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- bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法 指標(biāo)體系 內(nèi)容精選 換一換
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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。 課程簡介 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(NAS)來自：百科
- bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法 指標(biāo)體系 相關(guān)內(nèi)容
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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)生效的過程。 數(shù)字視覺預(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)練過程。 課程目標(biāo) 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) 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
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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)器擁有了視覺的能力，實(shí)戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)！ 課程簡介 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。來自：百科![]()
使用 AOM 如何建設(shè)完整的指標(biāo)體系 使用AOM如何建設(shè)完整的指標(biāo)體系 如何使用 應(yīng)用運(yùn)維管理 AOM建設(shè)完整的指標(biāo)體系和統(tǒng)一監(jiān)控大盤，實(shí)現(xiàn)資源和應(yīng)用的全方位、立體化、可視化監(jiān)控。 如何使用應(yīng)用運(yùn)維管理AOM建設(shè)完整的指標(biāo)體系和統(tǒng)一監(jiān)控大盤，實(shí)現(xiàn)資源和應(yīng)用的全方位、立體化、可視化監(jiān)控。 立即使用來自：專題![]()
鞏固率、學(xué)校課程計(jì)劃、教學(xué)活動(dòng)、教師研修等方面的落實(shí)情況；二是教師教學(xué)方面，包括備課、教師團(tuán)隊(duì)研討、課堂教學(xué)、作業(yè)設(shè)計(jì)等；三是學(xué)生學(xué)習(xí)方面，包括基本知識(shí)與技能、學(xué)習(xí)方式、學(xué)習(xí)態(tài)度、學(xué)習(xí)能力以及實(shí)踐操作水平等。需求包括： 建立教育綜合質(zhì)量監(jiān)測指標(biāo)體系，并對(duì)該指標(biāo)體系在每個(gè)區(qū)域和學(xué)校的得分率進(jìn)行監(jiān)控來自：云商店![]()
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)提供算子開發(fā)能力，用TBE語言編寫的TBE算子來構(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)化過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TBE標(biāo)準(zhǔn)算子庫，開發(fā)者可以直接利用標(biāo)準(zhǔn)算子庫中的算子實(shí)現(xiàn)高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。除此之外，TBE也提供來自：百科![]()
能力。 能源管理駕駛艙 根云-能源管理產(chǎn)品的核心競爭力是科學(xué)、完善的能源管理指標(biāo)體系和能源管理駕駛艙。能源管理駕駛艙提供了全面的能源數(shù)據(jù)監(jiān)控和分析功能，幫助企業(yè)實(shí)時(shí)了解能源使用情況。通過能源管理指標(biāo)體系，企業(yè)可以對(duì)能源成本、能源占比、單品能耗、能源趨勢等多個(gè)維度進(jìn)行監(jiān)控和分析。這來自：專題![]()
享。 研產(chǎn)銷一體化協(xié)同，實(shí)現(xiàn)信息流從研發(fā)到工藝、需求管理、計(jì)劃管理、生產(chǎn)執(zhí)行、訂單交付、財(cái)務(wù)管理端到端貫通，保證訂單交付一致性，實(shí)現(xiàn)研產(chǎn)銷一體化協(xié)同。 數(shù)字運(yùn)營，構(gòu)建制造企業(yè)跨研發(fā)、生產(chǎn)、銷售、財(cái)務(wù)等業(yè)務(wù)領(lǐng)域的運(yùn)營指標(biāo)體系，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)精細(xì)化運(yùn)營，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)全價(jià)值鏈降本增效。 應(yīng)來自：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、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。來自：百科![]()
應(yīng)用運(yùn)維管理（Application Operations Management，簡稱AOM）是云上應(yīng)用一站式可觀測性分析平臺(tái)，基于四層指標(biāo)體系（業(yè)務(wù)層指標(biāo)、應(yīng)用層指標(biāo)、中間件層指標(biāo)、基礎(chǔ)設(shè)施層），提供指標(biāo)、日志、調(diào)用鏈3類數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析、根因分析、場景化分析等可觀測分析能力，全面來自：百科![]()
測試管理 3. 常見的測試方法 4. 測試度量指標(biāo)體系和質(zhì)量評(píng)估 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、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。來自：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)行管來自：百科![]()
機(jī)場全域數(shù)據(jù)匯聚，全局可視，應(yīng)用更智慧、創(chuàng)新更敏捷 城軌云 首個(gè)安全可靠票務(wù)雙活系統(tǒng)，13大主題域，預(yù)置1000+指標(biāo)體系 首個(gè)安全可靠票務(wù)雙活系統(tǒng)，13大主題域，預(yù)置1000+指標(biāo)體系 煤礦 智能礦山云 兩級(jí)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)、1000+工業(yè)協(xié)議，使能礦山提效、增安 兩級(jí)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)、1000+工業(yè)協(xié)議，使能礦山提效、增安來自：專題![]()
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)制來解釋說明數(shù)據(jù)，如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。來自：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)字視覺預(yù)處理模塊（Digital來自：百科![]()
算引擎由開發(fā)者進(jìn)行自定義來完成所需要的具體功能。 通過流程編排器的統(tǒng)一調(diào)用，整個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用一般包括四個(gè)引擎：數(shù)據(jù)引擎，預(yù)處理引擎，模型推理引擎以及后處理引擎。 1、數(shù)據(jù)引擎主要準(zhǔn)備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要的數(shù)據(jù)集（如MNIST數(shù)據(jù)集）和進(jìn)行相應(yīng)數(shù)據(jù)的處理（如圖片過濾等），作為后續(xù)計(jì)算引擎的數(shù)據(jù)來源。來自：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解碼來自：百科![]()
Engine）提供了昇騰AI處理器自定義算子開發(fā)能力，通過TBE提供的API和自定義算子編程開發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開發(fā)。 TBE的重要概念之一為NPU，即Neural-network Processing Unit，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。 在維基百科中，NPU這個(gè)詞條被直接指向了“人工智能加速器”，釋義是這樣的：來自：百科
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