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高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    深度学习 反向传播神经网络6 更多内容
  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 删除路由表中连接的传播

    删除路由表中连接的传播 操作场景 本章节指导用户在企业路由器的路由表中删除传播。 约束与限制 删除传播时,通过传播自动学习的路由也会被一起删掉。通过传播学习的路由的“路由类型”为“传播路由”。 操作步骤 进入企业路由器列表页面。 通过名称过滤,快速找到待删除传播的企业路由器。 您

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  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像,高效识别并预警不合规图片,防止涉黄、涉暴类图像发布,降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。

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  • ModelArts中常用概念

    ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。只需三步,标注数据、自动训练、部署模型,即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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  • 什么是反向解析?

    compute.hwclouds-dns.com。解析该EIP的PTR记录可以获取默认反向 域名 。您也可以登录DNS控制台单击反向解析添加弹性公网IP的反向解析,添加后将覆盖默认值。 父主题: 反向解析

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  • 标签传播算法(Label Propagation)

    据就像是一个源头,可以对无标签数据进行标注,节点的相似度越大,标签越容易传播。 适用场景 标签传播算法(Label Propagation)适用于资讯传播、广告推荐、社区发现等场景。 参数说明 表1 标签传播算法(Label Propagation)参数说明 参数 是否必选 说明

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  • 学习任务

    自由模式:可以不按顺序学习课件,可随意选择一个开始学习 解锁模式:设置一个时间,按时间进程解锁学习,解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围:选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置:对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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  • 课程学习

    个人中心页面(我的岗位、我的技能) 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入到课程详情页面。可以按“进行中、已完成,必修,选修”过滤,可以按课程标题搜索 图6 我的学习的数据列表页面 课程的详情页面,可以直接开始学习; 每个课程有多个章节,可以开始学习具体的每个章节。目前支持视频、PDF两种格式的课程。

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  • 修改企业路由器配置

    默认路由表传播 可选参数。 为了简化您后续的网络配置流程,此处建议您开启“默认路由表传播”功能,开启之后: 开启该功能,需要设置“传播路由表”,指定默认传播路由表。 设置完默认传播路由表后,在企业路由器中新创建连接时(比如连接A),会自动为连接A在默认传播路由表中创建传播。 创建传播后,会有以下作用:

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  • 标签传播(Label Propagation)(1.0.0)

    标签传播(Label Propagation)(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 convergence 否 收敛精度。 Double 0~1,不包括0和1。 0.00001 max_iterations 否 最大迭代次数。

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  • 执行纵向联邦分箱和IV计算作业

    标签方回填存储策略,0不回填,1内存存储(默认),2磁盘存储 表6 ModelParamVo 参数 是否必选 参数类型 描述 predict_threshold 否 Float 预测阈值,最小值0,最大值1 learning_rate 否 Float 学习率,最小值0,最大值1 batch_size

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  • 什么是内容审核

    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

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  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。

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  • 标签传播算法(label_propagation)

    标签传播算法(label_propagation) 功能介绍 根据输入参数,执行label_propagation算法。 标签传播算法(Label Propagation)是一种基于图的半监督学习方法,其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系

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  • 反向代理部署配置举例

    反向代理部署配置举例 反向代理模式,数据库运维安全管理系统通过代理资产进行安全防护。本示例组网情况如图1 反向代理组网所示。 图1 反向代理组网 表1 组网说明 设备 说明 客户端 IP地址:192.168.1.10 数据库运维安全管理系统 IP地址:192.168.12.59 MySQL数据库

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 创建单机多卡的分布式训练(DataParallel)

    将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上 各GPU上的模型进行前向传播,得到输出 主GPU(逻辑序号为0)收集各GPU的输出,汇总后计算损失 分发损失,各GPU各自反向传播梯度 主GPU收集梯度并更新参数,将更新后的模型参数分发到各GPU 具体流程图如下: 图1

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 标签传播(label_propagation)(2.1.8)

    标签传播(label_propagation)(2.1.8) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 convergence 否 收敛精度。 Double 0~1,不包括0和1。 0.00001 max_iterations 否 最大迭代次数。

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  • 功能总览

    美-圣地亚哥 关联概述 传播 传播是企业路由器和连接的路由学习关系,一个连接可以和多个ER路由表建立传播关系,为连接创建传播后,可以将连接的路由信息自动学习到ER路由表中。 如果不创建传播,可以手动在路由表中添加连接的静态路由。 您可以通过以下方法创建传播: 手动创建:选择任意路由表,并在路由表中为连接创建传播。

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  • 大数据分析

    现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法,从0开始,通过与环境的交互和试错,学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型,主要包含如下步骤: 通过GPU分析场景特征(自己,视野内队友,敌人,小地图等)输入状态信息(Learner)。

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