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- 深度學(xué)習(xí)自提取特征 內(nèi)容精選 換一換
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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)自提取特征 相關(guān)內(nèi)容
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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，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：百科據(jù)有較為準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果，這一過程便依賴于華為自研的深度學(xué)習(xí)框架MindSpore。 MindSpore的“學(xué)習(xí)”過程 MindSpore當(dāng)前已經(jīng)部署在ModelArts的開發(fā)環(huán)境和訓(xùn)練環(huán)境中，同時提供了閾值算法供開發(fā)者直接使用，它的學(xué)習(xí)過程如下圖所示，簡單總結(jié)一下： 1. 使用M來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)自提取特征 更多內(nèi)容
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類的水平。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![]()
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(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
華為云計算 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這一真實場景開發(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融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
、自動機器學(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 事務(wù)具有哪些特征 事務(wù)具有哪些特征 時間：2021-07-01 18:04:52 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 事務(wù)是用戶定義的數(shù)據(jù)操作系列，這些操作作為一個完整的工作單元執(zhí)行。具有以下幾點特征： 原子性(Atomicity)：事務(wù)是數(shù)據(jù)庫的邏輯工作單位，事務(wù)中的操作，要么都做，要么都不做。來自：百科![]()
手把手教你玩轉(zhuǎn) 人臉識別 ，初探深度學(xué)習(xí)。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：人臉識別原理、機器如何提取圖像的特征。 課程目標(biāo) 通過本課程學(xué)習(xí)，了解機器學(xué)習(xí)的方法及快速掌握人臉識別應(yīng)用。 課程大綱 第1節(jié) 機器學(xué)習(xí)內(nèi)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(xué)習(xí) 第5節(jié)來自：百科![]()
圖像處理基本任務(wù) 第5章 特征提取與傳統(tǒng)圖像處理算法 第6章 深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第7章 圖像處理實驗 華為云開發(fā)者學(xué)堂 華為官方云計算技術(shù)培訓(xùn)學(xué)習(xí)平臺，致力于打造精品課程，在線實驗，考試及認(rèn)證一站式云計算技術(shù)人才培訓(xùn)平臺，打造了“學(xué)、練、考、證”一站式學(xué)習(xí)與體驗平臺，為用戶提供來自：百科![]()
《API參考》。 OCR 還提供多種編程語言的SDK供您使用，SDK使用方法請參考《SDK參考》。 華為云圖片文字提取識別有哪些優(yōu)勢？ 識別精度高 采用先進的自研深度學(xué)習(xí)算法，結(jié)合億萬級海量標(biāo)注數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練，針對各種業(yè)務(wù)場景優(yōu)化 穩(wěn)定服務(wù) 華為云OCR成功應(yīng)用于各類場景，基于華為等企業(yè)客戶的長期實踐，經(jīng)受過復(fù)雜場景考驗來自：專題![]()
詳情。 由淺入深學(xué)習(xí) 您可以參考成長地圖，由淺入深學(xué)習(xí)使用OCR。 功能介紹 通過功能介紹章節(jié)的內(nèi)容，了解OCR不同類別的文字識別功能，包括通用類文字識別、證件類文字識別、票據(jù)類文字識別。 入門使用 OCR以開放API的方式提供給用戶，您可以參考《快速入門》學(xué)習(xí)并使用OCR服務(wù)。來自：專題![]()
應(yīng)用開發(fā). 文字識別服務(wù)課程 通過本課程的學(xué)習(xí)，了解文字識別的特性、解決方案等，并掌握其申請和使用方法。 圖片文字提取工具的常見問題 圖片文字提取工具的常見問題 為您解答提取圖片文字的常見問題，更多問題答疑請前往 了解更多 為您解答提取圖片文字的常見問題，更多問題答疑請前往 了解更多來自：專題![]()
，這會導(dǎo)致提取到的特征純度不足，直接影響到檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性； 3. 源碼特征提取優(yōu)點： 正好可以解決從二進制文件中生成特征的短板問題，不需要編譯可以大大提升自動化出來水平和提取效率，提取到的特征只限于源代碼中的特征和其他無關(guān)，提取到的特征純度很高。 4. 源碼特征提取缺點： 針對來自：百科![]()
語音轉(zhuǎn)寫結(jié)果。 文本時間戳 為音頻轉(zhuǎn)換結(jié)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(yīng)的原始音頻。 智能斷句 通過提取上下文相關(guān)語義特征，并結(jié)合語音特征，智能劃分?jǐn)嗑浼疤砑訕?biāo)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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