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  • 深度學(xué)習(xí)卷積特征 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種,機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 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(shí),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(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員
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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(shì)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(shí)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(chǎng)景,著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。
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    從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一,應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué),深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)
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  • 深度學(xué)習(xí)卷積特征 更多內(nèi)容
  • 類(lèi)的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)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(guò)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。
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    華為云計(jì)算 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。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 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(jué)領(lǐng)域的AI模型,都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的,從2015年開(kāi)始,學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要
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    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)
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    圖像處理基本任務(wù) 第5章 特征提取與傳統(tǒng)圖像處理算法 第6章 深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第7章 圖像處理實(shí)驗(yàn) 華為云開(kāi)發(fā)者學(xué)堂 華為官方云計(jì)算技術(shù)培訓(xùn)學(xué)習(xí)平臺(tái),致力于打造精品課程,在線(xiàn)實(shí)驗(yàn),考試及認(rèn)證一站式云計(jì)算技術(shù)人才培訓(xùn)平臺(tái),打造了“學(xué)、練、考、證”一站式學(xué)習(xí)與體驗(yàn)平臺(tái),為用戶(hù)提供
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    、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)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 事務(wù)具有哪些特征 事務(wù)具有哪些特征 時(shí)間:2021-07-01 18:04:52 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 事務(wù)是用戶(hù)定義的數(shù)據(jù)操作系列,這些操作作為一個(gè)完整的工作單元執(zhí)行。具有以下幾點(diǎn)特征: 原子性(Atomicity):事務(wù)是數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯工作單位,事務(wù)中的操作,要么都做,要么都不做。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 特征工程 特征工程 時(shí)間:2020-12-10 17:26:36 推薦系統(tǒng)中的特征工程常用于對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行特征挖掘的處理,形成的結(jié)果用于排序策略的訓(xùn)練。 鏈接:https://support.huaweicloud.com/productdesc-res/res_01_0006
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    員打手機(jī)行為,加強(qiáng)安全管控。 打手機(jī)智能檢測(cè)算法是基于人工智能技術(shù)領(lǐng)域中的深度學(xué)習(xí)技術(shù),結(jié)合大數(shù)據(jù),使用大量的人員打手機(jī)圖片數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行智能檢測(cè)訓(xùn)練。算法采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)中關(guān)鍵特征,忽略圖片數(shù)據(jù)中的不相關(guān)信息,并結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行推理判斷。 將訓(xùn)練完成后的
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是 視頻標(biāo)簽 什么是視頻標(biāo)簽 時(shí)間:2020-09-15 15:42:21 視頻標(biāo)簽(簡(jiǎn)稱(chēng)VCT),基于深度學(xué)習(xí)對(duì)視頻進(jìn)行場(chǎng)景分類(lèi)、人物識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、文字識(shí)別等多維度分析,形成層次化的分類(lèi)標(biāo)簽。 功能描述 場(chǎng)景概念識(shí)別 基于對(duì)視頻中的場(chǎng)景信息的分析,輸出豐富而準(zhǔn)確的概念、場(chǎng)景標(biāo)簽
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    視頻檢測(cè) 人工智能 機(jī)器視覺(jué) 商品介紹 電瓶車(chē)起火事件時(shí)有發(fā)生,為保證樓宇公共安全,禁止電瓶車(chē)進(jìn)入,該產(chǎn)品采用AI智能算法,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過(guò)深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)電瓶車(chē)檢測(cè)功能。 電梯內(nèi)電瓶車(chē)檢測(cè)商品介紹: 應(yīng)用場(chǎng)景: 隨著電瓶車(chē)越來(lái)越受歡迎,電瓶車(chē)起火事件也時(shí)有發(fā)生。特別當(dāng)電瓶車(chē)被
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    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(duì)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(duì)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(lái)自:專(zhuān)題
    警視頻中的敏感內(nèi)容,幫助您快速定位處理,降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。 多模態(tài)特征識(shí)別VMR:多模態(tài)特征識(shí)別(Video Multimodal Recognition)是從視覺(jué)、文本字幕、音頻及語(yǔ)音文本等多個(gè)模態(tài)對(duì)視頻內(nèi)容特征進(jìn)行識(shí)別,包括場(chǎng)景、主體及主體發(fā)生的動(dòng)作或行為。 人臉提?。?云上
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 框架管理器離線(xiàn)模型生成介紹 框架管理器離線(xiàn)模型生成介紹 時(shí)間:2020-08-19 17:00:58 離線(xiàn)模型生成以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例,在深度學(xué)習(xí)框架下構(gòu)造好相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型,并且訓(xùn)練好原始數(shù)據(jù),再通過(guò)離線(xiàn)模型生成器進(jìn)行算子調(diào)度優(yōu)化、權(quán)重?cái)?shù)據(jù)重排和壓縮、內(nèi)存優(yōu)化等,最終生成
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    視頻編輯 Video Content Processing )服務(wù),基于對(duì)視頻的整體分析,提供封面、拆條、摘要等能力 功能描述 視頻拆條:基于深度學(xué)習(xí)多模態(tài)信息分析技術(shù),快速準(zhǔn)確地把長(zhǎng)視頻分割成不同主題的片段,提高視頻識(shí)別、剪輯、檢索等處理的效率 視頻封面:基于互聯(lián)網(wǎng)在線(xiàn)視頻的內(nèi)容理解,快速輸出具有代表性和吸引力的精彩封面
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    如何提高算子的計(jì)算性能?怎樣修改現(xiàn)有算子的計(jì)算邏輯?昇騰AI軟件棧不支持模型中的算子怎么辦?別急別急,和我一起從單算子開(kāi)發(fā)學(xué)習(xí)自定義算子開(kāi)發(fā)吧! 為什么要自定義算子 深度學(xué)習(xí)算法由一個(gè)個(gè)計(jì)算單元組成,我們稱(chēng)這些計(jì)算單元為算子(Operator,簡(jiǎn)稱(chēng)Op)。算子是一個(gè)函數(shù)空間到函數(shù)空間上的
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    二進(jìn)制SCA檢測(cè)處理流程: 從檢測(cè)流程和方法中可以看出特征庫(kù)中保存的特征來(lái)源并沒(méi)有規(guī)定一定從二進(jìn)制文件中生成,而是只要滿(mǎn)足特征庫(kù)中的特征必須和二進(jìn)制中生成的特征要一致,因?yàn)橛?jì)算相似度時(shí)其中一個(gè)輸入的特征是從二進(jìn)制文件中提取到的。很明顯特征庫(kù)中特征來(lái)源無(wú)非就2條路徑:一條來(lái)自二進(jìn)制文件,另外一條那就是來(lái)自生成二進(jìn)制的源代碼。
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