从声音、动作、图像、文字等多维度分析视频，多方位深度理解视频内容，输入视频即可得到专业的分析结果。 视频审核 VCM 视频审核（Video Content Moderation ）用于过滤违规内容，提升视频审核效率。 审核准确 采用深度卷积神经网络算法与海量训练样本，生成的预测模型识别精度高。

查看更多 →

培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

查看更多 →

earthstar (score = 0.00117) 执行结果显示模型认为这是一只大熊猫。 使用训练的图片分类模型 tensorflow官网中给了一个深度卷积网络的模型代码和训练数据：CIFAR-10。这是个简化的图片分类模型，将图片分成以下10类：airplane, automobile, bird

查看更多 →

知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过

查看更多 →

率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，

查看更多 →

Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

查看更多 →

深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

查看更多 →

深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

查看更多 →

0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验

查看更多 →

欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。

查看更多 →

产品优势 识别准确率高 采用最新一代语音识别技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。

查看更多 →

前项目，则提交时会提示如下图所示信息。 研发需求的卷积自动化规则配置 根据项目实际情况配置。协同下游需求是否参与卷积，受“研发需求是否卷积协同下游需求”配置影响。 研发需求是否卷积协同下游需求 根据项目实际情况配置。 选择“卷积协同下游需求”时，则研发需求会根据其关联的协同下游需求的状态进行变化。

查看更多 →

径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

查看更多 →

能引擎的算法能力：IAM异常检测、DGA检测、DNS挖矿木马检测、DNS可疑 域名 检测。针对不同检测目标，利用有监督、无监督深度神经网络、马尔科夫等算法训练7种AI模型，结合特征规则、分布统计以及外部输入的威胁情报，综合构建检测系统，有效提升威胁分析效率和准确性。 智能化威胁响应

查看更多 →

前项目，则提交时会提示如下图所示信息。 研发需求的卷积自动化规则配置 根据项目实际情况配置。协同下游需求是否参与卷积，受“研发需求是否卷积协同下游需求”配置影响。 研发需求是否卷积协同下游需求 根据项目实际情况配置。 选择“卷积协同下游需求”时，则研发需求会根据其关联的协同下游需求的状态进行变化。

查看更多 →

AR和SR的分解方法相同，AR支持复制新建，不支持再分解。 研发需求分解后，下级的需求状态会卷积给父级。 当分解到SR时，IR会自动卷积SR的状态。 当分解到AR时，IR和SR会自动卷积AR的状态。 父主题： 研发需求（IR/SR/AR）

查看更多 →

术实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达到期

查看更多 →

习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术主要是迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练。 父主题： 基础知识

查看更多 →

分解成功的IR、SR和AR还可在“研发需求”中查看、编辑。 研发需求分解后，下级的需求状态会卷积给父级。 当分解到SR时，IR会自动卷积SR的状态。 当分解到AR时，IR和SR会自动卷积AR的状态。 父主题： 原始需求（RR）

查看更多 →

他项目创建RR时，“归属项目”参数中如果选择当前项目，则提交时会提示如下图所示信息。 研发需求的卷积自动化规则配置 根据项目实际情况配置。协同下游需求是否参与卷积，受“研发需求是否卷积协同下游需求”配置影响。 停留天数设置 选择所设置项目中各工作项停留天数的时间范围，超过设置值后，标题旁将显示提醒图标。

查看更多 →

Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过调用API获取推理结果，帮助用户打造智能化业务系统，提升业务效率。 内容审核-图像 图像 内容审核 ，利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中的暴恐元素、涉黄内容等，帮助业务规避违规风险。 内容审核-文本 文本内容审核 ，采用人工智能文本检

查看更多 →