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  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)算法 內(nèi)容精選 換一換
  • 什么是聯(lián)邦學(xué)習(xí) 文檔導(dǎo)讀 簡(jiǎn)介 職業(yè)認(rèn)證考試的學(xué)習(xí)方法 孤立森林:參數(shù)說(shuō)明 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 安裝須知:安裝場(chǎng)景 線上培訓(xùn)課程介紹 什么是自然語(yǔ)言處理:首次使用NLP 華為云培訓(xùn)體系 典型AI庫(kù) 腳本樣例:Zeppelin 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介:自動(dòng)學(xué)習(xí)功能介紹 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介:自動(dòng)學(xué)習(xí)功能介紹
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) TBE及其優(yōu)勢(shì)特性 TBE及其優(yōu)勢(shì)特性 時(shí)間:2021-02-25 14:08:49 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計(jì)算 昇騰AI軟件棧提供了TBE算子開(kāi)發(fā)框架,開(kāi)發(fā)者可以基于此框架使用Python語(yǔ)言開(kāi)發(fā)自定義算子。那么,我們來(lái)了解一下什么是TBE。 TBE的全稱為Tensor
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 時(shí)間:2021-03-09 17:34:57 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 人工智能 開(kāi)發(fā)語(yǔ)言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分: 1. 內(nèi)存分配:給新建的對(duì)象分配空間 2. 垃圾識(shí)別:識(shí)別哪些對(duì)象是垃圾 3.
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  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)算法 更多內(nèi)容
  • 。 創(chuàng)建算法 進(jìn)入ModelArts控制臺(tái),參考創(chuàng)建算法操作指導(dǎo),創(chuàng)建自定義算法。在配置自定義算法參數(shù)時(shí),需關(guān)注“超參”和“支持的策略”參數(shù)的設(shè)置。 對(duì)于用戶希望優(yōu)化的超參,需在“超參”設(shè)置中定義,可以給定名稱、類型、默認(rèn)值、約束等。 單擊勾選自動(dòng)搜索,用戶為算法設(shè)置算法搜索功能
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    SIS以開(kāi)放API的方式提供給用戶,您可以參考《快速入門》學(xué)習(xí)并使用SIS服務(wù)。 使用方式 如果您是一個(gè)開(kāi)發(fā)工程師,熟悉代碼編寫,想要直接調(diào)用SIS的API或SDK使用服務(wù),您可以參考《API參考》或《SDK參考》獲取詳情。 由淺入深學(xué)習(xí) 您可以參考成長(zhǎng)地圖,由淺入深學(xué)習(xí)使用SIS。 錄音轉(zhuǎn)文字 -文字轉(zhuǎn)換語(yǔ)音
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    云知識(shí) 領(lǐng)取/購(gòu)買優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購(gòu)買學(xué)習(xí)卡常見(jiàn)問(wèn)題 領(lǐng)取/購(gòu)買優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購(gòu)買學(xué)習(xí)卡常見(jiàn)問(wèn)題 時(shí)間:2021-04-08 11:37:24 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接:優(yōu)學(xué)院平臺(tái);服務(wù)商:北京文華在線教育科技股份有限公司 雖然購(gòu)買學(xué)習(xí)卡的操作比較簡(jiǎn)單,但是同
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    想選擇。 機(jī)器學(xué)習(xí):機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源,其中訓(xùn)練過(guò)程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過(guò)程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中,F(xiàn)PGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗、和低時(shí)延等優(yōu)勢(shì),可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路,滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算和極
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    GA CS )能夠提供優(yōu)秀的浮點(diǎn)計(jì)算能力,從容應(yīng)對(duì)高實(shí)時(shí)、高并發(fā)的海量計(jì)算場(chǎng)景。P系列適合于深度學(xué)習(xí),科學(xué)計(jì)算,CAE等;G系列適合于3D動(dòng)畫渲染,CAD等 應(yīng)用場(chǎng)景 人工智能 GPU包含上千個(gè)計(jì)算單元,在并行計(jì)算方面展示出強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì),P1、P2v實(shí)例針對(duì)深度學(xué)習(xí)特殊優(yōu)化,可在短時(shí)間內(nèi)完成海量計(jì)算;Pi1實(shí)例整型計(jì)算
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    物聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)入門 課程學(xué)習(xí),動(dòng)手實(shí)驗(yàn),技能認(rèn)證,全面掌握物聯(lián)網(wǎng)前沿技術(shù) 物聯(lián)網(wǎng)知識(shí)圖譜 在線課程 01 初學(xué)入門課程、開(kāi)發(fā)者課程、合作伙伴課程 初學(xué)入門課程、開(kāi)發(fā)者課程、合作伙伴課程 動(dòng)手實(shí)驗(yàn) 02 精心設(shè)計(jì)云上實(shí)驗(yàn),深度體驗(yàn)云服務(wù) 精心設(shè)計(jì)云上實(shí)驗(yàn),深度體驗(yàn)云服務(wù) 初學(xué)入門 初學(xué)入門
    來(lái)自:專題
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    選擇。 機(jī)器學(xué)習(xí):機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源,其中訓(xùn)練過(guò)程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過(guò)程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中, FPGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗、和低時(shí)延等優(yōu)勢(shì),可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路,滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算和極
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    時(shí)間:2020-08-19 10:07:38 框架管理器協(xié)同TBE為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成可執(zhí)行的離線模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行之前,框架管理器與昇騰AI處理器緊密結(jié)合生成硬件匹配的高性能離線模型,并拉通了流程編排器和運(yùn)行管理器使得離線模型和昇騰AI處理器進(jìn)行深度融合。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行時(shí),框架管理器聯(lián)合了流程編排器、運(yùn)行管
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    云安全學(xué)習(xí)入門 學(xué)課程、做實(shí)驗(yàn)、考認(rèn)證,云安全知識(shí)一手掌握 云安全產(chǎn)品 云安全知識(shí)圖譜 在線課程 01 初學(xué)者入門課程、開(kāi)發(fā)者進(jìn)階課程、合作伙伴賦能課程 初學(xué)者入門課程、開(kāi)發(fā)者進(jìn)階課程、合作伙伴賦能課程 動(dòng)手實(shí)驗(yàn) 02 動(dòng)手實(shí)驗(yàn)提供初級(jí)、中級(jí)在線實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí) 動(dòng)手實(shí)驗(yàn)提供初級(jí)、中級(jí)在線實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)
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    取違規(guī)或者關(guān)鍵信息,包括踢、扔、拋物體等。 視頻質(zhì)量分析VQA 視頻質(zhì)量分析(Video Quality Analysis)是通過(guò)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法識(shí)別視頻畫面質(zhì)量,將視頻畫面的質(zhì)量進(jìn)行歸類,從而過(guò)濾出清晰的高質(zhì)量視頻。 視頻 OCR :視頻OCR(Video Optical Character
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    學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 學(xué)習(xí)云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn),企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學(xué)習(xí)和了解GaussDB呢? 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)
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    AI 平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向開(kāi)發(fā)者的一站式 AI 平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理
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    1/Pi1實(shí)例,滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例,滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、
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    薦能力,可自動(dòng)選擇多個(gè)分類模型并基于動(dòng)態(tài)圖算法進(jìn)行融合,來(lái)提升預(yù)測(cè)性能 時(shí)間序列預(yù)測(cè) 利用過(guò)去數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì);可基于時(shí)間維度進(jìn)行自動(dòng)任務(wù)理解和輔助特征工程,來(lái)提升時(shí)間序列類任務(wù)的精度 異常檢測(cè) 用于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集中的異常數(shù)據(jù)點(diǎn);可通過(guò)學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的特征分布規(guī)律來(lái)建立基準(zhǔn)模型,可融合
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    為管理人員及時(shí)處理提供依據(jù),減少火災(zāi)隱患。 方案優(yōu)勢(shì) 1. 行業(yè)應(yīng)用上算法開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)積累豐富:算法會(huì)自動(dòng)利用相關(guān)先驗(yàn)知識(shí)對(duì)深度學(xué)習(xí)模型的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行判別,排除誤檢測(cè),準(zhǔn)確可靠。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)和先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù),可對(duì)廚房進(jìn)行全天候智能監(jiān)測(cè)。 2. 針對(duì)客戶需求進(jìn)行定制化功能開(kāi)
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