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- bp神經(jīng)網(wǎng)絡 模型準備 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科遷移實施流程詳細設計 遷移實施詳細方案設計 遷移風險回退方案設計 2、預集成環(huán)境準備 業(yè)務應用模擬環(huán)境準備 應用軟件準備 應用網(wǎng)絡架構(gòu)部署 應用軟件部署 系統(tǒng)模擬環(huán)境準備 系統(tǒng)軟件安裝 遷移工具部署 數(shù)據(jù)模擬準備 數(shù)據(jù)庫環(huán)境安裝 模擬數(shù)據(jù)生產(chǎn)或?qū)?3、預集成驗證和優(yōu)化 遷移方案集成測試來自：百科
- bp神經(jīng)網(wǎng)絡 模型準備 相關內(nèi)容
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云知識 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)搜索 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)搜索 時間：2020-12-14 10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)搜索是當前深度學習最熱門的話題之一，已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎、應用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡介 神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)搜索(NAS)來自：百科ModelArts模型訓練 ModelArts模型訓練簡介 ModelArts模型訓練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結(jié)果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型，模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中，得到預測、評價等結(jié)果。來自：專題
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各功能模塊都需要統(tǒng)一通過流程編排器進行調(diào)用。 3、數(shù)據(jù)流進行神經(jīng)網(wǎng)絡推理時，需要用到模型推理引擎。模型推理引擎主要利用加載好的模型和輸入的數(shù)據(jù)流完成神經(jīng)網(wǎng)絡的前向計算。 4、在模型推理引擎輸出結(jié)果后，后處理引擎再對模型推理引擎輸出的數(shù)據(jù)進行后續(xù)處理，如 圖像識別 的加框和加標識等處理操作。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 邏輯模型和物理模型的對比 邏輯模型和物理模型的對比 時間：2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫 邏輯模型與物理模型的對比如下： 名稱定義：邏輯模型取名按照業(yè)務規(guī)則和現(xiàn)實世界對象的命名規(guī)范來取名；物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品限制，比如不能出現(xiàn)非法字符，不能使用數(shù)據(jù)庫關鍵詞，不能超長等約束；來自：百科![]()
格式需求。 張量加速引擎作為神經(jīng)網(wǎng)絡算子兵工廠，為神經(jīng)網(wǎng)絡模型源源不斷提供功能強大的計算算子。 框架管理器將原始神經(jīng)網(wǎng)絡模型轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的形態(tài)，并且將轉(zhuǎn)換的模型與昇騰AI處理器相融合，引導神經(jīng)網(wǎng)絡運行并高效發(fā)揮出性能。 運行管理器為神經(jīng)網(wǎng)絡的任務下發(fā)和分配提供了各種資源管理通道。來自：百科![]()
基于深度學習的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同，此次訓練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出作為下一層的輸入，層層連接構(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 1994年，Yann LeCun發(fā)布了結(jié)合反向傳播的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來自：百科![]()
時間：2020-12-01 15:09:18 本實驗通過模型轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)預處理/網(wǎng)絡模型加載/推理/結(jié)果輸出全流程展示昇騰處理器推理應用開發(fā)過程，幫助您快速熟悉ACL這套計算加速庫。 實驗目標與基本要求 ① 了解華為昇騰全棧開發(fā)工具MindStudio及其離線模型轉(zhuǎn)換功能； ② 了解如何使用ACL開發(fā)基于華為昇騰處理器的神經(jīng)網(wǎng)絡推理應用來自：百科![]()
署在AI1型服務器上執(zhí)行的方法。 實驗目標與基本要求 本實驗主要介紹基于AI1型 彈性云服務器 完成黑白圖像上色應用開發(fā)，通過該實驗了解將神經(jīng)網(wǎng)絡模型部署到昇騰310處理器運行的一般過程和方法。 基本要求： 1. 對業(yè)界主流的深度學習框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。來自：百科![]()
本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用 數(shù)據(jù)湖探索 服務的準備工作 使用 數(shù)據(jù)湖 探索服務的準備工作 時間：2020-09-04 10:21:40 使用數(shù)據(jù)湖探索服務之前，您需要注冊華為云賬號，進行實名認證并進行服務授權。 說明： 注冊華為云后，如果需要對 DLI 資源進行精細管理，請使用 IAM 服務創(chuàng)建I來自：百科![]()
了TBE算子的融合能力，為神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化開辟一條獨特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應用場景 1、一般情況下，通過深度學習框架中的標準算子實現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡模型已經(jīng)通過GPU或者其它類型神經(jīng)網(wǎng)絡芯片做過訓練。如果將這個神經(jīng)網(wǎng)絡模型繼續(xù)運行在昇騰AI處理器上時，希望盡量在不改變原始代來自：百科![]()
本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺對預置的模型進行重訓練，快速構(gòu)建 人臉識別 應用。 實驗目標與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet構(gòu)建人臉識別神經(jīng)網(wǎng)絡； 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓練作業(yè)、模型部署和模型測試； 掌握ModelArts自研分布式訓練框架MoXing。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 實戰(zhàn)篇：刷臉時代已經(jīng)到來，你準備好了嗎？ 實戰(zhàn)篇：刷臉時代已經(jīng)到來，你準備好了嗎？ 時間：2020-12-14 16:36:37 手把手教你玩轉(zhuǎn)人臉識別，初探深度學習。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：人臉識別原理、機器如何提取圖像的特征。 課程目標 通過本課程來自：百科![]()
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Executor，OME）以及模型管家（AI Model Manager），如圖所示。開發(fā)者使用離線模型生成器來生成離線模型，以om為后綴的文件進行保存。隨后，軟件棧中的流程編排器調(diào)用框架管理器中模型管家，啟動離線模型執(zhí)行器，將離線模型加載到昇騰AI處理器上，最后再通過整個軟件棧完成離線模型的執(zhí)行。從來自：百科![]()
云知識 什么是產(chǎn)品模型 什么是產(chǎn)品模型 時間：2020-09-09 14:43:48 產(chǎn)品模型用于描述設備具備的能力和特性。開發(fā)者通過定義產(chǎn)品模型，在 物聯(lián)網(wǎng)平臺 構(gòu)建一款設備的抽象模型，使平臺理解該款設備支持的服務、屬性、命令等信息，如顏色、開關等。當定義完一款產(chǎn)品模型后，在進行注冊設來自：百科![]()
華為云計算 云知識 物理模型產(chǎn)出物 物理模型產(chǎn)出物 時間：2021-06-02 14:56:54 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫設計中，物理模型設計階段，需要產(chǎn)出： 物理數(shù)據(jù)模型； 物理模型命名規(guī)范； 物理數(shù)據(jù)模型設計說明書； 生成DDL建表語句。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在?來自：百科![]()
備上運行的人工智能應用程序，負責對模型的生成、加載和運算的調(diào)度。在L2層將神經(jīng)網(wǎng)絡的原始模型轉(zhuǎn)化成最終可以執(zhí)行在昇騰AI處理器上運行的離線模型后，離線模型執(zhí)行器將離線模型傳送給L1芯片使能層進行任務分配。 L1芯片使能層 L1芯片使能層是離線模型通向昇騰AI處理器的橋梁。在收到L來自：百科
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