- 稀疏編碼在深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
-
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)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自:百科
- 稀疏編碼在深度學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
-
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:百科較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)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(shí)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(jiǎn)單總結(jié)一下: 1. 使用Min來(lái)自:百科
- 稀疏編碼在深度學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
-
AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-15 15:23:12 深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。目前,在圖像、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中,深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛的應(yīng)用,并且在某些問題上已經(jīng)達(dá)到來(lái)自:百科ModelArts使用簡(jiǎn)介:根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選擇您的使用方式 簡(jiǎn)介 文檔導(dǎo)讀 學(xué)習(xí)項(xiàng)目 文檔導(dǎo)讀 職業(yè)認(rèn)證考試的學(xué)習(xí)方法 線上課 華為企業(yè)人工智能高級(jí)開發(fā)者培訓(xùn):培訓(xùn)內(nèi)容 文檔導(dǎo)讀 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介:自動(dòng)學(xué)習(xí)功能介紹 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介:自動(dòng)學(xué)習(xí)功能介紹 概覽 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介:自動(dòng)學(xué)習(xí)流程介紹 文檔導(dǎo)讀 準(zhǔn)備算法相關(guān)信息:準(zhǔn)備算法相關(guān)信息來(lái)自:百科值。 課程簡(jiǎn)介 為了解決真實(shí)世界中的問題,我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù),同時(shí)也需要機(jī)器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力,在現(xiàn)實(shí)世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學(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)。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(lái)自:百科經(jīng)驗(yàn),在國(guó)際頂級(jí)會(huì)議和期刊上發(fā)表超過50篇論文,谷歌引用數(shù)1700,擅長(zhǎng)大規(guī)模視覺識(shí)別、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)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員:來(lái)自:百科需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)自:百科《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 EC-IoT是將對(duì)實(shí)時(shí)性、安全性和可靠性有嚴(yán)格要求的應(yīng)用部署在靠近數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)(如網(wǎng)關(guān))上,讓數(shù)據(jù)在最短的時(shí)間內(nèi)得到分析和處理,將私密性數(shù)據(jù)限制在最小的網(wǎng)絡(luò)范圍內(nèi),并通過減少數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的次數(shù)降低數(shù)據(jù)失真的幾率。數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)邊緣進(jìn)行聚合、存儲(chǔ)和來(lái)自:專題知識(shí)共享平臺(tái)SQL注入攻擊 | 企業(yè)主機(jī)安全 病毒木馬查殺體驗(yàn) 查看更多收起 微認(rèn)證 在線學(xué)練考,還有官方權(quán)威證書等你來(lái)拿 HTTPS加密電商網(wǎng)站 在信息時(shí)代,網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物、搜索信息、微信聊天等都需要和網(wǎng)絡(luò)打交道。通過本微認(rèn)證,了解如何實(shí)現(xiàn)電商網(wǎng)站加密傳輸,全面保障網(wǎng)站安全 立即購(gòu)買 云上主機(jī)安全來(lái)自:專題《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 EC-IoT是將對(duì)實(shí)時(shí)性、安全性和可靠性有嚴(yán)格要求的應(yīng)用部署在靠近數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)(如網(wǎng)關(guān))上,讓數(shù)據(jù)在最短的時(shí)間內(nèi)得到分析和處理,將私密性數(shù)據(jù)限制在最小的網(wǎng)絡(luò)范圍內(nèi),并通過減少數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的次數(shù)降低數(shù)據(jù)失真的幾率。數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)邊緣進(jìn)行聚合、存儲(chǔ)和來(lái)自:專題同時(shí)支持分布式事務(wù),同城跨AZ部署,數(shù)據(jù)0丟失,支持1000+的擴(kuò)展能力,PB級(jí)海量存儲(chǔ)。 快速 購(gòu)買GaussDB 數(shù)據(jù)庫(kù) 在 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 的管理控制臺(tái)購(gòu)買實(shí)例,目前, GaussDB 數(shù)據(jù)庫(kù)支持“按需計(jì)費(fèi)”和“包年/包月”計(jì)費(fèi)方式購(gòu)買。您可以根據(jù)業(yè)務(wù)需要定制相應(yīng)計(jì)算能力和存儲(chǔ)空間的GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例。來(lái)自:專題
- 深度學(xué)習(xí)算法中的稀疏編碼(Sparse Coding)
- 深度學(xué)習(xí)算法中的稀疏自編碼器(Sparse Autoencoders)
- 稀疏編碼最優(yōu)化解法
- 基于深度學(xué)習(xí)的兩種信源信道聯(lián)合編碼
- 稀疏矩陣
- 深度學(xué)習(xí)算法中的自動(dòng)編碼器(Autoencoders)
- 基于深度學(xué)習(xí)的藥品分類編碼映射系統(tǒng):設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型:變分自編碼器(VAE)
- 深度學(xué)習(xí)在藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的興起
- 深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)(五):使用自動(dòng)編碼器生成圖像