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  • 征形成更抽象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。研究深入學習動機是建立模擬大腦分析學習神經網絡,它模擬大腦機制來解釋說明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學習典型模型:卷積神經網絡模型、深度信任網絡模型、堆棧自編碼網絡模型。 深度學習應用:計算機視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領域。
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    華為云計算 云知識 深度學習概覽 深度學習概覽 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習相關基本知識,其中包括深度學習發(fā)展歷程、深度學習神經 網絡部件、深度學習神經網絡不同類型以及深度學習工程中常見問題。 目標學員
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  • 本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應用示例,讓你對雙向深度學習有初步認知。 課程目標 通過本課程學習,使學員: 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能理論、算法和應用示例。 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 面向未來智能世界,數(shù)字化
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    深度學習。 課程目標 通過本課程學習,使學員了解如下知識: 1、高效結構設計。 2、用NAS搜索輕量級網絡。 3、數(shù)據(jù)高效模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效深度學習背景 第2章 高效神經元和結構設計 第3章 基于NAS輕量級神經網絡 第4章
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  • 云知識 基于深度學習算法語音識別 基于深度學習算法語音識別 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原理與實戰(zhàn)同時,更好了解人工智能相關內容與應用。
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    更好訓練效果。 本次訓練所使用經過數(shù)據(jù)增強圖片 基于深度學習識別方法 與傳統(tǒng)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網絡作為訓練模型,即深度學習。深度學習通過人工神經網絡來提取特征,不同層輸出常被視為神經網絡提取出不同尺度特征,上一層輸出
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    至超越了人類水平。本課程將介紹深度學習算法知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同深度學習模型。 課程目標 通過本課程學習,使學員: 1、掌握神經網絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。
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    華為云計算 云知識 深度學習:IoT場景下AI應用與開發(fā) 深度學習:IoT場景下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)網與AI兩大技術方向,向您展示AI與IoT融合場景運用并解構開發(fā)流程;從 物聯(lián)網平臺
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    VPS主機是什么,和云服務器區(qū)別 云服務器平臺如何搭建,詳細教程 學生云服務器怎么用,有哪些應用場景 境外服務器有哪些優(yōu)勢,有哪些應用場景 linux服務器優(yōu)勢,怎么購買 永久使用云服務器好處,如何申請 云服務器哪個好,為什么選擇華為云 免費服務器有什么優(yōu)勢?怎么申請 如何購買服務器?如何搭建個人服務器
    來自:專題
    、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習發(fā)展前景及其面臨巨大挑戰(zhàn);深度神經網絡基本單元組成和產生表達能力方式及復雜訓練過程。 課程目標 通過本課程學習,使學員: 1、了解深度學習。 2、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡
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    科學計算 在科學計算領域,要求極強雙精度計算能力。在模擬仿真過程中,消耗大量計算資源同時,會產生大量臨時數(shù)據(jù),對存儲帶寬與時延也有極高要求 優(yōu)勢 NVMe SSD 最高68萬IOPS,消除存儲瓶頸,提升整體性能 雙精度計算 提供較CPU上百倍雙精度計算能力 無縫遷移 支持多種科學計算軟件
    來自:專題
    可以根據(jù)您需求隨時調整您彈性云服務器規(guī)格。 云平臺提供了多種實例類型供您選擇,不同類型實例可以提供不同計算能力和存儲能力。同一實例類型下可以根據(jù)GPU和內存配置選擇不同實例規(guī)格。 立即購買 如何選擇GPU服務器配置? 如何選擇GPU服務器配置? GPU服務器配置要從內
    來自:專題
    云知識 GPU加速云服務器優(yōu)勢 GPU加速云服務器優(yōu)勢 時間:2020-10-12 17:07:27 GPU加速云服務器GPU Accelerated Cloud Server,GA CS )能夠提供優(yōu)秀浮點計算能力,從容應對高實時、高并發(fā)海量計算場景。P系列適合深度學習,
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    對高實時、高并發(fā)海量計算場景。GPU加速云服務器包括圖形加速型(G系列)和計算加速型(P系列)兩類。 圖形加速型即“G系列”彈性云服務器適合于3D動畫渲染、CAD等。 計算加速型即“P系列”彈性云服務器適合深度學習、科學計算、CAE等。 立即購買 管理控制臺 GPU服務器
    來自:專題
    如何購買GPU P1型云服務器? 如何購買GPU P2v型云服務器? 驅動工具 P2v型彈性云服務器安裝GPU驅動及CUDA工具包 GPU加速型實例安裝GRID/vGPU驅動 GPU服務器怎么使用相關文章精選推薦 GPU是什么_GPU是干什么_GPU作用_GPU簡介 云服務器怎么選,需要考慮哪些因素
    來自:專題
    什么是GPU服務器配置? GPU服務器創(chuàng)建成功后,您就可以像使用自己本地PC或物理服務器一樣,在云上使用彈性云服務器,打造一個高效、可靠、安全計算環(huán)境。彈性云服務器開通是自助完成,您只需要指定CPU、內存、操作系統(tǒng)、規(guī)格、登錄鑒權方式即可,同時也可以根據(jù)您需求隨時調整您彈性云服務器規(guī)格。 云
    來自:專題
    計算資源同時,會產生大量臨時數(shù)據(jù),對存儲帶寬與時延也有極高要求 優(yōu)勢 NVMe SSD 最高68萬IOPS,消除存儲瓶頸,提升整體性能 雙精度計算 提供較CPU上百倍雙精度計算能力 無縫遷移 支持多種科學計算軟件 建議搭配使用 GPU加速云服務器 GACS 云硬盤 EVS 虛擬私有云
    來自:專題
    云知識 GPU加速云服務器功能 GPU加速云服務器功能 時間:2020-10-12 17:11:20 GPU加速云服務器GPU Accelerated Cloud Server,GACS)能夠提供優(yōu)秀浮點計算能力,從容應對高實時、高并發(fā)海量計算場景。P系列適合深度學習,
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    華北-北京一 可用區(qū)1 - 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅動,一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致力于讓云無處不在,讓智能無所不及,共建智能世界云底座。 華為云官網立即注冊一元域名華為 云桌面
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    華為云計算 云知識 GPU加速云服務器應用場景 GPU加速云服務器應用場景 時間:2020-10-12 17:09:17 GPU加速云服務器GPU Accelerated Cloud Server,GACS)能夠提供優(yōu)秀浮點計算能力,從容應對高實時、高并發(fā)海量計算場景。P系
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    上完成,滿足企業(yè)數(shù)據(jù)不下云,高效完成企業(yè)業(yè)務需求,減少企業(yè)重資產以及維護工作,使客戶更聚焦在自身業(yè)務發(fā)展上 華為云渲染解決方案架構是什么樣? 華為云渲染解決方案提供高性能、高可靠、簡便安全計算、存儲、網絡服務,滿足各種渲染場景性能需求,縮短渲染周期,提升企業(yè)效益 華為云渲染解決方案架構優(yōu)勢有哪些?
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