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- 深度學(xué)習(xí)區(qū)開(kāi)展的實(shí)踐研究 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(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)區(qū)開(kāi)展的實(shí)踐研究 相關(guān)內(nèi)容
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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(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
- 深度學(xué)習(xí)區(qū)開(kāi)展的實(shí)踐研究 更多內(nèi)容
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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![]()
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![]()
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(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。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![]()
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) 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶來(lái)自：百科![]()
地區(qū)）的高校、研究所的在讀研究生（碩士生、博士生）和已獲研究生入學(xué)資格的本科應(yīng)屆畢業(yè)生，同時(shí)積極動(dòng)員和歡迎國(guó)外高校研究生參賽。 【賽事介紹】 中國(guó)研究生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽是一項(xiàng)面向中國(guó)研究生群體的學(xué)術(shù)競(jìng)賽活動(dòng)，是廣大研究生探索實(shí)際問(wèn)題、開(kāi)展學(xué)術(shù)交流、提高創(chuàng)新能力和培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)意識(shí)的有效平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
線上直播觀看累計(jì)量達(dá)到2.5W+。 通過(guò)實(shí)踐訓(xùn)練營(yíng)，學(xué)生們掌握openEuler操作系統(tǒng)、openGauss數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)知識(shí)，并具備基本應(yīng)用的實(shí)踐能力，為后續(xù)參加第八屆華為ICT大賽打下了良好的基礎(chǔ)。那么，本次訓(xùn)練營(yíng)是如何培訓(xùn)全國(guó)各地學(xué)生的呢？ 01 課前簽到，統(tǒng)計(jì)學(xué)生考勤情況來(lái)自：百科![]()
、專業(yè)特色鮮明的類型教育轉(zhuǎn)變。 人才培養(yǎng)產(chǎn)學(xué)研深度融合 發(fā)展以職業(yè)需求為導(dǎo)向、以實(shí)踐能力培養(yǎng)為重點(diǎn)、深化產(chǎn)教融合、校企合作，育訓(xùn)結(jié)合，健全多元化辦學(xué)格局，推動(dòng)企業(yè)深度參與協(xié)同育人。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生來(lái)自：百科![]()
華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，致力于讓云無(wú)處不在，讓智能無(wú)所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來(lái)自：百科![]()
A時(shí)代的高效能組織》，邀請(qǐng)作者王明蘭深度剖析敏捷轉(zhuǎn)型的實(shí)施策略。 課程簡(jiǎn)介 在這樣一個(gè)充滿不確定性的VUCA時(shí)代，企業(yè)進(jìn)行敏捷轉(zhuǎn)型已是必然趨勢(shì)。很多企業(yè)已經(jīng)嘗試過(guò)敏捷或正在敏捷轉(zhuǎn)型的路上，他們?cè)谶@個(gè)過(guò)程中也遇到了層層阻礙和各種挑戰(zhàn)。本課程重點(diǎn)闡述了敏捷轉(zhuǎn)型的主流方法和實(shí)踐，包括S來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實(shí)踐 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實(shí)踐 時(shí)間：2020-12-01 14:32:39 本實(shí)驗(yàn)幫助指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi)，了解大數(shù)據(jù)組件Hadoop在鯤鵬上的部署步驟，體驗(yàn)Hadoop組件在鯤鵬上的基本調(diào)優(yōu)思路。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(lái)自：百科![]()
Browser+后，選擇您要分享的目錄右鍵或者點(diǎn)擊操作欄中的更多按鈕，并點(diǎn)擊分享。然后選擇分享鏈接的有效期，并輸入提取碼，創(chuàng)建分享既可以生成分享鏈接。 最后，您可以將生成的分享鏈接信息復(fù)制給您需要分享的其他人，其他人獲得鏈接信息后可以通過(guò)授權(quán)碼的方式登錄 OBS Browser+，并訪問(wèn)分享目錄。來(lái)自：百科![]()
自主學(xué)習(xí)的設(shè)置。 圖 自主學(xué)習(xí)計(jì)劃設(shè)置成功 6. 設(shè)置課程考核方式 為?供客觀科學(xué)的課程考核方式，優(yōu)學(xué)院?供“考核策略”功能，支持教師給各種評(píng)分項(xiàng)設(shè)置權(quán)重，最后自動(dòng)計(jì)算各類評(píng)分項(xiàng)的匯總成績(jī)。學(xué)生線上學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)，如學(xué)習(xí)時(shí)間、學(xué)習(xí)成績(jī)和各項(xiàng)作業(yè)、考試的分?jǐn)?shù)等，都可以納入課程考核的范圍。來(lái)自：云商店![]()
【初級(jí)】基于流計(jì)算的雙十一大屏開(kāi)發(fā)案例 面對(duì)每天大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，及時(shí)、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(gè)可視化大屏，為企業(yè)提供精準(zhǔn)、高效的支持。 基于流計(jì)算的可視化大屏，為企業(yè)、政府帶來(lái)全新的視覺(jué)體驗(yàn) 適合人群：面向?qū)?shí)時(shí)流計(jì)算和可視化感興趣的從業(yè)人員，社會(huì)大眾和高校師生來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 有狀態(tài)應(yīng)用&持久化存儲(chǔ)的最佳實(shí)踐 有狀態(tài)應(yīng)用&持久化存儲(chǔ)的最佳實(shí)踐 時(shí)間：2021-07-01 10:46:08 有狀態(tài)應(yīng)用&持久化存儲(chǔ)的最佳實(shí)踐如下圖所示： 1. 在StatefulSet中定義volumeClaimTemplates； 2. Statefu來(lái)自：百科![]()
從弱監(jiān)督視覺(jué)理解的角度，介紹在降低模型對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)依賴方面所開(kāi)展的一些研究工作。 課程簡(jiǎn)介 本課程介紹了在降低模型對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)依賴方面所開(kāi)展的一些研究工作。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解： 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學(xué)習(xí)顯著性物體、邊緣等通用屬性。來(lái)自：百科![]()
新建工單，提交開(kāi)通白名單的申請(qǐng)。 GaussDB 歷史版本兼容性 GaussDB介紹數(shù)據(jù)庫(kù)的向下兼容性和對(duì)外兼容性特性的參數(shù)控制。數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的向后兼容性能夠?yàn)閷?duì)舊版本的數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用提供支持。本節(jié)介紹的參數(shù)主要控制數(shù)據(jù)庫(kù)的向后兼容性。 查詢數(shù)據(jù)庫(kù)引擎的版本 功能介紹 查詢當(dāng)前支持的引擎版本。 調(diào)用接口前，您需要了解API來(lái)自：專題
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- 《智能系統(tǒng)與技術(shù)叢書(shū) 深度學(xué)習(xí)實(shí)踐：基于Caffe的解析》—1深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介
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