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- 人工神经网络深度学习关系 内容精选 换一换
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计算引擎由开发者进行自定义来完成所需要的具体功能。 通过流程编排器的统一调用,整个深度神经网络应用一般包括四个引擎:数据引擎,预处理引擎,模型推理引擎以及后处理引擎。 1、数据引擎主要准备神经网络需要的数据集(如MNIST数据集)和进行相应数据的处理(如图片过滤等),作为后续计算引擎的数据来源。来自:百科
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RASR优势 识别准确率高 采用最新一代 语音识别 技术,基于深度神经网络(Deep Neural Networks,简称DNN)技术,大大提高了抗噪性能,使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络,同时在工程上进行了大量的优化,大幅提升解码速度,使识别速度在业内处于领先地位。来自:百科时间:2020-10-30 15:12:04 图像识别 ( Image Recognition ),基于深度学习和大数据,利用计算机对图像进行分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象的技术。基于深度学习技术,可准确识别图像中的视觉内容,提供多种物体、场景和概念标签,具备目标检测和属性识别等能来自:百科SIS以开放API的方式提供给用户,您可以参考《快速入门》学习并使用SIS服务。 使用方式 如果您是一个开发工程师,熟悉代码编写,想要直接调用SIS的API或SDK使用服务,您可以参考《API参考》或《SDK参考》获取详情。 由浅入深学习 您可以参考成长地图,由浅入深学习使用SIS。 录音转文字 -文字转换语音来自:专题内容审核 ( Content Moderation )基于基于深度神经网络模型,实现对图像、文本、视频内容的智能检测检测,可自动进行涉黄、广告、涉政涉暴、涉政敏感人物、违禁品和灌水文本等内容的检测,帮助客户降低业务违规风险,大幅降低人工审核成本。 随着互联网的飞速发展和信息量猛增,大量色情来自:百科