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- 提高深度學(xué)習(xí)性能的四種方式 內(nèi)容精選 換一換
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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(lái)解釋說(shuō)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(jué)、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。來(lái)自：百科來(lái)自：百科
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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 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化來(lái)自：百科的深度學(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)： 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(lái)自：百科
- 提高深度學(xué)習(xí)性能的四種方式 更多內(nèi)容
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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![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)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(jiǎn)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(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)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(lái)自：百科![]()
至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(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) 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![]()
IO云硬盤，它最小的IOPS為1500，最大IOPS為33000，如果申請(qǐng)了一個(gè)100G的超高IO云硬盤，它的性能就是容量100G，乘以每GB的IOPS 50等于5000IOPS。若是申請(qǐng)了一個(gè)1T的超高IO云硬盤，公式計(jì)算的結(jié)果會(huì)大于最大的IOPS，則它的性能還是為33000萬(wàn)IOPS。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![]()
云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB調(diào)優(yōu)案例總覽 選擇合適的分布列 案例 選擇合適的分布列從而進(jìn)行性能提升。 選擇合適的分布列從而進(jìn)行性能提升。 建立合適的索引 案例 通過(guò)建立合適的索引進(jìn)行優(yōu)化。 通過(guò)建立合適的索引進(jìn)行優(yōu)化。 增加JOIN列非空條件 案例 在語(yǔ)句中手動(dòng)添加JOIN列的非空判斷減少耗時(shí)。 在語(yǔ)句來(lái)自：專題![]()
樣可以減少對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)次數(shù)，提高系統(tǒng)性能。 在使用分布式緩存時(shí)，需要注意下面幾點(diǎn)。首先是緩存的一致性，需要采用一種分布式一致性算法來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的同步更新。其次是緩存的容量，需要考慮緩存容量的大小和分布式緩存節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，以確保緩存數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和訪問(wèn)效率。最后是緩存的過(guò)期策略，需要根據(jù)來(lái)自：專題![]()
在軟件研發(fā)中，制品倉(cāng)庫(kù)用于存放由源碼編譯生成的、可運(yùn)行的二進(jìn)制文件。作為開(kāi)發(fā)的成果性產(chǎn)物，這些二進(jìn)制文件可運(yùn)行于服務(wù)器上提供服務(wù)，或作為進(jìn)一步集成的編譯依賴參與應(yīng)用構(gòu)建。 可以說(shuō)，整個(gè)軟件研發(fā)作業(yè)過(guò)程與目標(biāo)的達(dá)成，都基于制品的獲取、生產(chǎn)、歸檔、應(yīng)用而運(yùn)作。流暢、高效、可靠的制品倉(cāng)庫(kù)，是軟件開(kāi)發(fā)工具不可或缺的基礎(chǔ)。來(lái)自：專題![]()
作站上傳到掛載的文件系統(tǒng)，最終實(shí)現(xiàn)多個(gè)編輯工作站直接對(duì)掛載文件系統(tǒng)中的素材進(jìn)行編輯。 高性能計(jì)算 高性能計(jì)算通常指以計(jì)算為目的，使用了很多處理器的單個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或者使用了多臺(tái)計(jì)算機(jī)集群的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和環(huán)境。能夠執(zhí)行一般個(gè)人電腦無(wú)法處理的大資料量與高性能的運(yùn)算。高性能計(jì)算具有超高浮點(diǎn)來(lái)自：專題![]()
實(shí)現(xiàn)多個(gè)業(yè)務(wù)任務(wù)的流程、資源的協(xié)調(diào)一致，成為組織的競(jìng)爭(zhēng)力卻有挑戰(zhàn)，業(yè)務(wù)的發(fā)展和創(chuàng)新需要協(xié)同數(shù)據(jù)和信息的支撐。 ● 提高業(yè)務(wù)協(xié)同效率： 數(shù)字化企業(yè)通過(guò)流程和數(shù)據(jù)串聯(lián)業(yè)務(wù)，打造開(kāi)放、連接的新業(yè)務(wù)模式。如中冶南方都市環(huán)保工程技術(shù)股份有限公司，通過(guò)搭建覆蓋總部和分子機(jī)構(gòu)的大協(xié)同平臺(tái)，建立來(lái)自：云商店![]()
88個(gè)值，取其中的最大值作為計(jì)費(fèi)帶寬。帶寬費(fèi)用通常以Mbps為單位計(jì)費(fèi)，用戶所需的帶寬越大，費(fèi)用越高。 月結(jié)95峰值帶寬計(jì)費(fèi)：在一個(gè)自然月內(nèi)，將每個(gè)有效日的所有峰值帶寬的統(tǒng)計(jì)點(diǎn)進(jìn)行排序，去掉數(shù)值最高的5%的統(tǒng)計(jì)點(diǎn)，取剩下的數(shù)值最高統(tǒng)計(jì)點(diǎn)為計(jì)費(fèi)點(diǎn)，再根據(jù)合同約定的單價(jià)計(jì)費(fèi)。 日峰值來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 常見(jiàn)的備份方式分類方法 常見(jiàn)的備份方式分類方法 時(shí)間：2021-07-01 13:43:57 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)備份與恢復(fù) 備份方式可主要根據(jù)數(shù)據(jù)集合的范圍、是否停用數(shù)據(jù)庫(kù)及備份內(nèi)容進(jìn)行分類。 1.根據(jù)備份的數(shù)據(jù)集合的范圍： 全量備份 差異備份 增量備份來(lái)自：百科![]()
證事故影響在最小的范圍內(nèi)。 4，注塑工藝實(shí)時(shí)采集和監(jiān)測(cè) 實(shí)現(xiàn)了信息化的工藝標(biāo)準(zhǔn)管理方式，為生產(chǎn)技術(shù)的更新提供強(qiáng)有力的積累；生產(chǎn)工藝參數(shù)的全面獲取，實(shí)時(shí)采集每一模工藝參數(shù)并進(jìn)行記錄；事先提供趨勢(shì)分析，事中提供工藝告警，事后提供原因的記錄；多年行業(yè)累計(jì)，最大程度提高工藝管理水準(zhǔn)與工藝管理工作效率。來(lái)自：云商店![]()
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 性能管理的意義有哪些 性能管理的意義有哪些 時(shí)間：2021-07-01 15:46:01 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 應(yīng)用性能管理 性能管理的意義主要為資源的高效使用、偵測(cè)系統(tǒng)問(wèn)題和容量規(guī)劃幾個(gè)方面。 1.資源的高效使用 數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)際上總是在有限的環(huán)境下運(yùn)行。 對(duì)資源的有效管理確來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 性能管理的目標(biāo)有哪些 性能管理的目標(biāo)有哪些 時(shí)間：2021-07-01 15:51:49 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 應(yīng)用性能管理 性能管理的目標(biāo) 1.數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的基本指標(biāo) 吞吐量； 響應(yīng)時(shí)間。 2.OLTP 在可接受的響應(yīng)時(shí)間基礎(chǔ)之上提供盡可能高的吞吐量。 降低單位資來(lái)自：百科
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