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- 深度学习中的卷积与反卷积 内容精选 换一换
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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，上一层的输出来自：百科
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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![]()
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![]()
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。 2、用NAS搜索轻量级网络。 3、数据高效的模型压缩。 4、1bit量化。 课程大纲 第1章 能耗高效的深度学习的背景 第2章 高效的神经元和结构设计 第3章 基于NAS的轻量级神经网络 第4章来自：百科![]()
超越了人类的水平。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 图像处理理论、应用与实验 图像处理理论、应用与实验 时间：2020-12-16 09:19:27 HCIP-AI EI Developer V2.0系列课程。计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一，它衍生出了一大批快速发展且具有实际作用的应用，包括 人脸识别 、图像检测来自：百科![]()
析确定与描述，通过TBE算子加速库接口也可实现数据格式的转换。离线模型生成器收到神经网络生成的中间图并对中间图中的每一节点进行描述，逐个解析每个算子的输入和输出。离线模型生成器分析当前算子的输入数据来源，获取上一层中与当前算子直接进行衔接的算子类型，通过TBE算子加速库的接口进入来自：百科![]()
算子名称（Name）即算子的名称，用于标识网络中的某个算子，同一网络中每一个算子的名称需要保持唯一。如下图所示conv1，pool1，conv2都是此网络中的算子名称，其中conv1与conv2算子的类型为Convolution，表示分别做一次卷积运算。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在华为云学院来自：百科![]()
一个函数空间到函数空间上的映射O：X→X；从广义上讲，对任何函数进行某一项操作都可以认为是一个算子。于我们而言，我们所开发的算子是网络模型中涉及到的计算函数。在Caffe中，算子对应层中的计算逻辑，例如：卷积层（ConvolutionLayer）中的卷积算法，是一个算子；全连接层来自：百科![]()
Processing）服务，基于对视频的整体分析，提供封面、拆条、摘要等能力 功能描述 视频拆条：基于深度学习多模态信息分析技术，快速准确地把长视频分割成不同主题的片段，提高视频识别、剪辑、检索等处理的效率 视频封面：基于互联网在线视频的内容理解，快速输出具有代表性和吸引力的精彩封面 视频摘要：基于视频的内容相来自：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![]()
内容审核 视频检测 视频内容审核为各类视频平台提供视频中涉黄、涉恐、涉暴内容自动审核，有效遏制风险与释放审核人力，提升效率。 产品优势： 1. 多模态审核：支持同时对视频字幕、声音与画面多维度智能核查； 2. 准确率高：采用深度卷积神经网络与海量训练数据，模型识别准确率高； 3. 识别速来自：百科![]()
，研发投入最多的领域成为中国最具代表性的AI技术。 为了普及AI技术知识，华为云赛事平台举办了本次“云上先锋”--AI主题赛。在本次比赛中，华为云AI大神将教你从0到1通关 图像识别 ！！帮你实现当下热门的垃圾分类、自动驾驶技术。 【赛事简介】 本次比赛为AI主题赛中的挑战赛。选手可来自：百科
