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- bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 輸入層閾值 內(nèi)容精選 換一換
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LeNet-5由輸入層、卷積層、池化層和全連接層組成。輸入層用于輸入數(shù)據(jù)；卷積層通過(guò)卷積運(yùn)算對(duì)輸入進(jìn)行局部特征提??；池化層通過(guò)下采樣的方式降低特征圖的分辨率，從而降低輸出對(duì)位置和形變的敏感度，同時(shí)還可降低網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)和計(jì)算量；全連接層將局部特征通過(guò)權(quán)值矩陣組裝成完整的圖像，完成特征空間到真實(shí)類(lèi)別空間的映射，最終的圖像來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 時(shí)間：2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的重要基礎(chǔ)，理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、優(yōu)化目標(biāo)與實(shí)現(xiàn)方法是學(xué)習(xí)后面內(nèi)容的關(guān)鍵，這也是本課程的重點(diǎn)所在。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) Pod詳解-外部輸入 Pod詳解-外部輸入 時(shí)間：2021-06-30 19:08:06 Pod可以接收的外部輸入方式：環(huán)境變量、配置文件以及密鑰。 1.環(huán)境變量：使用簡(jiǎn)單，但一旦變更后必須重啟容器。 Key-value自定義 From 配置文件（configmap）來(lái)自：百科
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云知識(shí) 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 時(shí)間：2020-12-14 10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)最熱門(mén)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(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡(jiǎn)介 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(NAS)來(lái)自：百科![]()
流程編排器負(fù)責(zé)完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在昇騰AI處理器上的落地與實(shí)現(xiàn)，統(tǒng)籌了整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生效的過(guò)程。 數(shù)字視覺(jué)預(yù)處理模塊在輸入之前進(jìn)行一次數(shù)據(jù)處理和修飾，來(lái)滿(mǎn)足計(jì)算的格式需求。 張量加速引擎作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子兵工廠，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型源源不斷提供功能強(qiáng)大的計(jì)算算子。 框架管理器將原始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型轉(zhuǎn)換成昇來(lái)自：百科![]()
是對(duì)應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算輸出的結(jié)果。相鄰兩個(gè)計(jì)算引擎節(jié)點(diǎn)通過(guò)計(jì)算引擎流程圖中的配置文件建立連接關(guān)系，節(jié)點(diǎn)間實(shí)際數(shù)據(jù)流會(huì)根據(jù)具體網(wǎng)絡(luò)模型按節(jié)點(diǎn)連接方式進(jìn)行流動(dòng)。在配置完成節(jié)點(diǎn)屬性后，向計(jì)算引擎流程圖的開(kāi)始節(jié)點(diǎn)灌入數(shù)據(jù)就會(huì)啟動(dòng)整個(gè)計(jì)算引擎的運(yùn)行流程。 流程編排器，運(yùn)行于L1芯片使能層之上，來(lái)自：百科![]()
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(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)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) 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必來(lái)自：百科![]()
芯片使能層和L0計(jì)算資源層。工具鏈主要提供了程序開(kāi)發(fā)、編譯調(diào)測(cè)、應(yīng)用程序流程編排、日志管理和性能分析等輔助能力。 L3應(yīng)用使能層 L3應(yīng)用使能層是應(yīng)用級(jí)封裝，主要是面向特定的應(yīng)用領(lǐng)域，提供不同的處理算法。應(yīng)用使能層包含計(jì)算機(jī)視覺(jué)引擎、語(yǔ)言文字引擎以及通用業(yè)務(wù)執(zhí)行引擎等，其中： 1來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)戰(zhàn)篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)器識(shí)圖的能力 實(shí)戰(zhàn)篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)器識(shí)圖的能力 時(shí)間：2020-12-09 09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器擁有了視覺(jué)的能力，實(shí)戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)！ 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括：深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類(lèi)模型、經(jīng)典入門(mén)示例詳解：構(gòu)建手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別模型。來(lái)自：百科![]()
定制化服務(wù)可定制特定垂直領(lǐng)域的語(yǔ)言層模型，可識(shí)別更多專(zhuān)有詞匯和行業(yè)術(shù)語(yǔ)，進(jìn)一步提高識(shí)別準(zhǔn)確率。 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。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶(hù)、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，致力于讓云來(lái)自：百科![]()
描述，通過(guò)TBE算子加速庫(kù)接口也可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換。離線模型生成器收到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成的中間圖并對(duì)中間圖中的每一節(jié)點(diǎn)進(jìn)行描述，逐個(gè)解析每個(gè)算子的輸入和輸出。離線模型生成器分析當(dāng)前算子的輸入數(shù)據(jù)來(lái)源，獲取上一層中與當(dāng)前算子直接進(jìn)行銜接的算子類(lèi)型，通過(guò)TBE算子加速庫(kù)的接口進(jìn)入算子庫(kù)中來(lái)自：百科![]()
-JPEGD模塊對(duì)JPEG格式的圖片進(jìn)行解碼，將原始輸入的JPEG圖片轉(zhuǎn)換成YUV數(shù)據(jù)，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。 -JPEG圖片處理完成后，需要用JPEGE編碼模塊對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行JPEG格式還原，用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理輸出數(shù)據(jù)的后處理。 -當(dāng)輸入圖片格式為PNG時(shí)，需要調(diào)用PNGD解來(lái)自：百科![]()
多種識(shí)別模式 支持多種實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)模式，如流式一句話、連續(xù)和單句模式，靈活適應(yīng)不同應(yīng)用場(chǎng)景 定制化服務(wù) 可定制特定垂直領(lǐng)域的語(yǔ)言層模型，識(shí)別更多專(zhuān)有詞匯和行業(yè)術(shù)語(yǔ)，進(jìn)一步提高識(shí)別準(zhǔn)確率 文字語(yǔ)音識(shí)別 應(yīng)用場(chǎng)景 華為云 語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字 試用場(chǎng)景 語(yǔ)音客服質(zhì)檢： ● 語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字識(shí)別客服、客戶(hù)的語(yǔ)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
個(gè)算子。于我們而言，我們所開(kāi)發(fā)的算子是網(wǎng)絡(luò)模型中涉及到的計(jì)算函數(shù)。在Caffe中，算子對(duì)應(yīng)層中的計(jì)算邏輯，例如：卷積層（ConvolutionLayer）中的卷積算法，是一個(gè)算子；全連接層（Fully-connectedLayer，F(xiàn)Clayer）中的權(quán)值求和過(guò)程，也是一個(gè)算子。來(lái)自：百科![]()
DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更抽象的高層代表屬性類(lèi)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(dòng)機(jī)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(jī)制來(lái)解釋說(shuō)明數(shù)據(jù)，如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。來(lái)自：百科![]()
服務(wù)，提升防護(hù)能力。 Anti-DDoS流量清洗 Anti-DDoS流量清洗服務(wù)為華為云內(nèi)資源（ 彈性云服務(wù)器 、彈性負(fù)載均衡），提供網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層的DDoS攻擊防護(hù)（如泛洪流量型攻擊防護(hù)、資源消耗型攻擊防護(hù)），并提供攻擊攔截實(shí)時(shí)告警，有效提升用戶(hù)帶寬利用率，保障業(yè)務(wù)穩(wěn)定可靠。 立即購(gòu)買(mǎi)來(lái)自：百科![]()
把語(yǔ)言模型、詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化，大幅提升解碼速度，使識(shí)別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。 多種識(shí)別模式 支持多種實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)模式，如流式識(shí)別、連續(xù)識(shí)別和實(shí)時(shí)識(shí)別模式，靈活適應(yīng)不同應(yīng)用場(chǎng)景。 定制化服務(wù) 可定制特定垂直領(lǐng)域的語(yǔ)言層模型，可識(shí)別更多專(zhuān)有詞匯和行業(yè)術(shù)語(yǔ)，進(jìn)一步提高識(shí)別準(zhǔn)確率。來(lái)自：百科![]()
S高防總體防御能力，單IP最高600G防御能力，抵御各類(lèi)網(wǎng)絡(luò)層、應(yīng)用層的DDoS攻擊。全自動(dòng)檢測(cè)和攻擊策略匹配，實(shí)時(shí)防護(hù)；業(yè)務(wù)流量采用集群分發(fā)，性能高，時(shí)延低，穩(wěn)定性好。通過(guò)基礎(chǔ)帶寬+彈性帶寬的購(gòu)買(mǎi)方式， DDoS防護(hù) 閾值支持彈性調(diào)整，可隨時(shí)升級(jí)更高級(jí)別的防護(hù)。7*24小時(shí)運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)來(lái)自：百科![]()
應(yīng)用、中間件及基礎(chǔ)資源的四層指標(biāo)，在儀表盤(pán)中實(shí)現(xiàn)個(gè)性化監(jiān)控，以及通過(guò)統(tǒng)一告警入口配置告警規(guī)則，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的日常巡檢，保障業(yè)務(wù)的正常運(yùn)行。 AOM 提供多場(chǎng)景、多層次、多維度指標(biāo)數(shù)據(jù)的監(jiān)控能力，建立了從基礎(chǔ)設(shè)施層指標(biāo)、中間件層指標(biāo)、應(yīng)用層指標(biāo)到業(yè)務(wù)層指標(biāo)的四層指標(biāo)體系，將1000+種指標(biāo)數(shù)據(jù)全方位呈現(xiàn)，數(shù)據(jù)豐富全面。來(lái)自：專(zhuān)題
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