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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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華為云計(jì)算 云知識(shí) KubeEdge Sedna如何實(shí)現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何實(shí)現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% 時(shí)間:2021-04-27 15:26:28 內(nèi)容簡(jiǎn)介: 隨著邊緣設(shè)備數(shù)量指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),以及設(shè)備性能的提升,數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長(zhǎng),數(shù)據(jù)規(guī)模來(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
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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
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)簽來(lái)自:百科
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)包來(lái)自:專題
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)來(lái)自:百科
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
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