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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：百科别手写数字的模型呢？让我们来一探究竟吧。 数据集的选择与准备 机器学习中的传统机器学习和深度学习都是数据驱动的研究领域，需要基于大量的历史数据对模型进行训练，再使用模型对新的数据进行推理和预测，因此数据是机器学习中的关键要素之一。 MNIST数据集是目前手写数字识别领域使用最为广来自：百科
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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![]()
来自：专题![]()
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![]()
和产业价值。 课程简介 为了解决真实世界中的问题，我们的深度学习算法需要巨量的数据，同时也需要机器拥有处理庞大数据的能力，在现实世界中部署神经网络需要平衡效率和能耗以及成本的关系。本课程介绍了能耗高效的深度学习。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解如下知识： 1、高效的结构设计。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![]()
仿真过程中，消耗大量计算资源的同时，会产生大量临时数据，对存储带宽与时延也有极高的要求 优势 NVMe SSD 最高68万IOPS，消除存储瓶颈，提升整体性能 双精度计算 提供较CPU上百倍的双精度计算能力 无缝迁移 支持多种科学计算软件 建议搭配使用 GPU加速云服务器 GACS来自：专题![]()
来自：百科![]()
华为云计算 云知识 使用ModelArts中开发工具学习Python 使用ModelArts中开发工具学习Python 时间：2020-12-01 10:31:05 本实验指导用户基于Notebook对Python编程语言有一个基础的认知，掌握Python的基础语法。 实验目标与基本要求来自：百科![]()
计算加速型P2vs 计算加速型P2s（主售） 计算加速型P2v 计算加速型P1 推理加速型Pi2（主售） 推理加速型Pi1 相关操作链接： 适用于GPU加速实例的镜像列表 GPU加速型实例安装GRID驱动 GPU加速型实例安装NVIDIA GPU驱动及CUDA工具包 展开内容 收起内容来自：专题![]()
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GPU云服务器有哪些规格？ GPU加速型云服务器包括G系列和P系列两类。其中： G系列：图形加速型弹性云服务器，适合于3D动画渲染、CAD等。 P系列：计算加速型或推理加速型弹性云服务器，适合于深度学习、科学计算、CAE等。 2023-06-21 GPU云服务器规格 GPU云服务器 GPU加速型 GPU驱动异常怎么办？来自：专题![]()
使用ModelArts中开发工具学习Python（高级） 使用ModelArts中开发工具学习Python（高级） 时间：2020-12-02 10:27:51 本实验指导用户基于Notebook来学习Python语言中的正则表达式进行文本信息的匹配、多线程执行任务的实现和Python中类的魔法方法的使用。来自：百科![]()
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i1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景。 生态优秀 完善的生态环境，全面支持多种GPU应用程序、深度学习框架。G系列支持OpenGL、DirectX；P系列支持CUDA、OpenCL。 简单易用 一键式获取各类图形工作站、超算应用和深度学习框架、计算集群，让您真正聚焦于核心业务。来自：百科![]()
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