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- 深度學(xué)習(xí)樣本怎樣訓(xùn)練 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)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(shí)，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(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科
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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(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)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(shí)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(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué)，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自：百科
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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) 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(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 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![]()
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(mài)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![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)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(guò)程。 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)來(lái)自：百科![]()
ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的程序運(yùn)行在容器中，容器掛載的目錄地址是唯一的，只有運(yùn)行時(shí)的容器能訪問(wèn)到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。 如何查看訓(xùn)練作業(yè)資源占用情況？ 在ModelArts管理控制臺(tái)，選擇“訓(xùn)練管理>訓(xùn)練作業(yè)”，進(jìn)入訓(xùn)練作業(yè)列表頁(yè)面。在訓(xùn)練作業(yè)列表中，單擊目來(lái)自：專(zhuān)題![]()
權(quán)完成操作。 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 1、登錄ModelArts管理控制臺(tái)。 2、在左側(cè)導(dǎo)航欄中，選擇“訓(xùn)練管理 > 訓(xùn)練作業(yè)”，進(jìn)入“訓(xùn)練作業(yè)”列表。 3、單擊“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”，進(jìn)入“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”頁(yè)面，在該頁(yè)面填寫(xiě)訓(xùn)練作業(yè)相關(guān)參數(shù)信息。 4、選擇訓(xùn)練資源的規(guī)格。訓(xùn)練參數(shù)的可選范圍與已有算法的使用約束保持一致。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
面向有AI基礎(chǔ)的開(kāi)發(fā)者，提供機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法開(kāi)發(fā)及部署全功能，包含數(shù)據(jù)處理、模型開(kāi)發(fā)、模型訓(xùn)練、AI應(yīng)用管理和部署上線流程。 涉及計(jì)費(fèi)項(xiàng)包含： 開(kāi)發(fā)環(huán)境（Notebook） 模型訓(xùn)練（訓(xùn)練作業(yè)） 部署上線（在線服務(wù)） 自動(dòng)學(xué)習(xí) 面向AI基礎(chǔ)能力弱的開(kāi)發(fā)者，根據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)、自動(dòng)設(shè)計(jì)、調(diào)優(yōu)、訓(xùn)練模型和部來(lái)自：專(zhuān)題![]()
戶(hù)降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。 立即購(gòu)買(mǎi) 幫助文檔 內(nèi)容審核 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 檢測(cè)準(zhǔn)確 內(nèi)容審核基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大量的樣本庫(kù)，幫助客戶(hù)快速準(zhǔn)確進(jìn)行違規(guī)內(nèi)容審核，維護(hù)內(nèi)容安全。 內(nèi)容審核基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大量的樣本庫(kù)，幫助客戶(hù)快速準(zhǔn)確進(jìn)行違規(guī)內(nèi)容審核，維護(hù)內(nèi)容安全。 簡(jiǎn)單高效 內(nèi)容審核提供REST來(lái)自：專(zhuān)題![]()
準(zhǔn)確性還能提升。城市治理中的事項(xiàng)類(lèi)別非常多，但很多事件的數(shù)據(jù)量很少，用常規(guī)的方式訓(xùn)練模型一個(gè)算法耗時(shí)長(zhǎng)，準(zhǔn)確率低。我們依托于預(yù)訓(xùn)練大模型、小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù)，可以對(duì)這種數(shù)據(jù)量小的城市問(wèn)題進(jìn)行模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)。同時(shí)通過(guò)圖像生成等數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上，晴天的圖像遷移來(lái)自：百科![]()
智能標(biāo)注有兩種類(lèi)型： “主動(dòng)學(xué)習(xí)”表示系統(tǒng)將自動(dòng)使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)，難例篩選等多種手段進(jìn)行智能標(biāo)注，降低人工標(biāo)注量，幫助用戶(hù)找到難例。同時(shí)，可選擇“快速型”或“精準(zhǔn)型”的算法類(lèi)型。“快速型”僅使用已標(biāo)注的樣本進(jìn)行訓(xùn)練；“精準(zhǔn)型”會(huì)額外使用未標(biāo)注的樣本做半監(jiān)督訓(xùn)練，使得模型精度更高。 “預(yù)來(lái)自：百科![]()
來(lái)幾十個(gè)AI場(chǎng)景，需要幾十個(gè)AI模型開(kāi)發(fā)訓(xùn)練好幾個(gè)月，現(xiàn)在只需要一個(gè)大模型就可以開(kāi)發(fā)完成，訓(xùn)練時(shí)間只需幾天。原來(lái)需要成千上萬(wàn)張樣本開(kāi)發(fā)的場(chǎng)景，現(xiàn)在也只需要十位數(shù)。 同時(shí)通過(guò)AI算法的商店——AI Gallery解決AI模型開(kāi)發(fā)部署難、訓(xùn)練成本高的問(wèn)題，讓開(kāi)發(fā)不再是難題。ModelArts把常見(jiàn)的算法和工具放到了AI來(lái)自：百科![]()
央國(guó)企數(shù)字化從業(yè)務(wù)上云邁向深度用云 央國(guó)企數(shù)字化從業(yè)務(wù)上云邁向深度用云 未來(lái)央國(guó)企所有的數(shù)字化轉(zhuǎn)型都將基于云來(lái)開(kāi)展，用云的深度將決定業(yè)務(wù)創(chuàng)新的速度。深度用云，充分發(fā)揮云的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。 未來(lái)央國(guó)企所有的數(shù)字化轉(zhuǎn)型都將基于云來(lái)開(kāi)展，用云的深度將決定業(yè)務(wù)創(chuàng)新的速度。深度用云，充分發(fā)揮云的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
行業(yè)的落地更簡(jiǎn)單。 盤(pán)古大模型基于“預(yù)訓(xùn)練模型+微調(diào)”的模式，能夠進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)AI模型的通用性，泛化能力以及高精度，驅(qū)動(dòng)AI開(kāi)發(fā)向工業(yè)化轉(zhuǎn)變。其中預(yù)訓(xùn)練模型先基于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，便可以直接適配多類(lèi)通用場(chǎng)景，用戶(hù)僅需在此基礎(chǔ)上，基于極小的樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)微調(diào)和部署。開(kāi)發(fā)周期能夠縮短到來(lái)自：百科![]()
什么是云連接 華為云云專(zhuān)線怎么接入 如何使用全球加速 虛擬專(zhuān)用網(wǎng)絡(luò) 怎么用 如何快速部署高可用四層負(fù)載均衡 應(yīng)用編排服務(wù) _華為云AOS_AOS應(yīng)用場(chǎng)景 網(wǎng)站安全- Web應(yīng)用防火墻 -接入防護(hù) VPC終端節(jié)點(diǎn)的作用是什么 華為云企業(yè)交換機(jī)ESW的工作原理是什么 彈性云服務(wù)器 E CS 怎么買(mǎi) OBS 免費(fèi)嗎_對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)_OBS如何使用來(lái)自：專(zhuān)題![]()
，基于深度學(xué)習(xí)的圖像智能審核方案，準(zhǔn)確識(shí)別圖片中的涉黃、涉政涉暴、涉政敏感人物、廣告、不良場(chǎng)景等內(nèi)容，識(shí)別快速準(zhǔn)確，幫助企業(yè)降低人力審核成本 功能描述 涉黃檢測(cè) 可對(duì)圖像中涉黃信息進(jìn)行識(shí)別并對(duì)涉黃程度量化，自動(dòng)識(shí)別涉黃、低俗等內(nèi)容 涉政涉暴檢測(cè) 基于深度學(xué)習(xí)算法和大量的樣本圖像，來(lái)自：百科![]()
。 Demo體驗(yàn) 文字識(shí)別 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 文字識(shí)別 識(shí)別精準(zhǔn)度高 采用先進(jìn)的自研深度學(xué)習(xí)算法，結(jié)合億萬(wàn)級(jí)海量標(biāo)注數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練，針對(duì)各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景優(yōu)化 采用先進(jìn)的自研深度學(xué)習(xí)算法，結(jié)合億萬(wàn)級(jí)海量標(biāo)注數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練，針對(duì)各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景優(yōu)化 文字識(shí)別 穩(wěn)定服務(wù) 華為云 OCR 成功應(yīng)用于各類(lèi)場(chǎng)景，基來(lái)自：專(zhuān)題
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