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- bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 線性回歸 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(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
- bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 線性回歸 相關(guān)內(nèi)容
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本課程將會(huì)講解機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，集成算法等。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握有監(jiān)督學(xué)習(xí)，包括線性回歸，邏輯回歸，KNN，樸素貝葉斯，SVM,決策樹(shù)等算法的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 2、掌握集成算法包括Bagging及boosting算法的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。來(lái)自：百科云知識(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
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專業(yè)數(shù)倉(cāng)支持設(shè)計(jì)應(yīng)用多維分析，快速響應(yīng) 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)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![]()
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![]()
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)建多分類模型、經(jīng)典入門示例詳解：構(gòu)建手寫數(shù)字識(shí)別模型。來(lái)自：百科![]()
。 支持二次訓(xùn)練 支持行業(yè)客戶二次訓(xùn)練專屬模型，打造大模型體驗(yàn)。 盤古預(yù)測(cè)大模型產(chǎn)品功能 回歸預(yù)測(cè) 用于連續(xù)值預(yù)測(cè)，可自動(dòng)進(jìn)行任務(wù)理解，分析選擇最適合的回歸模型集合，并融合多個(gè)模型來(lái)提升回歸預(yù)測(cè)精度 分類預(yù)測(cè) 用于離散值的預(yù)測(cè)，如：不同類別或標(biāo)簽；基于任務(wù)理解和模型選擇推薦能力，來(lái)自：專題![]()
抖音小視頻背景歌名識(shí)別 華為云自動(dòng)學(xué)習(xí)之垃圾分類 智能聲音識(shí)別 樹(shù)回歸算法分析房?jī)r(jià)趨勢(shì) ModelArts實(shí)現(xiàn)零售商客戶分群 智能表單和證件文字識(shí)別 抖音小視頻背景歌名識(shí)別 華為云自動(dòng)學(xué)習(xí)之垃圾分類 智能聲音識(shí)別 樹(shù)回歸算法分析房?jī)r(jià)趨勢(shì) ModelArts實(shí)現(xiàn)零售商客戶分群 智能表單和證件文字識(shí)別來(lái)自：專題![]()
會(huì)和空間，實(shí)現(xiàn)能源消費(fèi)的最優(yōu)化。 根云-能源管理 節(jié)能診斷智能化 提供回歸評(píng)估工具、單耗對(duì)標(biāo)工具和相關(guān)性分析工具等智能化節(jié)能分析工具，幫助企業(yè)科學(xué)評(píng)估能源使用效率，識(shí)別節(jié)能機(jī)會(huì)，實(shí)現(xiàn)節(jié)能診斷的智能化。 提供回歸評(píng)估工具、單耗對(duì)標(biāo)工具和相關(guān)性分析工具等智能化節(jié)能分析工具，幫助企業(yè)科來(lái)自：專題![]()
所要求性能的過(guò)程，也稱為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。常見(jiàn)的有回歸和分類。 非監(jiān)督學(xué)習(xí)：在未加標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中，試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。常見(jiàn)的有聚類。 強(qiáng)化學(xué)習(xí)：智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí)，以使獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)（強(qiáng)化信號(hào)）函數(shù)值最大。 回歸 回歸反映的是數(shù)據(jù)屬性值在時(shí)間上的特征，產(chǎn)生一個(gè)將數(shù)據(jù)項(xiàng)映射來(lái)自：百科![]()
隊(duì)列是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它具有先進(jìn)先出的特點(diǎn)，是一種應(yīng)用很廣泛的結(jié)構(gòu)。 隊(duì)列是一種特殊的 線性表 ，特殊之處在于它只允許在表的前端（front）進(jìn)行刪除操作，而在表的后端（rear）進(jìn)行插入操作，和棧一樣，隊(duì)列是一種操作受限制的線性表。進(jìn)行插入操作的端稱為隊(duì)尾，進(jìn)行刪除操作的端稱為隊(duì)頭。隊(duì)列中沒(méi)有元素時(shí)，稱為空隊(duì)列。來(lái)自：專題![]()
Engine）作為算子的兵工廠，為基于昇騰AI處理器運(yùn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供算子開(kāi)發(fā)能力，用TBE語(yǔ)言編寫的TBE算子來(lái)構(gòu)建各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。同時(shí)，TBE對(duì)算子也提供了封裝調(diào)用能力。在TBE中有一個(gè)優(yōu)化過(guò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TBE標(biāo)準(zhǔn)算子庫(kù)，開(kāi)發(fā)者可以直接利用標(biāo)準(zhǔn)算子庫(kù)中的算子實(shí)現(xiàn)高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。除此之外，TBE也提供來(lái)自：百科![]()
第8章 深度信念網(wǎng)絡(luò) 第9章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第10章 循環(huán)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、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，致力于讓云無(wú)處不在，讓智能無(wú)所不及，共建智能世界云底座。來(lái)自：百科![]()
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![]()
按需擴(kuò)展：Shared-Nothing開(kāi)放架構(gòu)，可隨時(shí)根據(jù)業(yè)務(wù)情況增加節(jié)點(diǎn)，擴(kuò)展系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和查詢分析性能。 擴(kuò)容后性能線性提升：容量和性能隨集群規(guī)模線性提升，線性比0.8。 擴(kuò)容不中斷業(yè)務(wù)：擴(kuò)容過(guò)程中支持?jǐn)?shù)據(jù)增、刪、改、查，及DDL操作(Drop/Truncate/Alter t來(lái)自：百科![]()
昇騰AI軟件棧邏輯架及功能介紹 昇騰AI軟件棧邏輯架及功能介紹 時(shí)間：2020-08-18 17:12:46 昇騰AI軟件?？梢苑譃?span style='color:#C7000B'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)軟件模塊、工具鏈以及其它軟件模塊。 1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件主要包含了流程編排器（Matrix），框架管理器（Framework），運(yùn)行管理器（Runtime）、數(shù)字視覺(jué)預(yù)處理模塊（Digital來(lái)自：百科![]()
務(wù)高峰場(chǎng)景，可以很好的支持報(bào)文內(nèi)容和時(shí)序自定義、多事務(wù)組合的復(fù)雜場(chǎng)景測(cè)試。通過(guò)CPTS，我們希望將性能壓測(cè)本身的工作持續(xù)簡(jiǎn)化，將更多的精力回歸到關(guān)注業(yè)務(wù)和性能問(wèn)題本身，同時(shí)降低成本、提升穩(wěn)定性、優(yōu)化用戶體驗(yàn)，最大程度地幫助企業(yè)提升商業(yè)價(jià)值。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企來(lái)自：百科
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