- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)大小和性能關(guān)系 內(nèi)容精選 換一換
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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(hù)、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 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi)來(lái)自:百科需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展;熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”;熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與優(yōu)化;描述深度學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的問(wèn)題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 2. 訓(xùn)練法則 3.來(lái)自:百科
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算法和應(yīng)用示例。 課程簡(jiǎn)介 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 華為云來(lái)自:百科et-5。 LeNet-5由輸入層、卷積層、池化層和全連接層組成。輸入層用于輸入數(shù)據(jù);卷積層通過(guò)卷積運(yùn)算對(duì)輸入進(jìn)行局部特征提?。怀鼗瘜油ㄟ^(guò)下采樣的方式降低特征圖的分辨率,從而降低輸出對(duì)位置和形變的敏感度,同時(shí)還可降低網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)和計(jì)算量;全連接層將局部特征通過(guò)權(quán)值矩陣組裝成完整的來(lái)自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ):深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ):深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 時(shí)間:2020-12-17 09:56:23 通過(guò)學(xué)習(xí),您將掌握計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本概念和主要知識(shí)點(diǎn),并且對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和廣義人工智能的方法論有一定的認(rèn)識(shí),初步具備判斷計(jì)算機(jī)視覺(jué)是否適合解決特定問(wèn)題的能力。來(lái)自:百科面向未來(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(hù)、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 [ 免費(fèi)體驗(yàn) 中心]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi)來(lái)自:百科工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過(guò)本實(shí)驗(yàn)將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的 語(yǔ)音識(shí)別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且熟悉整個(gè)處理流程,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗(yàn)摘要 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備:登錄華為云賬號(hào) 1. OBS 準(zhǔn)備 2.ModelArts應(yīng)用來(lái)自:百科型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場(chǎng)景和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。 課程簡(jiǎn)介 為了解決真實(shí)世界中的問(wèn)題,我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù),同時(shí)也需要機(jī)器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力,在現(xiàn)實(shí)世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學(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):來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 時(shí)間:2020-07-28 14:11:44 數(shù)據(jù)庫(kù) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 1.不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法。 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)之間的主要區(qū)別在于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式。關(guān)系數(shù)據(jù)自然采用表格來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的市場(chǎng)分布 關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的市場(chǎng)分布 時(shí)間:2021-06-16 15:56:20 數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)總體分為關(guān)系型、非關(guān)系型。 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是市場(chǎng)主力,占據(jù)80%以上市場(chǎng)空間。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)又分為企業(yè)生產(chǎn)交易的OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)和企業(yè)分析的OLA來(lái)自:百科ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介 ModelArts模型訓(xùn)練,俗稱(chēng)“建模”,指通過(guò)分析手段、方法和技巧對(duì)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(gè)或多個(gè)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(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。來(lái)自:專(zhuān)題對(duì)象存儲(chǔ)功能名稱(chēng)-權(quán)限管理 OBS通過(guò) IAM 權(quán)限、桶/對(duì)象策略和ACL三種方式配合進(jìn)行權(quán)限管理。您可以通過(guò)IAM自定義策略授予IAM用戶(hù)細(xì)粒度的OBS權(quán)限,也可以對(duì)桶和對(duì)象設(shè)置不同的策略及ACL來(lái)控制桶和對(duì)象的讀寫(xiě)權(quán)限。 OBS通過(guò)IAM權(quán)限、桶/對(duì)象策略和ACL三種方式配合進(jìn)行權(quán)限管理。您可以通過(guò)來(lái)自:專(zhuān)題適用于關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的 GaussDB 適用于關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的GaussDB 時(shí)間:2021-06-16 16:37:35 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)在企業(yè)中有著重要的地位和應(yīng)用,華為GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)在鯤鵬生態(tài)中是主力場(chǎng)景之一。數(shù)據(jù)庫(kù)總體可以分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。來(lái)自:百科5%會(huì)將實(shí)例設(shè)置為只讀,無(wú)法再寫(xiě)入數(shù)據(jù),實(shí)例進(jìn)入盤(pán)滿(mǎn)只讀狀態(tài)。您可以通過(guò)磁盤(pán)擴(kuò)容功能擴(kuò)容數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例的磁盤(pán)。 設(shè)置GaussDB安全組規(guī)則 為了保障數(shù)據(jù)庫(kù)的安全性和穩(wěn)定性,在使用GaussDB實(shí)例之前,您需要設(shè)置安全組,開(kāi)通需訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)的IP地址和端口。 查看GaussDB任務(wù) 可來(lái)自:專(zhuān)題HiLens 和ModelArts的關(guān)系 Huawei HiLens和ModelArts的關(guān)系 時(shí)間:2020-09-19 10:18:12 ModelArts是面向AI開(kāi)發(fā)者的一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái),核心功能是模型訓(xùn)練。Huawei HiLens偏AI應(yīng)用開(kāi)發(fā),并實(shí)現(xiàn)端云協(xié)同推理和管理。 您來(lái)自:百科業(yè)務(wù)規(guī)模增大,數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量和承載的業(yè)務(wù)壓力也不斷增加。數(shù)據(jù)庫(kù)的架構(gòu)也必須隨之變化。 如上的架構(gòu)分類(lèi)方法,是一種按照主機(jī)數(shù)量來(lái)區(qū)分的分類(lèi)方式,分別是單機(jī)架構(gòu)和多機(jī)架構(gòu)。單機(jī)架構(gòu)分為單主機(jī)和獨(dú)立主機(jī),多機(jī)架構(gòu)分為分組和分片。 為了避免應(yīng)用服務(wù)和數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)對(duì)資源的競(jìng)爭(zhēng),單機(jī)架構(gòu)也來(lái)自:百科鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理創(chuàng)新; 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實(shí)踐; 5. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐。 聽(tīng)眾收益: 1)了解BoostKit大數(shù)據(jù)的加速技術(shù)和算法優(yōu)化; 2)了解Spark機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化的原理及場(chǎng)景實(shí)踐。 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)鍵是來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) CDN 和視頻業(yè)務(wù)的關(guān)系 CDN和視頻業(yè)務(wù)的關(guān)系 時(shí)間:2022-07-05 17:33:01 【CDN特惠活動(dòng)】 現(xiàn)在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上,目前增長(zhǎng)最快的應(yīng)用典型代表應(yīng)該就是視頻業(yè)務(wù)了,如短視頻或直播應(yīng)用。視頻業(yè)務(wù)市場(chǎng)的火熱,給CDN賦予了很多新的定義,也成為CDN產(chǎn)業(yè)發(fā)展的助推器。來(lái)自:百科
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