Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購買
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購買
- 數(shù)學(xué)活動(dòng)中的深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
-
征形成更抽象的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(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機(jī)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(xué)習(xí)的典型模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用：計(jì)算機(jī)視覺、 語音識(shí)別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自：百科來自：百科
- 數(shù)學(xué)活動(dòng)中的深度學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
-
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 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(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)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識(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。來自：百科
- 數(shù)學(xué)活動(dòng)中的深度學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
-
![]()
的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識(shí)： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡介 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(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)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(dá)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![]()
課程簡介 人工智能的技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學(xué)模型之上，本課程為大家介紹AI中所用到的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握線性代數(shù)的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 2、掌握概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 3、理解信息熵與基尼系數(shù)的相關(guān)知識(shí)。 4、掌握常用的最優(yōu)化算法及應(yīng)用。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python 時(shí)間：2020-12-01 10:31:05 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook對(duì)Python編程語言有一個(gè)基礎(chǔ)的認(rèn)知，掌握Python的基礎(chǔ)語法。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本實(shí)驗(yàn)，您將能夠：來自：百科![]()
使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 時(shí)間：2020-12-02 10:27:51 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。來自：百科![]()
檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車的位置。 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。來自：專題![]()
云知識(shí) 伸縮活動(dòng) 伸縮活動(dòng) 時(shí)間：2020-12-10 19:50:32 伸縮組中增加或減少實(shí)例的過程稱為伸縮活動(dòng)。伸縮活動(dòng)的目的是使應(yīng)用系統(tǒng)中當(dāng)前實(shí)例數(shù)和期望實(shí)例數(shù)保持一致，或達(dá)到已設(shè)置的伸縮策略觸發(fā)條件時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)修改期望實(shí)例數(shù)，從而觸發(fā)伸縮活動(dòng)，執(zhí)行增加或減少實(shí)例數(shù)量的操作，保證業(yè)務(wù)正常運(yùn)行的同時(shí)節(jié)約資源。來自：百科![]()
檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車的位置。 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。來自：專題![]()
和國內(nèi)最前沿的教育資訊。 育兒指導(dǎo)：匯總幼兒生活軌跡中會(huì)遇到的一些常見問題，并根據(jù)幼兒生理特點(diǎn)、心理特點(diǎn)，提供最優(yōu)的解決思路。 專家視角：發(fā)布國際和國內(nèi)幼兒行業(yè)的重大新聞、重大科研成果或者科研會(huì)議日程。 安全保育：精選一大批專業(yè)的教育知識(shí)，供家長和幼師參考，為孩子的未來保駕護(hù)航。來自：云商店![]()
登錄Flexus云服務(wù)器X實(shí)例控制臺(tái)，單擊左上角的選擇區(qū)域和項(xiàng)目。 2.選擇要登錄的云服務(wù)器，單擊“操作”列下的“遠(yuǎn)程登錄”。 3.根據(jù)界面提示輸入用戶名密碼登錄云服務(wù)器。 Linux系統(tǒng)公共鏡像用戶名默認(rèn)為“root”。 密碼為購買X實(shí)例時(shí)設(shè)置的密碼，如果您遺忘了此密碼可在控制臺(tái)重置密碼。來自：專題![]()
個(gè)團(tuán)隊(duì)。 2、 活動(dòng)管理 在活動(dòng)管理中可以查看、管理您創(chuàng)建的所有活動(dòng)，點(diǎn)擊右上方可“創(chuàng)建活動(dòng)”。 1) 如您在團(tuán)隊(duì)中的身份是普通成員，您只可以查看和管理自己的活動(dòng)； 2) 如您是團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建者或管理員，您可以查看和管理所有成員的活動(dòng)。 3、 團(tuán)隊(duì)信息 1）在團(tuán)隊(duì)信息中，如您是團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建來自：專題![]()
其保持互動(dòng)的方式與能力。 華為Attendee活動(dòng)管理平臺(tái)的能力： 隨著5G、云、AI、AR/VR、 實(shí)時(shí)音視頻 、元宇宙等新技術(shù)的出現(xiàn)、成熟，能夠?yàn)槠髽I(yè)及其客戶構(gòu)建更具沉浸感、儀式感、互動(dòng)感的云上空間，實(shí)現(xiàn)“零”距離溝通。同時(shí)通過對(duì)活動(dòng)數(shù)據(jù)的有效洞察，能夠幫助企業(yè)更好的洞悉商機(jī)、促進(jìn)轉(zhuǎn)化。來自：專題![]()
入。 【獎(jiǎng)品獎(jiǎng)勵(lì)】現(xiàn)在報(bào)名學(xué)習(xí)，還有百萬碼豆、開發(fā)者IP-折疊背包、開發(fā)者IP-鼠標(biāo)墊、IP-PVC包等精美禮品等你拿！ AI的研究成果深刻改變著人們的生活，將來AI的發(fā)展將會(huì)更加快速，給人們的生活工作和教育帶來更大的影響。AI人才在全球范圍都是緊缺的。國內(nèi)這個(gè)缺口也極大，可達(dá)缺來自：百科![]()
精美周邊等應(yīng)有盡有！活動(dòng)長期有效，戳鏈接立刻參與吧！ 活動(dòng)一：云端星評(píng)丨評(píng)價(jià)有禮活動(dòng) 你的一次小小的心得 一條小小的評(píng)論 就能幫助更多的有購買需求的人~ 動(dòng)動(dòng)手指，發(fā)表滿30字的優(yōu)質(zhì)評(píng)論就能獲得100元華為云代金券哦~100%可領(lǐng)~ 評(píng)價(jià)滿100字+3個(gè)標(biāo)簽的推薦點(diǎn)評(píng)，還有機(jī)會(huì)額外贏得云市場(chǎng)定制精美周邊一份~來自：云商店
看了本文的人還看了
- 淺談深度學(xué)習(xí)背后的數(shù)學(xué)
- 深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué) —— 矩陣篇
- 深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué) —— 矩陣乘向量及其特性
- 深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué) —— 有名有姓的矩陣
- 機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)意義
- 機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué) —— 向量篇
- 深度學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)-概率與信息論
- 深度學(xué)習(xí)算法中的集成學(xué)習(xí)（Ensemble Learning）與深度學(xué)習(xí)的結(jié)合
- 動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)需要這些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)
- 深度學(xué)習(xí)算法中的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Deep Reinforcement Learning）