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大V讲堂——双向深度学习 大V讲堂——双向深度学习 时间：2020-12-09 14:52:19 以当今研究趋势由前馈学习重新转入双向对偶系统为出发点，从解码与编码、识别与重建、归纳与演绎、认知与求解等角度，我们将概括地介绍双向深度学习的历史、发展现状、应用场景，着重介绍双向深度学习理论、算法和应用示例。来自：百科本次训练所使用的经过数据增强的图片 基于深度学习的识别方法 与传统的机器学习使用简单模型执行分类等任务不同，此次训练我们使用深度神经网络作为训练模型，即深度学习。深度学习通过人工神经网络来提取特征，不同层的输出常被视为神经网络提取出的不同尺度的特征，上一层的输出作为下一层的输入，层层连接构成深度神经网络。 1994年，Yann来自：百科
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华为云计算 云知识 AI技术领域课程--深度学习 AI技术领域课程--深度学习 时间：2020-12-15 15:23:12 深度学习是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。目前，在图像、 语音识别 、自然语言处理、强化学习等许多技术领域中，深度学习获得了广泛的应用，并且在某些问来自：百科![]()
华为云计算 云知识 大V讲堂——能耗高效的深度学习 大V讲堂——能耗高效的深度学习 时间：2020-12-08 10:09:21 现在大多数的AI模型，尤其是计算视觉领域的AI模型，都是通过深度神经网络来进行构建的，从2015年开始，学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要来自：百科![]()
华为云计算 云知识 基于深度学习算法的语音识别 基于深度学习算法的语音识别 时间：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练，让使用者在了解语音识别基本的原理与实战的同时，更好的了解人工智能的相关内容与应用。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 深度学习：IoT场景下的AI应用与开发 深度学习：IoT场景下的AI应用与开发 时间：2020-12-08 10:34:34 本课程旨基于自动售卖机这一真实场景开发，融合了物联网与AI两大技术方向，向您展示AI与IoT融合的场景运用并解构开发流程；从 物联网平台来自：百科![]()
、自动机器学习等领域。 课程简介 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。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、了解深度学习。 2、了解深度神经网络。 课程大纲 第1章 深度学习和神经网络来自：百科![]()
人脸识别 以人脸特征作为识别个体身份的一种个体生物特征识别方法。其通过分析提取用户人脸图像数字特征产生样本特征序列，并将该样本特征序列与已存储的模板特征序列进行比对，用以识别用户身份。 2.3 语音识别 通过各种技术，把语音信号转变为相应的文本或命令的过程。主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。来自：云商店![]()
分类模型并基于动态图算法进行融合，来提升预测性能 时间序列预测 利用过去数据预测未来趋势；可基于时间维度进行自动任务理解和辅助特征工程，来提升时间序列类任务的精度 异常检测 用于预测数据集中的异常数据点；可通过学习正常数据的特征分布规律来建立基准模型，可融合多个基准模型提升预测精度并减少误报和漏报的情况来自：专题![]()
实战篇：刷脸时代已经到来，你准备好了吗？ 时间：2020-12-14 16:36:37 手把手教你玩转人脸识别，初探深度学习。 课程简介 本课程主要内容包括：人脸识别原理、机器如何提取图像的特征。 课程目标 通过本课程学习，了解机器学习的方法及快速掌握人脸识别应用。 课程大纲 第1节 机器学习内容回顾 第2节来自：百科![]()
，这会导致提取到的特征纯度不足，直接影响到检测结果的准确性； 3. 源码特征提取优点： 正好可以解决从二进制文件中生成特征的短板问题，不需要编译可以大大提升自动化出来水平和提取效率，提取到的特征只限于源代码中的特征和其他无关，提取到的特征纯度很高。 4. 源码特征提取缺点： 针对来自：百科![]()
图像处理基本任务 第5章 特征提取与传统图像处理算法 第6章 深度学习与卷积神经网络 第7章 图像处理实验 华为云开发者学堂 华为官方云计算技术培训学习平台，致力于打造精品课程，在线实验，考试及认证一站式云计算技术人才培训平台，打造了“学、练、考、证”一站式学习与体验平台，为用户提供来自：百科![]()
华为云计算 云知识 什么是 图像搜索 什么是图像搜索 时间：2020-09-16 11:27:14 图像搜索（ Image Search ）基于深度学习与 图像识别 技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API（Application来自：百科![]()
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