檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問(wèn)國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://www.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
中國(guó)站
中國(guó)站
International
Europe
檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問(wèn)國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://www.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
深度學(xué)習(xí)計(jì)算服務(wù)平臺(tái)是中科弘云面向有定制化AI需求的行業(yè)用戶，推出的AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，提供從樣本標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型部署的一站式AI開(kāi)發(fā)能力，幫助用戶快速訓(xùn)練和部署模型，管理全周期AI工作流。平臺(tái)為開(kāi)發(fā)者設(shè)計(jì)了眾多可幫助降低開(kāi)發(fā)成本的開(kāi)發(fā)工具與框架，例如AI數(shù)據(jù)集、AI模型與算力等。
深度學(xué)習(xí)計(jì)算服務(wù)平臺(tái)是中科弘云面向有定制化AI需求的行業(yè)用戶，推出的AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，提供從樣本標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型部署的一站式AI開(kāi)發(fā)能力，幫助用戶快速訓(xùn)練和部署模型，管理全周期AI工作流。平臺(tái)為開(kāi)發(fā)者設(shè)計(jì)了眾多可幫助降低開(kāi)發(fā)成本的開(kāi)發(fā)工具與框架，例如AI數(shù)據(jù)集、AI模型與算力等。
項(xiàng)目實(shí)習(xí)生 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 領(lǐng)域方向：人工智能 工作地點(diǎn)： 深圳 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 人工智能 深圳 項(xiàng)目簡(jiǎn)介 為AI類(lèi)應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型研發(fā)優(yōu)化技術(shù)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，NAS搜索算法，訓(xùn)練算法優(yōu)化，AI模型編譯優(yōu)化等。 崗位職責(zé) 負(fù)責(zé)調(diào)研深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化技術(shù)
1倍。 ModelArts：領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)技術(shù) 作為人工智能最重要的基礎(chǔ)技術(shù)之一，近年來(lái)深度學(xué)習(xí)也逐步延伸到更多的應(yīng)用場(chǎng)景，如自動(dòng)駕駛、互聯(lián)網(wǎng)、安防、醫(yī)療等領(lǐng)域。隨著深度學(xué)習(xí)模型越來(lái)越大，所需數(shù)據(jù)量越來(lái)越多，所需的AI算力資源和訓(xùn)練時(shí)間越來(lái)越長(zhǎng)，深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練和推理性能將是重中之重。
上的微調(diào) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3.1 遷移學(xué)習(xí)案例 學(xué)習(xí)目標(biāo) 目標(biāo) 說(shuō)明數(shù)據(jù)增強(qiáng)的作用 應(yīng)用 應(yīng)用Keras基于VGG對(duì)五種圖片類(lèi)別識(shí)別的遷移學(xué)習(xí) 3.1.1 案例：基于VGG對(duì)五種圖片類(lèi)別識(shí)別的遷移學(xué)習(xí) 3.1.1.2 數(shù)據(jù)集以及遷移需求 數(shù)據(jù)集是某場(chǎng)景下5個(gè)類(lèi)別圖片的識(shí)別 利用現(xiàn)有的VGG模型去進(jìn)行微調(diào)
ror類(lèi)error別error識(shí)error別error遷error移error學(xué)error習(xí)error（error數(shù)error據(jù)error集error遷error移error需error求error、error思error路error步error驟error、error訓(xùn)erro
開(kāi)發(fā)深度學(xué)習(xí)模型 創(chuàng)建和訓(xùn)練模型 使用如下命令創(chuàng)建并訓(xùn)練模型： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 # create model model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28
?????????? https://gitee.com/yinuo112/AI/blob/master/深度學(xué)習(xí)/嘿馬深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)性知識(shí)教程/note.md ???? ??????全教程總章節(jié) ??????本篇主要內(nèi)容 深度學(xué)習(xí)進(jìn)階 知道softmax回歸的原理 應(yīng)用softmax_cross_entro
標(biāo)函數(shù)，包含重構(gòu)誤差和KL散度兩部分。 應(yīng)用領(lǐng)域： 圖像生成 數(shù)據(jù)增強(qiáng) 異常檢測(cè) 自編碼器 定義：自編碼器是一種利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)特征學(xué)習(xí)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型。其目的是通過(guò)一個(gè)編碼器將輸入數(shù)據(jù)壓縮成一個(gè)隱含的表示（編碼），再通過(guò)一個(gè)解碼器重構(gòu)原始數(shù)據(jù)。 基本構(gòu)成： 編碼器（Encoder）：將輸入數(shù)據(jù)映射到一個(gè)低維表示。
set）：最后利用測(cè)試集對(duì)模型進(jìn)行測(cè)試，對(duì)學(xué)習(xí)方法進(jìn)行評(píng)估。 在小數(shù)據(jù)量的時(shí)代，如 100、1000、10000 的數(shù)據(jù)量大小，可以將數(shù)據(jù)集按照以下比例進(jìn)行劃分： 無(wú)驗(yàn)證集的情況：70% / 30% 有驗(yàn)證集的情況：60% / 20% / 20% 而在如今的大數(shù)據(jù)時(shí)代，擁有的數(shù)據(jù)集的規(guī)?？赡?/p>
對(duì)非專(zhuān)業(yè)客戶，在盡可能少的簡(jiǎn)易操作下，可以完成高精度AI模型的部署。借助EI-Backbone便捷易用優(yōu)勢(shì)，從算法角度減少客戶與平臺(tái)的交互次數(shù)、簡(jiǎn)化操作流程、提升AI模型精度，同時(shí)針對(duì)海量無(wú)標(biāo)注/弱標(biāo)注行業(yè)數(shù)據(jù)提供定制化模型能力，全面提升業(yè)務(wù)性能。
定義：批梯度下降法(btach)，即同時(shí)處理整個(gè)訓(xùn)練集。 其在更新參數(shù)時(shí)使用所有的樣本來(lái)進(jìn)行更新。對(duì)整個(gè)訓(xùn)練集進(jìn)行梯度下降法的時(shí)候，我們必須處理整個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，然后才能進(jìn)行一步梯度下降，即每一步梯度下降法需要對(duì)整個(gè)訓(xùn)練集進(jìn)行一次處理，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)集很大的時(shí)候，處理速度就會(huì)比較慢。 所以換一
報(bào)告指出，2018年以來(lái)，華為云積極升級(jí)預(yù)測(cè)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案，不僅提供AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和推理，同時(shí)集成了開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架MindSpore，以及Ascend產(chǎn)品組合。此外，華為云還為用戶提供云上和邊緣設(shè)備上一致的模型開(kāi)發(fā)和部署體驗(yàn)。
游戲開(kāi)發(fā)：Unity3D引擎深度解析 ??前言 深度學(xué)習(xí)誕生時(shí)的環(huán)境，是辛頓的堅(jiān)持獲得成功的基礎(chǔ)。 ??一、拼命三郎李飛飛締造ImageNet 只有在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，我們才能夠搜集到規(guī)模如此龐大的數(shù)據(jù)；也只有在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，才能通過(guò)眾包的方式完成如此宏大的標(biāo)注工程；同樣，唯有在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，深度學(xué)習(xí)這樣的突
理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理及常見(jiàn)深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)構(gòu)和基本原理。
服務(wù)公告 全部公告 > 產(chǎn)品公告 > 華為云深度學(xué)習(xí)服務(wù)推理特性(公測(cè))于2018年12月21日00:00（北京時(shí)間）下線通知 華為云深度學(xué)習(xí)服務(wù)推理特性(公測(cè))于2018年12月21日00:00（北京時(shí)間）下線通知 2018-11-20 尊敬的華為云客戶： 華為云計(jì)劃于2018/12/21
ter Notebook編程環(huán)境的操作 了解詳情 最佳實(shí)踐 最佳實(shí)踐 口罩檢測(cè)（使用新版自動(dòng)學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)物體檢測(cè)應(yīng)用） 該案例是使用華為云一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts的新版“自動(dòng)學(xué)習(xí)”功能，基于華為云AI開(kāi)發(fā)者社區(qū)AI Gallery中的數(shù)據(jù)集資產(chǎn)，讓零AI基礎(chǔ)的開(kāi)發(fā)者完成“物體檢測(cè)”的AI模型的訓(xùn)練和部署。
部署NGC容器環(huán)境以構(gòu)建深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)環(huán)境 應(yīng)用場(chǎng)景 華為云支持使用Docker容器來(lái)部署深度學(xué)習(xí)框架，并且可以通過(guò)NVIDIA Docker來(lái)啟動(dòng)支持GPU加速的容器，您可以從NVIDIA NGC下載適合的容器鏡像，并在華為云的GPU實(shí)例上運(yùn)行。 本文以搭建TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架為例，
ositive其他點(diǎn)最遠(yuǎn)的點(diǎn)。如果從所有數(shù)據(jù)集選取計(jì)算量很大，因此在每個(gè)batch中選取。通過(guò)triplet loss學(xué)習(xí)，使得錨點(diǎn)離負(fù)類(lèi)遠(yuǎn)，離正類(lèi)近。triplet loss的好處是類(lèi)內(nèi)距離變小，類(lèi)間距離拉大。配合交叉熵的有監(jiān)督學(xué)習(xí)，保留原始標(biāo)簽信息。 （4）通常在一定長(zhǎng)度內(nèi)，
獲取海量開(kāi)發(fā)者技術(shù)資源、工具 開(kāi)發(fā)者計(jì)劃 使能開(kāi)發(fā)者基于開(kāi)放能力進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新 開(kāi)發(fā)支持 專(zhuān)業(yè)高效的開(kāi)發(fā)者在線技術(shù)支持服務(wù) 開(kāi)發(fā)者學(xué)堂 云上學(xué)習(xí)、實(shí)驗(yàn)、認(rèn)證的知識(shí)服務(wù)中心 開(kāi)發(fā)者活動(dòng) 開(kāi)發(fā)者實(shí)訓(xùn)、熱門(mén)活動(dòng)專(zhuān)區(qū) 社區(qū)論壇 專(zhuān)家技術(shù)布道、開(kāi)發(fā)者交流分享的平臺(tái) 文檔下載 AI平臺(tái)ModelArts文檔下載
產(chǎn)品公告 > 華為云深度學(xué)習(xí)服務(wù)于2019年5月30日00:00（北京時(shí)間）退市通知 華為云深度學(xué)習(xí)服務(wù)于2019年5月30日00:00（北京時(shí)間）退市通知 2019-04-30 尊敬的華為云客戶： 華為云計(jì)劃于2019/5/30 00:00（北京時(shí)間）將深度學(xué)習(xí)服務(wù)正式退市。 華
會(huì)不會(huì)更快、更準(zhǔn)？ 答案是肯定的，這就是深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域掀起的革命。 一、為什么醫(yī)學(xué)成像這么適合深度學(xué)習(xí)？ 你可能會(huì)問(wèn)：為啥醫(yī)生的活兒機(jī)器能做？ 其實(shí)原因很簡(jiǎn)單： 影像數(shù)據(jù)量大：CT、MRI 掃描出來(lái)的數(shù)據(jù)就是一張張圖片，而深度學(xué)習(xí)天生就擅長(zhǎng)處理圖像。 模式識(shí)別是強(qiáng)項(xiàng)：腫瘤
模型訓(xùn)練，得到模型后，根據(jù)需要部署的設(shè)備芯片類(lèi)型，完成對(duì)應(yīng)的模型轉(zhuǎn)換。 AI應(yīng)用開(kāi)發(fā) 開(kāi)發(fā)者可以選擇基于ModelBox框架進(jìn)行推理階段的代碼開(kāi)發(fā)，完成后可以打包為RPM包或鏡像，也可以直接將算法打包為鏡像，即可通過(guò)HiLens平臺(tái)將算法在線部署到已注冊(cè)的設(shè)備上運(yùn)行。 建議搭配使用
