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大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉入雙向對偶系統(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自：百科本次訓練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同，此次訓練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出作為下一層的輸入，層層連接構成深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 1994年，Yann來自：百科
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本方法。 4、掌握主流深度學習模型的技術特點。 課程大綱 第1章 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎概念 第2章 數(shù)據(jù)集處理 第3章 網(wǎng)絡構建 第4章 正則化 第5章 優(yōu)化器 第6章 初始化 第7章 參數(shù)調節(jié) 第8章 深度信念網(wǎng)絡 第9章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 第10章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡 華為云 面向未來的智能世來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的 語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(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內容與應用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
華為云計算 云知識 計算機視覺基礎：深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡 計算機視覺基礎：深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡 時間：2020-12-17 09:56:23 通過學習，您將掌握計算機視覺的基本概念和主要知識點，并且對于計算機視覺和廣義人工智能的方法論有一定的認識，初步具備判斷計算機視覺是否適合解決特定問題的能力。來自：百科![]()
手把手教你玩轉 人臉識別 ，初探深度學習。 課程簡介 本課程主要內容包括：人臉識別原理、機器如何提取圖像的特征。 課程目標 通過本課程學習，了解機器學習的方法及快速掌握人臉識別應用。 課程大綱 第1節(jié) 機器學習內容回顧 第2節(jié) 機器是如何進行圖像分類 第3節(jié) 圖像的特征提取 第4節(jié) 初探深度學習 第5節(jié)來自：百科![]()
圖像處理基本任務 第5章 特征提取與傳統(tǒng)圖像處理算法 第6章 深度學習與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 第7章 圖像處理實驗 華為云開發(fā)者學堂 華為官方云計算技術培訓學習平臺，致力于打造精品課程，在線實驗，考試及認證一站式云計算技術人才培訓平臺，打造了“學、練、考、證”一站式學習與體驗平臺，為用戶提供來自：百科![]()
圖像搜索 （ Image Search ）基于深度學習與 圖像識別 技術，結合不同應用業(yè)務和行業(yè)場景，利用特征向量化與搜索能力，幫助您從指定圖庫中搜索相同或相似的圖片。 圖像搜索服務以開放API（Application Programming Interface，應用程序編程接口）的方式提供來自：百科![]()
來自：專題![]()
03:04 圖片文字提取文字識別API使用指導 圖片文字提取文字識別 OCR 使用API 圖片文字提取文字識別API使用指導 圖片文字提取文字識別 OCR 01:59 圖片文字提取非支持的圖片類型報錯 圖片文字提取文字識別 OCR 圖片文字提取非支持的圖片類型報錯 圖片文字提取文字識別 OCR來自：專題![]()
不同的地域之間資源包不互通，每個地域需分別購買，請根據(jù)您的實際需求慎重選擇。各服務所部署區(qū)域請參見終端節(jié)點。 請先確定使用的服務與區(qū)域之后再購買相應區(qū)域的套餐包。 圖片文字提取工具使用視頻教程 幫助您快速了解華為云文字識別OCR工具的使用 了解更多 文字識別 OCR 使用SDK 06:38來自：專題![]()
一條那就是來自生成二進制的源代碼。 不同特征來源優(yōu)缺點比較： 1. 二進制文件特征提取優(yōu)點： 基于二進制文件來提取特征具有提取方便，和檢測時提取方法一致，不需要額外開發(fā)提取工具和提取算法。 2. 二進制文件特征提取缺點： ● a. 二進制文件首先需要由源代碼編譯出來，而搭建構建編來自：百科![]()
人流量以及視頻幀中的熱點分布信息。 邊緣人流量統(tǒng)計：分析邊緣節(jié)點上的RTSP視頻流，檢測穿過自定義線與區(qū)域的人流量以及視頻幀中的熱點分布信息。 車輛識別： 云上車輛識別：分析華為云上的VIS視頻流，檢測視頻中出現(xiàn)的車輛或車牌信息。 邊緣車輛識別：分析邊緣節(jié)點上的RTSP視頻流，檢測視頻中出現(xiàn)的車輛或車牌信息。來自：百科![]()
。 文本時間戳 為音頻轉換結果生成特定的時間戳，從而通過搜索文本即可快速找到對應的原始音頻。 智能斷句 通過提取上下文相關語義特征，并結合語音特征，智能劃分斷句及添加標點符號，提升輸出文本的可閱讀性。 中英文混合識別 支持在中文句子識別中夾帶英文字母、數(shù)字等，從而實現(xiàn)中、英文以及數(shù)字的混合識別。來自：百科
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