jié)(二)
- 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)小樣本學(xué)習(xí)
- Python學(xué)習(xí)筆記(38)~樣本抽樣
- 《深度學(xué)習(xí):主流框架和編程實(shí)戰(zhàn)》——1.2.2 基于統(tǒng)計(jì)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)