Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
- 深度學(xué)習(xí)模型壓縮評價指標(biāo) 內(nèi)容精選 換一換
-
來自：百科華為云計算 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)模型壓縮評價指標(biāo) 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)模型壓縮評價指標(biāo) 更多內(nèi)容
-
![]()
。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![]()
云知識 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) 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算力和能好的。來自：百科![]()
華為云計算 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![]()
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(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![]()
反復(fù)調(diào)整優(yōu)化。 3.訓(xùn)練模型 俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個或多個機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測、評價等結(jié)果。 業(yè)界主流的AI引來自：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![]()
華為云計算 云知識 用戶如何評價云市場商品 用戶如何評價云市場商品 時間：2021-03-19 18:17:56 云市場 用戶指南 本文為您介紹購買了華為云云市場商品之后，如何發(fā)布相關(guān)的評價。 1、登錄華為云云市場首頁。 2、單擊“買家中心”。 3、進(jìn)入我的云市場>已購買的服務(wù)頁面。來自：云商店![]()
ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡介 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個或多個機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測、評價等結(jié)果。來自：專題![]()
撐保障。 2) 教師發(fā)展評價系統(tǒng) 對教師的綜合評價采取多種手段相結(jié)合，評價方法多樣化，而且將評價結(jié)果量化的方法。緊扣《教師專業(yè)標(biāo)準(zhǔn)》，制定科學(xué)的評價指標(biāo)體系，將自評與他評、終結(jié)性評價與形成性評價、業(yè)績性評價與發(fā)展性評價、定性與定量評價相結(jié)合，保證每個指標(biāo)都的客觀性、可操作性與科學(xué)性。來自：云商店![]()
額和訂單量信息。 評價管理 買家對購買的商品進(jìn)行評價后，服務(wù)商可在“賣家中心>評價管理”進(jìn)行回復(fù)操作。 操作步驟 1、進(jìn)入賣家中心頁面。 2、單擊左側(cè)導(dǎo)航的“交易管理 > 評價管理”，設(shè)置查詢條件。 3、選擇要回復(fù)的評價，單擊“回復(fù)”。 4、在評價詳情頁查看評價內(nèi)容，單擊“回復(fù)”。來自：云商店![]()
LiteOS輕量級AI推理框架LiteAI，從模型轉(zhuǎn)換、優(yōu)化及執(zhí)行三個方面向開發(fā)者呈現(xiàn)如何在IoT設(shè)備上實(shí)現(xiàn)AI模型的推理全流程，并結(jié)合智能設(shè)備AI開發(fā)的案例，展示AI部署全過程。 l 針對IoT設(shè)備內(nèi)存空間小的問題，LiteAI應(yīng)用了模型量化技術(shù)，將模型參數(shù)從32比特浮點(diǎn)量化到8比特定點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)75%模型壓縮；實(shí)現(xiàn)更來自：百科![]()
LiteOS輕量級AI推理框架LiteAI，從模型轉(zhuǎn)換、優(yōu)化及執(zhí)行三個方面向開發(fā)者呈現(xiàn)如何在IoT設(shè)備上實(shí)現(xiàn)AI模型的推理全流程，并結(jié)合智能設(shè)備AI開發(fā)的案例，展示AI部署全過程。 l 針對IoT設(shè)備內(nèi)存空間小的問題，LiteAI應(yīng)用了模型量化技術(shù)，將模型參數(shù)從32比特浮點(diǎn)量化到8比特定點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)75%模型壓縮；實(shí)現(xiàn)更來自：百科![]()
華為云計算 云知識 業(yè)務(wù)指標(biāo)監(jiān)控 業(yè)務(wù)指標(biāo)監(jiān)控 時間：2020-11-16 16:09:20 業(yè)務(wù)指標(biāo)監(jiān)控(Business Metric Monitoring，BMM)是對業(yè)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量管理的有效工具，可以靈活的創(chuàng)建業(yè)務(wù)指標(biāo)、 業(yè)務(wù)規(guī)則和業(yè)務(wù)場景，實(shí)時、周期性進(jìn)行調(diào)度，滿足業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控需求。來自：百科![]()
優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所示，在接收到原始模型后，對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型解析、量化、編譯和序列化四個步驟： 1、解析 在解析過程中，離線模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡(luò)模型解析，提煉來自：百科![]()
華為云計算 云知識 邏輯模型和物理模型的對比 邏輯模型和物理模型的對比 時間：2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫 邏輯模型與物理模型的對比如下： 名稱定義：邏輯模型取名按照業(yè)務(wù)規(guī)則和現(xiàn)實(shí)世界對象的命名規(guī)范來取名；物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品限制，比如不能出現(xiàn)非法字符，不能使用數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵詞，不能超長等約束；來自：百科![]()
云知識 查看云服務(wù)監(jiān)控指標(biāo) 查看云服務(wù)監(jiān)控指標(biāo) 時間：2021-07-01 15:58:42 云監(jiān)控服務(wù) 基于云服務(wù)自身的服務(wù)屬性，已經(jīng)內(nèi)置了詳細(xì)全面的監(jiān)控指標(biāo)。當(dāng)您在云平臺上開通云服務(wù)后，系統(tǒng)會根據(jù)服務(wù)類型自動關(guān)聯(lián)該服務(wù)的監(jiān)控指標(biāo)，幫助您實(shí)時掌握云服務(wù)的各項性能指標(biāo)，精確掌握云服務(wù)的運(yùn)行情況。來自：百科![]()
自動機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了非參數(shù)化生成模型GAN的概念和優(yōu)化過程、穩(wěn)定GAN優(yōu)化過程的方式；評價GAN生成樣本質(zhì)量的評價標(biāo)準(zhǔn)，包括Inception score和FID等。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解GAN是很重要的非參數(shù)化生成模型。 2、了解評價GAN生成樣本質(zhì)量的評價標(biāo)準(zhǔn)。來自：百科
看了本文的人還看了
- 收益評價指標(biāo)
- 深度學(xué)習(xí)筆記 常用的模型評估指標(biāo)
- 機(jī)器學(xué)習(xí)之分類問題的評價指標(biāo)
- AMOS模型適配度及其評價指標(biāo)【SPSS 051期】
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型：知識蒸餾與模型壓縮
- 目標(biāo)檢測模型的評價指標(biāo)詳解及代碼實(shí)現(xiàn)
- 視頻介紹5-評價指標(biāo)
- 深度學(xué)習(xí)分類任務(wù)常用評估指標(biāo)
- 二分類的評價指標(biāo)總結(jié)
- 機(jī)器學(xué)習(xí)：學(xué)習(xí)k-近鄰（KNN）模型建立、使用和評價