多特征融合和深度学习识别 更多内容
  • 深度学习模型预测

    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Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    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Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 应用场景

    应用场景 推荐系统支持深度智能挖掘用户物品的关联关系,将对应场景的推荐结果推送给用户,代替低纬度的人工规则,提升了相关运营指标用户的体验。包含了互联网信息流,短视频/直播/音乐/阅读,广电媒资,社交,电商等场景。 RES+电商应用场景 场景描述 电商场景中,通常涉及首页推荐、

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  • 产品优势

    产品优势 域协同 支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间; 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS 、 DLI、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架( TICS ,TensorFlow)的联邦计算;

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    必备的知识技能。 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,反向传播神经网络架构设计 图像处理理论应用 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,特征提取传统图像处理算法,深度学习卷积神经网络相关知识

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  • 算法备案公示

    数字人语音驱动算法是指使用深度学习将语音转换成3D数字人表情肢体驱动数据的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:语音音频数据。 算法原理:通过深度学习算法,提取语音音频中的特征,并转化为表情驱动的表情基系数。 输出结果:表情基系数。 应用领域:应用于3D数字人文本语音驱动场景,包括

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  • 功能介绍

    大幅提升解码速度,使识别速度在业内处于领先地位。 多种识别模式 支持多种实时语音识别模式,如流式识别、连续识别实时识别模式,灵活适应不同应用场景。 定制化服务 可定制特定垂直领域的语言层模型,可识别更多专有词汇行业术语,进一步提高识别准确率。 一句话识别 可以实现1分钟以内音

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  • 功能介绍

    ,支持上传文件、WMTSWMS图层进行模型评估。 集成主流深度学习框架,包括PyTorch,TensorFlow,Jittor,PaddlePaddle等,内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络,同时,针对遥感影像尺度、通道、多载荷、多语义等特征,内置遥感解译专用模型,支持用户进行预训练和解译应用。

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  • 应用场景

    当的言论。 准确率高:过滤掉不良信息不当言论,保证教学内容安全。 内容审核-视频 流 直播平台 把视频流审核集成到直播平台,可实时判断出色情、暴力、恐怖敏感词等内容,保障直播平台的安全健康。 场景优势: 实时性:视频流审核可以实时地检测过滤不良内容,及时防范不良内容的传播。

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  • 附录

    发现黑客入侵行为,以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙 WAF:对网站业务流量进行多维度检测防护,结合深度机器学习智能识别恶意请求特征防御未知威胁,全面避免网站被黑客恶意攻击入侵。

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  • 方案概述

    现线上教学空间物理教学空间、课堂教学课堂外教学环节的一体化。 方案架构 依托智慧教室的建设,为学校构建下一代数字学习环境,促进教学对象、教学内容、教学活动、教学工具、教学空间有机融合。 通过深度融合的软硬件集成,用一个应用满足教学一体化、管理一体化的需求,满足场景教学的实际

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  • 排序策略-离线排序模型

    DeepFM,结合了FM深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称,由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成,并且不能以空格开始结束,长度为1~64个字符。

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  • 什么是云容器引擎

    计算:全面适配华为云各类计算实例,支持虚拟机裸机混合部署、高性价比鲲鹏实例、GPU华为云独有的昇腾算力;支持GPU虚拟化、共享调度、资源感知的调度优化。 网络:支持对接高性能、安全可靠、协议的独享型ELB作为业务流量入口。 存储:对接云存储,支持EVS、SFSOBS,提供磁盘加密、快照备份能力。 集

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlowJupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 提交排序任务API

    分解机每个特征对其他域的隐向量都一致,而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶低阶特征组合,从而

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  • 融合接口

    华为云帮助中心,为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档,帮助您快速上手使用华为云服务。

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  • 华为人工智能工程师培训

    希望了解华为人工智能产品人工智能云服务的使用、管理维护的人员 培训目标 完成该培训后,您将系统理解并掌握Python编程,人工智能领域的必备数学知识,应用广泛的开源机器学习/深度学习框架TensorFlow的基础编程方法,深度学习的预备知识深度学习概览,华为云EI概览,图像识别基础编程,

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  • 特征选择

    列筛选方式 特征列的筛选方式,有如下两种: 列选择 正则匹配 列名 列筛选方式为“列选择”时展示,如果有特征数据需要删除,可单击“”同时选中特征名称。 正则表达式 列筛选方式为“正则匹配”时展示,请根据实际情况输入正则表达式,系统自动筛选符合正则筛选规则的所有特征列。 当前操作流

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  • 数据特征

    数据特征 数据分析 数据处理 特征工程 父主题: 预置算子说明

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  • 产品功能

    用方的数据查询搜索条件,避免因查询搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据模型实现样本联合预测。

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  • 基本概念

    的畸变失真。对卫星影像的几何处理,使其具有正射投影性质,即为正射影像。 图像解译 通过图像上反应的颜色、形状,推断目标电磁波特定的差异,进而对目标进行定性识别,作为模式识别技术在遥感领域的应用。 影像融合 将低分辨率的光谱影像与高分辨率的单波段影像重采样,生成高分辨率光谱影

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