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網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員 需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展;熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”;熟來自:百科像轉(zhuǎn)換模塊,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮著預(yù)處理輔助功能。當(dāng)來自系統(tǒng)內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)的視頻或圖像數(shù)據(jù)進(jìn)入昇騰AI處理器的計(jì)算資源中運(yùn)算之前,由于Davinci架構(gòu)對輸入數(shù)據(jù)有固定的格式要求,如果數(shù)據(jù)未滿足架構(gòu)規(guī)定的輸入格式、分辨率等要求,就需要調(diào)用數(shù)字視覺處理模塊進(jìn)行格式的轉(zhuǎn)換,才可以進(jìn)行后續(xù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算步驟。來自:百科
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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:百科基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章 數(shù)據(jù)高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮 第5章 1-bit等價(jià)性研究 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,致力于來自:百科
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多維度識別 綜合圖像、語音、文字、人臉等信息,標(biāo)簽識別更加準(zhǔn)確 識別準(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,標(biāo)簽識別準(zhǔn)確度高 標(biāo)簽可定制 只需提供少量視頻與對應(yīng)標(biāo)簽,便可以按需定制標(biāo)簽類別、層次體系 2.視頻推薦 基于對視頻的場景分類、人物識別、 語音識別 、文字識別等分析,形成層次化的分類標(biāo)簽,進(jìn)行個(gè)性化視頻推薦來自:百科Interfaces,以下簡稱ENI)即虛擬網(wǎng)卡,您可以通過創(chuàng)建并配置彈性網(wǎng)卡,并將其附加到您的云服務(wù)器實(shí)例(包括 彈性云服務(wù)器 和裸金屬服務(wù)器)上,實(shí)現(xiàn)靈活、高可用的網(wǎng)絡(luò)方案配置。 彈性網(wǎng)卡(Elastic Network Interfaces,以下簡稱ENI)即虛擬網(wǎng)卡,您可以通過創(chuàng)建并配置彈性網(wǎng)卡,并將來自:專題查”頁面。 對風(fēng)險(xiǎn)告警、漏洞或基線檢查項(xiàng)目進(jìn)行處理。 ● 資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)修復(fù),并手動(dòng)刷新告警事件狀態(tài)后,安全評分實(shí)時(shí)更新。資產(chǎn)安全風(fēng)險(xiǎn)修復(fù)后,也可以直接單擊“重新檢測”,重新檢測資產(chǎn)并進(jìn)行評分。 說明: 資產(chǎn)安全風(fēng)險(xiǎn)修復(fù)后,為降低安全評分的風(fēng)險(xiǎn)等級,需手動(dòng)忽略或處理告警事件,刷新告警列表中告警事件狀態(tài)。來自:專題。 圖1 圖像標(biāo)簽 示例圖 名人識別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測,準(zhǔn)確識別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判斷條形碼圖片為原始拍攝,還是經(jīng)過二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻拍識別可以檢測出經(jīng)過二次處理的不合規(guī)范圖片,使得統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確、有效。來自:百科本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺對預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練,快速構(gòu)建 人臉識別 應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法; 掌握基于MXNet構(gòu)建人臉識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、模型部署和模型測試; 掌握ModelArts自研分布式訓(xùn)練框架MoXing。 實(shí)驗(yàn)摘要來自:百科