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  • 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 昇騰AI軟件棧神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件架構(gòu) 昇騰AI軟件棧神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件架構(gòu) 時(shí)間:2020-08-18 17:03:43 為完成一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)和執(zhí)行,昇騰AI軟件棧在深度學(xué)習(xí)框架到昇騰AI處理器之間架起了一座橋梁,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從原始模型,到中間計(jì)算圖表征,再到獨(dú)立執(zhí)
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    成圖像的裁剪與縮放。 上圖展示了一種典型改變圖像尺寸的裁剪和補(bǔ)零操作,VPC在原圖像中取出的待處理圖像部分,再將這部分進(jìn)行補(bǔ)零操作,在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算過(guò)程中保留邊緣的特征信息。補(bǔ)零操作需要用到上、下、左、右四個(gè)填充尺寸,在補(bǔ)零區(qū)域中進(jìn)行圖像邊緣擴(kuò)充,最后得到可以直接計(jì)算的補(bǔ)零后圖像。
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  • 華為云云上先鋒AI挑戰(zhàn)賽 時(shí)間:2020-12-08 15:19:36 華為云“云上先鋒”· AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開(kāi),選手可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行圖像語(yǔ)義分割,對(duì)圖像進(jìn)行像素級(jí)別的分類(lèi)。 【賽事背景】 近年來(lái),以AI技術(shù)為核心的各項(xiàng)應(yīng)用經(jīng)過(guò)多年的快速發(fā)展,人工智能已經(jīng)融入到人
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    。 課程簡(jiǎn)介 為了解決真實(shí)世界中的問(wèn)題,我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù),同時(shí)也需要機(jī)器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力,在現(xiàn)實(shí)世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解如下知識(shí): 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。
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  • 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
  • 要大量的實(shí)時(shí)計(jì)算能力,普通的云服務(wù)器難以滿足性能需求,F(xiàn)PGA云服務(wù)器可以提供高性?xún)r(jià)比的視頻解決方案,是視頻類(lèi)場(chǎng)景的理想選擇。 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
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    具、自定義算子等。因此,工具鏈為在此平臺(tái)上的應(yīng)用開(kāi)發(fā)和執(zhí)行提供了多層次和多功能的便捷服務(wù)。 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成,及端
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    簡(jiǎn)單易用 操作簡(jiǎn)單,輸入視頻即可得到人物分析結(jié)果 準(zhǔn)確識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí) 人臉識(shí)別 ,自動(dòng)識(shí)別視頻中出現(xiàn)的政治人物、影視明星等名人 快速高效 適用于多種視頻編碼格式,快速分析視頻人物,提高用戶瀏覽效率 建議搭配使用 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路
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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, 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
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    ,普通的云服務(wù)器難以滿足性能需求,F(xiàn)PGA云服務(wù)器可以提供高性?xún)r(jià)比的視頻解決方案,是視頻類(lèi)場(chǎng)景的理想選擇 優(yōu)勢(shì) 高性能 高并行計(jì)算與片內(nèi) RAM 資源靈活匹配,適用于高性能視頻圖像處理場(chǎng)景 低時(shí)延 快速的外存訪問(wèn)技術(shù),適用于超高清和 視頻直播 等低時(shí)延場(chǎng)景 深度學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)
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    實(shí)時(shí)得到機(jī)器翻譯結(jié)果 多語(yǔ)種翻譯 目前支持中英互譯,后續(xù)將提供更多語(yǔ)種間翻譯能力 機(jī)器翻譯 NLPMT 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個(gè)人提供不同語(yǔ)種間快速翻譯能力,通過(guò)API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語(yǔ)言文本到目標(biāo)語(yǔ)言文本的自動(dòng)翻譯 立即使用服務(wù)咨詢(xún) [免
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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(huà)面質(zhì)量,將視頻畫(huà)面的質(zhì)量進(jìn)行歸類(lèi),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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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí),其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員
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    時(shí)得到機(jī)器翻譯結(jié)果。 多語(yǔ)種翻譯 目前支持中英互譯,后續(xù)將提供更多語(yǔ)種間翻譯能力。 機(jī)器翻譯 NLPMT 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個(gè)人提供不同語(yǔ)種間快速翻譯能力,通過(guò)API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語(yǔ)言文本到目標(biāo)語(yǔ)言文本的自動(dòng)翻譯 立即使用服務(wù)咨詢(xún) [
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    效率和便捷性。 提高教學(xué)效率 RPA教學(xué)管理云平臺(tái)的深度集成華為數(shù)字機(jī)器人方案,為高校師生提供了高效、便捷、靈活、動(dòng)態(tài)的數(shù)字機(jī)器人理論學(xué)習(xí)與實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)教學(xué)服務(wù)。通過(guò)該平臺(tái),教師可以上傳課程資源,學(xué)生可以按順序學(xué)習(xí),并參與模擬考試。同時(shí),教師還可以發(fā)布實(shí)訓(xùn)任務(wù),學(xué)生提交實(shí)訓(xùn)結(jié)果后,教
    來(lái)自:專(zhuān)題
    了TBE算子的融合能力,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化開(kāi)辟一條獨(dú)特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應(yīng)用場(chǎng)景 1、一般情況下,通過(guò)深度學(xué)習(xí)框架中的標(biāo)準(zhǔn)算子實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)通過(guò)GPU或者其它類(lèi)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片做過(guò)訓(xùn)練。如果將這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型繼續(xù)運(yùn)行在昇騰AI處理器上時(shí),希望盡量在不改變?cè)即?
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    云知識(shí) 機(jī)器翻譯應(yīng)用場(chǎng)景 機(jī)器翻譯應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-09-16 10:48:41 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個(gè)人提供不同語(yǔ)種間快速翻譯能力,通過(guò)API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語(yǔ)言文本到目標(biāo)語(yǔ)言文本的自動(dòng)翻譯 應(yīng)用場(chǎng)景 翻譯中心:采用機(jī)器翻譯服務(wù)
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    隊(duì)分享了基于華為機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品(軟件定義攝像機(jī)、智能視頻存儲(chǔ)、華為好望商城、華為好望云服務(wù))結(jié)合各自賽隊(duì)優(yōu)秀算法和應(yīng)用的聯(lián)合方案及優(yōu)秀實(shí)踐。 華為機(jī)器視覺(jué)總裁 段愛(ài)國(guó) 致辭 經(jīng)過(guò)激烈的角逐,最終大賽決出1個(gè)金獎(jiǎng)、2個(gè)銀獎(jiǎng)、8個(gè)優(yōu)勝獎(jiǎng),華為機(jī)器視覺(jué)總裁段愛(ài)國(guó)、華為機(jī)器視覺(jué)負(fù)責(zé)產(chǎn)業(yè)發(fā)展
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    視頻標(biāo)簽 (簡(jiǎn)稱(chēng)VCT),基于深度學(xué)習(xí)對(duì)視頻進(jìn)行場(chǎng)景分類(lèi)、人物識(shí)別、 語(yǔ)音識(shí)別 、文字識(shí)別等多維度分析,形成層次化的分類(lèi)標(biāo)簽。 視頻標(biāo)簽(簡(jiǎn)稱(chēng)VCT),基于深度學(xué)習(xí)對(duì)視頻進(jìn)行場(chǎng)景分類(lèi)、人物識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、文字識(shí)別等多維度分析,形成層次化的分類(lèi)標(biāo)簽。 服務(wù)咨詢(xún) 智能客服 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 識(shí)別準(zhǔn)確 采用標(biāo)簽排序學(xué)習(xí)算法與
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    智能設(shè)備維護(hù) 預(yù)測(cè)性維護(hù),根據(jù)系統(tǒng)過(guò)去和現(xiàn)在的狀態(tài),采用時(shí)間序列預(yù)測(cè)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)和回歸分析等預(yù)測(cè)推理方法,預(yù)測(cè)系統(tǒng)將來(lái)是否會(huì)發(fā)生故障,何時(shí)發(fā)生故障,發(fā)生故障類(lèi)型,可以提升服務(wù)運(yùn)維效率,降低設(shè)備非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間,節(jié)約現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)人力成本 優(yōu)勢(shì) 多種參數(shù)靈活接入 基于歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、設(shè)備參數(shù)、當(dāng)
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