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- caffe的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練全過程 內(nèi)容精選 換一換
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征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動機是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機制來解釋說明數(shù)據(jù)，如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用：計算機視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自：百科來自：百科
- caffe的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練全過程 相關(guān)內(nèi)容
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云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科的深度學(xué)習(xí)。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科
- caffe的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練全過程 更多內(nèi)容
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更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運行的模型，實現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。來自：百科![]()
(32G顯存)，在提供云服務(wù)器靈活性的同時，提供高性能計算能力和優(yōu)秀的性價比。P2vs型 彈性云服務(wù)器 支持GPU NVLink技術(shù)，實現(xiàn)GPU之間的直接通信，提升GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率。能夠提供超高的通用計算能力，適用于AI深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計算，在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、科學(xué)計算、計算流體動力學(xué)、計來自：百科![]()
V100 GPU，在提供云服務(wù)器靈活性的同時，提供高性能計算能力和優(yōu)秀的性價比。P2v型彈性云服務(wù)器支持GPU NVLink技術(shù)，實現(xiàn)GPU之間的直接通信，提升GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率。能夠提供超高的通用計算能力，適用于AI深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計算，在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、科學(xué)計算、計算流體動力學(xué)、計來自：百科![]()
需要反復(fù)的調(diào)整算法參數(shù)、數(shù)據(jù)，不斷評估訓(xùn)練生成的模型。 一些常用的指標，如準確率、召回率、AUC等，能幫助您有效的評估，最終獲得一個滿意的模型。 5.部署模型 模型的開發(fā)訓(xùn)練，是基于之前的已有數(shù)據(jù)（有可能是測試數(shù)據(jù)），而在得到一個滿意的模型之后，需要將其應(yīng)用到正式的實際數(shù)據(jù)或新產(chǎn)來自：百科![]()
、自動機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
Pi1型彈性云服務(wù)器采用專為AI推理打造的NVIDIA Tesla P4 GPU，能夠提供超強的實時推理能力。Pi1型彈性云服務(wù)器借助P4的INT8運算器，能夠?qū)⑼评硌訒r降低15倍。配備硬件解碼引擎，能夠同時支持35路高清視頻流的實時轉(zhuǎn)碼與推理。 Pi1型彈性云服務(wù)器的規(guī)格 規(guī)格名稱 vCPU來自：百科![]()
是唯一的，只有運行時的容器能訪問到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。 如何查看訓(xùn)練作業(yè)資源占用情況？ 在ModelArts管理控制臺，選擇“訓(xùn)練管理>訓(xùn)練作業(yè)”，進入訓(xùn)練作業(yè)列表頁面。在訓(xùn)練作業(yè)列表中，單擊目標作業(yè)名稱，查看該作業(yè)的詳情。您可以在“資源占用情況”頁簽查看到如下指標信息。來自：專題![]()
本實驗主要介紹基于AI1型服務(wù)器的黑白圖像上色項目，并部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實驗?zāi)繕伺c基本要求 本實驗主要介紹基于AI1型彈性云服務(wù)器完成黑白圖像上色應(yīng)用開發(fā)，通過該實驗了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運行的一般過程和方法。 基本要求： 1. 對業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架（來自：百科![]()
:4、1:8規(guī)格云服務(wù)器的創(chuàng)建。 優(yōu)秀的超算生態(tài)：擁有完善的超算生態(tài)環(huán)境，用戶可以構(gòu)建靈活彈性、高性能、高性價比的計算平臺。大量的HPC應(yīng)用程序和深度學(xué)習(xí)框架已經(jīng)可以運行在P1實例上。 常規(guī)支持軟件列表 P1型云服務(wù)器主要用于計算加速場景，例如深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理、科學(xué)計算、分子建來自：百科![]()
華為云計算 云知識 AI容器具備哪些優(yōu)勢？ AI容器具備哪些優(yōu)勢？ 時間：2021-04-13 17:51:58 容器云 容器安全 鏡像服務(wù) 鏡像 AI容器用Serverless的方式提供算力，極大方便算法科學(xué)家進行訓(xùn)練和推理。 AI容器原生支持TF，Caffe，MXNET，pytorh，mindspore等主流的訓(xùn)練框架。來自：百科![]()
') 訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”目錄是否安全？ ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的程序運行在容器中，容器掛載的目錄地址是唯一的，只有運行時的容器能訪問到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。 訓(xùn)練環(huán)境中不同規(guī)格資源“/cache”目錄的大小 在創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時可以根據(jù)訓(xùn)練作業(yè)的大小選擇CPU、GPU或者Ascend資源。來自：專題
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