深度循环神经网络是无监督学习吗 内容精选 换一换
  • 计算机视觉基础:深度学习和神经网络

    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 华为云 面向未来的智能世界,数字化企业发展的

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  • AI技术领域课程--深度学习

    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

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  • 深度循环神经网络是无监督学习吗 相关内容
  • 深度学习

    华为云计算 云知识 深度学习 深度学习 时间:2020-11-23 16:30:56 深度学习( Deep Learning,DL)机器学习的一种,机器学习实现人工智能的必由之路。深度学习的概念源于人工神经网络的研究,包含多个隐藏层的多层感知器就是深度学习结构。深度学习通过组合低层

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  • 打手机智能识别

    更能精确的监测到作业人员打手机行为,加强安全管控。 打手机智能检测算法基于人工智能技术领域中的深度学习技术,结合大数据,使用大量的人员打手机图片数据采用监督学习的方式进行智能检测训练。算法采用深度卷积神经网络提取数据中关键特征,忽略图片数据中的不相关信息,并结合业务逻辑进行推理判断。

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  • 深度循环神经网络是无监督学习吗 更多内容
  • 神经网络基础

    华为云计算 云知识 神经网络基础 神经网络基础 时间:2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列课程。神经网络深度学习的重要基础,理解神经网络的基本原理、优化目标与实现方法学习后面内容的关键,这也是本课程的重点所在。 目标学员

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  • AI技术领域课程--机器学习

    第11章 有监督学习-Boosting 第12章 有监督学习-Adaboost 第13章 有监督学习-GBDT 第14章 有监督学习-Xgboost 第15章 监督学习-聚类算法 第16章 监督学习 - 关联规则 华为云 面向未来的智能世界,数字化企业发展的必由之路。数字化

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  • 深度学习概览

    训练法则 3. 激活函数 4. 正则化 5. 优化器 6. 神经网络类型 7. 常见问题 华为云 面向未来的智能世界,数字化企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生,全数字化、全云化、AI驱动,一切皆服务。 华为云将持续创新,携手客户、合作伙伴和开发者,致力于让云

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  • 大V讲堂——开放环境下的自适应视觉感知

    通过本课程的学习,使学员了解: 1、如何构建高效的神经网络基础模型。 2、如何学习显著性物体、边缘等通用属性。 3、如何利用通用属性构建弱监督学习模型,并进而利用互联网数据自主完成知识学习。 课程大纲 第1章 什么开放环境的自适应感知 第2章 面向识别与理解的神经网络共性技术 第3章 通用视觉基元属性感知

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  • 大V讲堂——神经网络结构搜索

    大V讲堂——神经网络结构搜索 大V讲堂——神经网络结构搜索 时间:2020-12-14 10:07:11 神经网络结构搜索当前深度学习最热门的话题之一,已经成为了一大研究潮流。本课程将介绍神经网络结构搜索的理论基础、应用和发展现状。 课程简介 神经网络结构搜索(NAS) 一种自动

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  • 入门篇:人工智能开启新纪元

    人工智能发展及应用 第2节 人工智能与机器学习 第3节 监督学习与非监督学习实例讲解 第4节 如何快速掌握AI应用的能力 AI开发平台ModelArts ModelArts面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Trai

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  • 框架管理器离线模型生成介绍

    果不需要量化,则直接进行离线模型编译生成离线模型。 量化方式分为数据偏移量化和偏移量化,需要输出量化度(Scale)和量化偏移(Offset)两个参数。在数据量化过程中,指定偏移量化时,数据都采用偏移量化模式,计算出量化数据的量化度;如果指定数据偏移量化,则数据采用偏移模式

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  • 大V讲堂——双向深度学习

    本课程介绍了双向深度学习理论、算法和应用示例,让你对双向深度学习有初步的认知。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、认识双向智能。 2、了解深度双向智能的理论、算法和应用示例。 课程大纲 第1章 引言 第2章 双向智能 第3章 深度双向智能 华为云 面向未来的智能世界,数字化企业发

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  • 昇腾AI软件栈逻辑架及功能介绍

    层进行任务分配。 L1芯片使能层 L1芯片使能层离线模型通向昇腾AI处理器的桥梁。在收到L2执行框架生成的离线模型后,针对不同的计算任务,L1芯片使能层主要通过加速库(Library)给离线模型计算提供加速功能。L1芯片使能层最接近底层计算资源的一层,负责给硬件输出算子层面的

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  • 昇腾AI软件栈神经网络软件架构

    实时监控和有效分发不同类型的执行任务。 总之,整个神经网络软件为昇腾AI处理器提供一个软硬件结合且功能完备的执行流程,助力相关AI应用的开发。 华为云 面向未来的智能世界,数字化企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生,全数字化、全云化、AI驱动,一切皆服务。

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  • 基于深度学习算法的语音识别

    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。

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  • 大V讲堂——能耗高效的深度学习

    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

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  • 从MindSpore手写数字识别学习深度学习

    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,因此数据机器学习中的关键要素之一。 MNIST数据集目前手写数字识别领域使用最为广泛的公开数据集,大部分识别算法

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  • 实战篇:神经网络赋予机器识图的能力

    通过本课程的学习使学员掌握深度学习平台应用及入门深度学习。 课程大纲 第1节 导读&往期内容回顾 第2节 深度学习平台介绍 第3节 深度学习入门示例介绍 第4节 神经网络构建多分类模型 第5节 华为云深度学习平台实操演练 华为云 面向未来的智能世界,数字化企业发展的必由之路。数字

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  • 张量加速引擎(TBE)的三种应用场景

    能多样化的需求,构建网络的方法也会更加方便灵活,融合优化能力也会更好的提高运行性能。 华为云 面向未来的智能世界,数字化企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生,全数字化、全云化、AI驱动,一切皆服务。 华为云将持续创新,携手客户、合作伙伴和开发者,致力于

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  • 深度学习:IoT场景下的AI应用与开发

    搭建到智能算法应用,并实现售卖机的智能化运营,一个贯穿数据开发、数据采集、数据挖掘应用的完整项目。 目标学员 希望了解AI与IoT技术结合场景实现方法并掌握其开发能力的人员。 课程目标 通过学习本课程,学员可以对设备接入IoT平台上报数据,基于AI对设备上报数据进行分析预测的实际应用场景有一个了解。

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  • TBE基本概念之张量

    Engine)提供了昇腾AI处理器自定义算子开发能力,通过TBE提供的API和自定义算子编程开发界面可以完成相应神经网络算子的开发。 张量(Tensor)TBE算子中的数据,包括输入数据与输出数据,TensorDesc(Tensor描述符)对输入数据与输出数据的描述,TensorDesc数据结构包含如下属性: 名

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