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- 小樣本的深度學(xué)習(xí) 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)的動機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：計算機視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自：百科來自：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，讓你對雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認知。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認識雙向智能。 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： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(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 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科
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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![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學(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![]()
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。 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 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![]()
快速判斷圖片中是否有涉政敏感人物等信息 廣告檢測 可識別圖像中的文字廣告、二維碼、水印等有推廣意圖的廣告圖像 不良場景檢測 準(zhǔn)確識別抽煙、賭博、手術(shù)等容易引人反感的圖像 產(chǎn)品優(yōu)勢 檢測結(jié)果準(zhǔn) 基于華為海量圖片樣本庫，和自研的深度 圖像識別 模型，識別準(zhǔn)確率高，幫助企業(yè)客戶減少人工審核成本 檢測范圍廣來自：百科![]()
一般情況下，模型構(gòu)建對輸入的訓(xùn)練數(shù)據(jù)都是有要求的，比如圖像分類，一類標(biāo)簽的數(shù)據(jù)至少20條，否則您訓(xùn)練所得的模型無法滿足預(yù)期。為了獲得更好的模型，標(biāo)注的數(shù)據(jù)越多，訓(xùn)練所得的模型質(zhì)量更佳。 正因為如此，數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作顯得有點繁重枯燥，數(shù)據(jù)多，工作重復(fù)。 ModelArts主打是一個易用、好用的AI平臺來自：百科![]()
WeLink 小微智能助手 智能推送+語音對話，信息及服務(wù)一句話直達 免費注冊 下載客戶端 服務(wù)咨詢 了解更多 WeLink小微助手產(chǎn)品介紹 小微是內(nèi)置于華為云WeLink的智能助手，是基于AI能力的一款智能應(yīng)用。小微助手具有強大AI知識大腦和語音識別能力，讓用戶與WeLink自然來自：專題![]()
本，從絕大部分客戶的使用來看，客戶上傳錯誤樣本導(dǎo)致計費的占比非常非常小，幾乎可忽略不計。 • 在客戶使用 OCR 能力，進行二次開發(fā)時，可以盡可能的通過頁面可視化提醒等方式，引導(dǎo)使用者盡量拍攝符合人眼易于識別的圖片，以保障數(shù)據(jù)質(zhì)量提升同時識別準(zhǔn)確率。 • 由于圖片的輸入非常開放，因此來自：專題![]()
華為云Stack 是部署在政企客戶本地數(shù)據(jù)中心的云基礎(chǔ)設(shè)施，通過持續(xù)創(chuàng)新，打造安全、可靠、高效的混合云，以用戶視角一朵云的能力，助力客戶從業(yè)務(wù)上云邁向深度用云，釋放數(shù)字生產(chǎn)力。 了解更多 新品發(fā)布會回顧 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。來自：百科![]()
機器學(xué)習(xí)的整體流程 4. 其他機器學(xué)習(xí)重要方法 5. 機器學(xué)習(xí)的常見算法 6. 案例講解 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。 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。來自：百科![]()
基于圖像清晰度檢測技術(shù)，對于企業(yè)上傳的數(shù)據(jù)表單，自動對圖像的清晰度進行判斷并量化，減少二次上傳，降低人工成本。 場景優(yōu)勢如下： 準(zhǔn)確率高：準(zhǔn)確檢測圖像清晰度，并進行量化。 提升企業(yè)效率：對模糊的數(shù)據(jù)表單自動檢測，減少人工復(fù)查，提升工作效率。 電商評論論壇 對于用戶賣家上傳的圖像評論通過圖像的清晰度進行智來自：百科![]()
如何知道學(xué)習(xí)卡是否已激活成功？ 如果您在激活學(xué)習(xí)卡的過程中看到“學(xué)習(xí)卡已成功激活”的提示界面，表示激活操作成功。 接下來您可以登錄優(yōu)學(xué)院平臺，在【課程】菜單下可以看到學(xué)習(xí)卡對應(yīng)的課程，證明學(xué)習(xí)卡已激活成功。 如果您既沒有看到學(xué)習(xí)卡成功激活的提示，也無法正常登錄，請重新激活學(xué)習(xí)卡或撥打來自：云商店![]()
您指定的銀行支付頁面。 3、已通過網(wǎng)銀付款了，可是沒有收到激活碼？ 請您先查看您的網(wǎng)上銀行交易記錄，確認款項是否成功劃出。 若款項已成功劃出，請用購買時的賬號，登錄優(yōu)學(xué)院網(wǎng)站。在首頁左上方個人頭像右側(cè)點擊【我的訂單】，進入我的訂單頁面。在我的訂單頁面，可以看到您訂購和支付的訂單信來自：云商店![]()
與分類不同，聚類分析數(shù)據(jù)對象，而不考慮已知的類標(biāo)號（一般訓(xùn)練數(shù)據(jù)中不提供類標(biāo)號）。聚類可以產(chǎn)生這種標(biāo)號。對象根據(jù)最大化類內(nèi)的相似性、最小化類間的相似性的原則進行聚類或分組。對象的聚類是這樣形成的，使得在一個聚類中的對象具有很高的相似性，而與其它聚類中的對象很不相似。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是來自：百科![]()
內(nèi)容審核 服務(wù)提供圖文視頻內(nèi)容檢測，覆蓋涉黃、廣告、涉暴等多種違規(guī)風(fēng)險的內(nèi)容審核，以及檢測圖像清晰度和構(gòu)圖質(zhì)量等功能。 內(nèi)容審核的應(yīng)用場景 經(jīng)典應(yīng)用場景 不合規(guī)內(nèi)容檢測 不合規(guī)內(nèi)容檢測 不合規(guī)內(nèi)容的識別和處理是UGC類網(wǎng)站內(nèi)容審核的重點工作，基于內(nèi)容檢測，可以識別并預(yù)警用戶上傳的不合規(guī)內(nèi)容，幫助客戶快速定位處理，降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險，維護網(wǎng)站內(nèi)容安全。來自：專題
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