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神经网络结构搜索是当前深度学习最热门的话题之一，已经成为了一大研究潮流。本课程将介绍神经网络结构搜索的理论基础、应用和发展现状。来自：其他本课程介绍了常见网络域案例问题，从问题背景，排查思路，排查方法，解决方案等方面全面阐述问题的处理过程及方法，为问题处理人提供整合思路，方便问题快速准备处理。来自：其他
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本实验基于E CS 环境，指导学员完成容器实验操作。主要包含容器网络管理。来自：其他本课程介绍了常见网络域案例问题，从问题背景，排查思路，排查方法，解决方案等方面全面阐述问题的处理过程及方法，为问题处理人提供整合思路，方便问题快速准备处理。来自：其他
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生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是非监督式学习的一种方法，通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习，迅速成为了最具前景的深度学习模型。来自：其他![]()
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本教程介绍了非参数化生成模型GAN的概念和优化过程、稳定GAN优化过程的方式；评价GAN生成样本质量的评价标准，包括Inception score和FID等。来自：其他![]()
本课程主要介绍华为云公有云和混合云主要网络产品。来自：其他![]()
本课程主要介绍Agent使能ADN自智网络的概念及其在各领域的应用潜力，特别是在通信运维领域的突破性应用。通过丰富的案例分析来展示Agent如何在车联网、IPRAN网络等复杂场景中发挥关键作用，实现智能化运维。同时，课程还将深入探讨Agent解决方案及关键技术，帮助学员全面了解并掌握这一前沿技术。来自：其他![]()
本课程由台湾大学李宏毅教授2022年开发的课程，主要介绍局部最小值与鞍点、批次与动量、自动调整学习速率、损失函数也可能有影响、批次标准化简介。来自：其他![]()
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本课程主要介绍Wi-Fi网络级仿真的背景、现状与挑战，阐述WiFiNet++平台的特性及关键技术，并系统讲解其部署与仿真流程。通过学习，可掌握核心仿真知识，了解WiFiNet++平台，为网络优化与创新提供有力支撑来自：其他![]()
本课程由华为诺亚的卢老师，介绍网络与联邦协同收敛性分析与设计。通信网络在通信延时、带宽&能量、资源配置等方面均面临挑战，联邦学习在算法精度&收敛速度、计算量&数据分布、训练调度等方面均面临挑战，本课程从理论上，给出了通信网络与联邦学习之间的桥梁。来自：其他![]()
本教程介绍了AI解决方案深度学习的发展前景及其面临的巨大挑战；深度神经网络的基本单元组成和产生表达能力的方式及复杂的训练过程。来自：其他![]()
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深度神经网络让机器拥有了视觉的能力，实战派带你探索深度学习！来自：其他![]()
面向对云上网络设计感兴趣的人员，社会大众以及高校师生 华为云基础产品结合大二层网络设计完成具体实践 了解网络基础规划能力，掌握华为云基础产品以及大二层规划具体实现 了解大二层规划价值，感受企业上云过程中网络条件对于业务的重要性 云上大二层网络设计实践 云上大二层网络实践原理 大二层网络介绍来自：其他![]()
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