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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、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
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像是黑白的，但在实际训练中使用数据增强后的图片能够获得更好的训练效果。 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，不同层的输来自：百科![]()
的水平。本课程将介绍深度学习算法的知识。 课程简介 本课程将会探讨深度学习中的基础理论、算法、使用方法、技巧与不同的深度学习模型。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握神经网络基础理论。 2、掌握深度学习中数据处理的基本方法。 3、掌握深度学习训练中调参、模型选择的基本方法。来自：百科![]()
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较高算力和能好的来自：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![]()
py”结尾的文件。 文件数（含文件、文件夹数量）不超过1024个。 文件总大小不超过5GB。 ModelArts训练好后的模型如何获取？ 使用自动学习产生的模型只能在ModelArts上部署上线，无法下载至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型，会存储至用户指定的 OBS 路径中，供用户下载。来自：专题![]()
华为云计算 云知识 区域网络学习中心平台 区域网络学习中心平台 时间：2021-05-10 14:48:18 云市场 严选商城 商品介绍 行业解决方案 教育 商品链接：拓维智慧教育云平台；服务商：拓维信息系统股份有限公司 （1）区域网络学习中心 建设完成区域网络学习中心，为全体中小学生来自：云商店![]()
数据孤岛，边缘天然的地理分布性, 隐私保护和网络瓶颈等因素导致数据集天然分割, 传统集中式AI模式在收敛速度, 数据传输量, 模型准确度等方面仍存在巨大挑战。 b) 边缘数据样本少，冷启动等问题，传统大数据驱动的统计ML方法无法收敛、效果差。 c) 数据异构：现有机器学习基于独立同分布假设，同一模来自：百科![]()
创建训练作业时提示“对象目录大小/数量超过限制”，如何解决？ 问题分析 创建训练作业选择的代码目录有大小和文件个数限制。 解决方法 将代码目录中除代码以外的文件删除或存放到其他目录，保证代码目录大小不超过128MB，文件个数不超过4096个。 训练作业参数填写应该注意什么？ 训练作业参数填写需要您注意以下几点：来自：专题![]()
华为云计算 云知识 华为网络AI学习赛2021-硬盘异常检测 华为网络AI学习赛2021-硬盘异常检测 时间：2021-01-05 11:41:15 华为网络AI学习赛2021-硬盘异常检测基于网络人工智能(NAIE)训练平台的硬盘异常预测程序，通过机器学习构建硬盘故障预测模型，对来自：百科![]()
【赛事简介】华为NAIE(网络人工智能引擎)是一个让网络AI开发更简单、网络AI应用更高效使能网络自动驾驶的云服务平台。为了引导新手在AI领域、网络规建维优业务领域从入门到精通，NAIE打造了网络AI学习赛2021，并有网络AI大神指导你完成从0到1的通关。本学习赛同步开启KPI异常检来自：百科![]()
华为云计算 云知识 网络人工智能高校训练营-中山大学&网络人工智能联合出品 网络人工智能高校训练营-中山大学&网络人工智能联合出品 时间：2021-04-27 15:59:32 内容简介： 将介绍人工智能基本知识体系，机器学习、深度学习、强化学习基础与实践。时空预测问题的AutoML求解—来自：百科![]()
! 本赛道为日志异常检测赛道。通信网络中部署的大规模通信设备在运行过程中会产生海量日志，日志记录了各个设备的运行状态。日志中含有传统kpi曲线无法体现的一些事件，通过收集并分析日志，可以发现或预知网络中已发生或潜在的故障。然而由于目前日志规范不统一，日志数据呈现出非结构化，数据量来自：百科![]()
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