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  • bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精度 內(nèi)容精選 換一換
  • 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
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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)
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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(guò)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(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
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  • bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精度 更多內(nèi)容
  • 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
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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(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。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 框架管理器離線模型生成介紹 框架管理器離線模型生成介紹 時(shí)間:2020-08-19 17:00:58 離線模型生成以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例,在深度學(xué)習(xí)框架下構(gòu)造好相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型,并且訓(xùn)練好原始數(shù)據(jù),再通過(guò)離線模型生成器進(jìn)行算子調(diào)度優(yōu)化、權(quán)重?cái)?shù)據(jù)重排和壓縮、內(nèi)存優(yōu)化等,最
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    視頻 OCR 識(shí)別視頻中出現(xiàn)的文字內(nèi)容,包括字幕、彈幕、以及部分自然場(chǎng)景文字和藝術(shù)字等 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 識(shí)別準(zhǔn)確 采用標(biāo)簽排序?qū)W習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,識(shí)別精度高,支持實(shí)時(shí)識(shí)別與檢測(cè) 簡(jiǎn)單易用 提供符合RESTful的API訪問(wèn)接口,使用方便,用戶的業(yè)務(wù)系統(tǒng)可快速集成 層次標(biāo)簽 層次化標(biāo)簽
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    GPU Direct 完美支撐大數(shù)據(jù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間傳輸 100GB IB網(wǎng)絡(luò) 支持GPU Direct over RDMA,100G超高帶寬,2us超低時(shí)延 內(nèi)置加速框架 一鍵式部署,分鐘級(jí)實(shí)例發(fā)放,聚焦核心業(yè)務(wù) 科學(xué)計(jì)算 在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域,要求極強(qiáng)的雙精度計(jì)算能力。在模擬仿真過(guò)程中,消耗
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    ack在70-100bp illumina reads上有更好的性能。。它由三個(gè)不同的算法: BWA-backtrack:是用來(lái)比對(duì)Illumina的序列的,reads長(zhǎng)度最長(zhǎng)能到100bp。- BWA-SW:用于比對(duì)long-read,支持的長(zhǎng)度為70bp-1Mbp;同時(shí)支持剪接性比對(duì)。
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    用于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集中的異常數(shù)據(jù)點(diǎn);可通過(guò)學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的特征分布規(guī)律來(lái)建立基準(zhǔn)模型,可融合多個(gè)基準(zhǔn)模型提升預(yù)測(cè)精度并減少誤報(bào)和漏報(bào)的情況 盤古科學(xué)計(jì)算大模型產(chǎn)品功能 盤古氣象大模型 首個(gè)精度超過(guò)傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)方法的AI方法,1小時(shí)-7天預(yù)測(cè)精度均高于傳統(tǒng)數(shù)值方法(歐洲氣象中心的operational IFS)。預(yù)測(cè)包
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    測(cè)、識(shí)別、分析等能力,在多種場(chǎng)景下準(zhǔn)確高效地輸出視頻結(jié)構(gòu)化信息,為用戶構(gòu)建強(qiáng)大、全面、便捷的視頻內(nèi)容分析能力。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 準(zhǔn)確識(shí)別:利用高精度的人臉檢測(cè)與識(shí)別服務(wù),提供安全可靠的人臉布控、軌跡追蹤、人臉?biāo)阉鞯确?wù) 穩(wěn)定可靠:支持大規(guī)模實(shí)時(shí)視頻分析,支持客戶各種復(fù)雜場(chǎng)景,穩(wěn)定運(yùn)行,持續(xù)為客戶貢獻(xiàn)優(yōu)質(zhì)服務(wù)
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    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(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
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    科學(xué)計(jì)算 在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域,要求極強(qiáng)的雙精度計(jì)算能力。在模擬仿真過(guò)程中,消耗大量計(jì)算資源的同時(shí),會(huì)產(chǎn)生大量臨時(shí)數(shù)據(jù),對(duì)存儲(chǔ)帶寬與時(shí)延也有極高的要求 優(yōu)勢(shì) NVMe SSD 最高68萬(wàn)IOPS,消除存儲(chǔ)瓶頸,提升整體性能 雙精度計(jì)算 提供較CPU上百倍的雙精度計(jì)算能力 無(wú)縫遷移 支持多種科學(xué)計(jì)算軟件
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    科學(xué)計(jì)算 在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域,要求極強(qiáng)的雙精度計(jì)算能力。在模擬仿真過(guò)程中,消耗大量計(jì)算資源的同時(shí),會(huì)產(chǎn)生大量臨時(shí)數(shù)據(jù),對(duì)存儲(chǔ)帶寬與時(shí)延也有極高的要求 優(yōu)勢(shì) NVMe SSD 最高68萬(wàn)IOPS,消除存儲(chǔ)瓶頸,提升整體性能 雙精度計(jì)算 提供較CPU上百倍的雙精度計(jì)算能力 無(wú)縫遷移 支持多種科學(xué)計(jì)算軟件
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    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。
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    科學(xué)計(jì)算 在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域,要求極強(qiáng)的雙精度計(jì)算能力。在模擬仿真過(guò)程中,消耗大量計(jì)算資源的同時(shí),會(huì)產(chǎn)生大量臨時(shí)數(shù)據(jù),對(duì)存儲(chǔ)帶寬與時(shí)延也有極高的要求 優(yōu)勢(shì) NVMe SSD 最高68萬(wàn)IOPS,消除存儲(chǔ)瓶頸,提升整體性能 雙精度計(jì)算 提供較CPU上百倍的雙精度計(jì)算能力 無(wú)縫遷移 支持多種科學(xué)計(jì)算軟件
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    Direct 完美支撐大數(shù)據(jù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間傳輸 100GB IB網(wǎng)絡(luò) 支持GPU Direct over RDMA,100G超高帶寬, 2us超低時(shí)延 內(nèi)置加速框架 一鍵式部署,分鐘級(jí)實(shí)例發(fā)放,聚焦核心業(yè)務(wù) 科學(xué)計(jì)算 在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域,要求極強(qiáng)的雙精度計(jì)算能力。在模擬仿真過(guò)程中,消耗
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    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
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    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)。
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    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
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