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- 深度學(xué)習(xí)考研可以考的方向 內(nèi)容精選 換一換
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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
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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：百科的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(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 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科
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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![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡單模型執(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)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，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，上一層的輸出來自：百科![]()
至超越了人類的水平。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 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(jī)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(dá)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![]()
試策略的執(zhí)行效果 Policy：Learner的輸出結(jié)果，游戲AI的策略 Reward：Actor的執(zhí)行結(jié)果的反饋，提供給Learner 重定向廣告推廣 場景概述 重定向廣告（Retargeting）是一種基于應(yīng)用、網(wǎng)頁廣告的定向技術(shù)，即針對廣告受眾（Audience）的瀏覽行為來自：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，帶大家從華為物聯(lián)網(wǎng)入門到精通。來自：專題![]()
【初級】基于流計算的雙十一大屏開發(fā)案例 面對每天大量的實時數(shù)據(jù)，及時、高效的處理這些數(shù)據(jù)顯得十分必要。本課程主要介紹如何搭建一個可視化大屏，為企業(yè)提供精準(zhǔn)、高效的支持。 基于流計算的可視化大屏，為企業(yè)、政府帶來全新的視覺體驗 適合人群：面向?qū)崟r流計算和可視化感興趣的從業(yè)人員，社會大眾和高校師生來自：專題![]()
個云原生技術(shù)棧將會進(jìn)入更高速發(fā)展的階段，圍繞K8s的技術(shù)棧將會與云計算的應(yīng)用、平臺、設(shè)備各層次進(jìn)行更深入的結(jié)合。 各類現(xiàn)代化的應(yīng)用都將會運行在K8s之上，不僅僅是前些年已經(jīng)備受關(guān)注的以互聯(lián)網(wǎng)App、WebService為代表的無狀態(tài)應(yīng)用，而新型的諸如大數(shù)據(jù)、AI、分布式數(shù)據(jù)中間件來自：百科![]()
88個值，取其中的最大值作為計費帶寬。帶寬費用通常以Mbps為單位計費，用戶所需的帶寬越大，費用越高。 月結(jié)95峰值帶寬計費：在一個自然月內(nèi)，將每個有效日的所有峰值帶寬的統(tǒng)計點進(jìn)行排序，去掉數(shù)值最高的5%的統(tǒng)計點，取剩下的數(shù)值最高統(tǒng)計點為計費點，再根據(jù)合同約定的單價計費。 日峰值來自：百科![]()
法應(yīng)用，并實現(xiàn)售賣機(jī)的智能化運營，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)用的完整項目。 開發(fā)者進(jìn)階課程 《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開發(fā)實戰(zhàn)》 EC-IoT是將對實時性、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（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![]()
海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng)，可解決各大企業(yè)的以下需求： 海量數(shù)據(jù)的分析與計算 海量數(shù)據(jù)的存儲 海量數(shù)據(jù)流式處理 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)（MapReduce Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運行Hadoop、Spark、HBa來自：百科![]()
為云IaaS）上的軟件系統(tǒng)的API接口服務(wù)作為商品，用戶可以在華為云云市場購買API類商品規(guī)格，按約定的方式支付和計費。 License類 License類商品是指將服務(wù)商提供的部署在華為云基礎(chǔ)設(shè)施資源（華為云IaaS）上的商用軟件（包括鏡像、SaaS等）對應(yīng)的授權(quán)許可作為商品，來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 大數(shù)據(jù)的發(fā)展可以分為哪些階段 大數(shù)據(jù)的發(fā)展可以分為哪些階段 時間：2021-05-24 09:10:47 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展可以按照其特點，分為大數(shù)據(jù)1.0、大數(shù)據(jù)2.0、大數(shù)據(jù)3.0階段，目前我們正處于大數(shù)據(jù)3.0階段。 大數(shù)據(jù)1.0：單一的批計算 大數(shù)據(jù)2.0：融合計算來自：百科![]()
隱私保護(hù)通話 （Private Number），在不增加SIM卡的情況下，為用戶增加隱私號碼，既能享受優(yōu)質(zhì)的通話和短信服務(wù)，又能隱藏真實號碼，保護(hù)個人隱私。 隱私保護(hù)通話（Private Number），在不增加SIM卡的情況下，為用戶增加隱私號碼，既能享受優(yōu)質(zhì)的通話和短信服務(wù)，又能隱藏真實號碼，保護(hù)個人隱私。來自：專題![]()
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