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- bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型編程 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科云知識 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
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ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡介 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個或多個機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測、評價等結(jié)果。來自：專題了TBE算子的融合能力，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化開辟一條獨特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應(yīng)用場景 1、一般情況下，通過深度學(xué)習(xí)框架中的標(biāo)準(zhǔn)算子實現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)通過GPU或者其它類型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片做過訓(xùn)練。如果將這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型繼續(xù)運行在昇騰AI處理器上時，希望盡量在不改變原始代來自：百科
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華為云計算 云知識 AI基礎(chǔ)課程--Python編程知識 AI基礎(chǔ)課程--Python編程知識 時間：2020-12-11 15:06:18 Python是近幾年最為流行的編程語言之一，它有著優(yōu)雅的語法和豐富的工具庫。相比于java和C語言而言，Python的門檻更低、更加靈活易于被人讀懂。來自：百科![]()
備上運行的人工智能應(yīng)用程序，負(fù)責(zé)對模型的生成、加載和運算的調(diào)度。在L2層將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原始模型轉(zhuǎn)化成最終可以執(zhí)行在昇騰AI處理器上運行的離線模型后，離線模型執(zhí)行器將離線模型傳送給L1芯片使能層進(jìn)行任務(wù)分配。 L1芯片使能層 L1芯片使能層是離線模型通向昇騰AI處理器的橋梁。在收到L來自：百科![]()
華為云計算 云知識 邏輯模型和物理模型的對比 邏輯模型和物理模型的對比 時間：2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫 邏輯模型與物理模型的對比如下： 名稱定義：邏輯模型取名按照業(yè)務(wù)規(guī)則和現(xiàn)實世界對象的命名規(guī)范來取名；物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品限制，比如不能出現(xiàn)非法字符，不能使用數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵詞，不能超長等約束；來自：百科![]()
各功能模塊都需要統(tǒng)一通過流程編排器進(jìn)行調(diào)用。 3、數(shù)據(jù)流進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理時，需要用到模型推理引擎。模型推理引擎主要利用加載好的模型和輸入的數(shù)據(jù)流完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向計算。 4、在模型推理引擎輸出結(jié)果后，后處理引擎再對模型推理引擎輸出的數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)處理，如 圖像識別 的加框和加標(biāo)識等處理操作。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Linux常用命令及Shell編程 Linux常用命令及Shell編程 時間：2020-12-15 11:30:39 玩轉(zhuǎn)Linux系統(tǒng)常用命令，為編寫Shell腳本或?qū)W習(xí)Linux系統(tǒng)打下堅實基礎(chǔ)。本課程需要懂點Linux系統(tǒng)，覆蓋Linux系統(tǒng)50多個常用來自：百科![]()
華為云計算 云知識 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：函數(shù) 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：函數(shù) 時間：2021-04-07 09:27:41 函數(shù)是一個能完成特定功能的代碼塊，可在程序中重復(fù)使用，減少程序的代碼量和提高程序的執(zhí)行效率。在python中函數(shù)定義語法如下： 返回值來自：百科![]()
華為云計算 云知識 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：文件 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：文件 時間：2021-03-25 20:05:33 文件是我們儲存信息的地方，我們經(jīng)常要對文件進(jìn)行讀、寫等操作 在Python中，我們可用Python提供的函數(shù)和方法方便地操作文件。 文中課程來自：百科![]()
討代碼大模型的起源、發(fā)展、優(yōu)勢以及應(yīng)用，同時結(jié)合華為云CodeArts Snap智能編程助手案例，分析其在賦能開發(fā)者高效、可信開發(fā)方面的作用，以滿足日益增長的人才需求。 代碼大模型起源于深度學(xué)習(xí)與自然語言處理技術(shù)的交叉發(fā)展，其核心理念是通過大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)與復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)來自：百科![]()
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大的計算算子。 框架管理器將原始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的形態(tài)，并且將轉(zhuǎn)換的模型與昇騰AI處理器相融合，引導(dǎo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運行并高效發(fā)揮出性能。 運行管理器為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)下發(fā)和分配提供了各種資源管理通道。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![]()
1、首先Matrix會將數(shù)據(jù)從內(nèi)存搬運到DVPP的緩沖區(qū)進(jìn)行緩存。 2、根據(jù)具體數(shù)據(jù)的格式，預(yù)處理引擎通過DVPP提供的編程接口來完成參數(shù)配置和數(shù)據(jù)傳輸。 3、編程接口啟動后，DVPP將配置參數(shù)和原始數(shù)據(jù)傳遞給驅(qū)動程序，由DVPP驅(qū)動調(diào)用PNG或JPEG解碼模塊進(jìn)行初始化和任務(wù)下發(fā)。來自：百科![]()
時間：2020-08-19 09:27:09 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造中，算子組成了不同應(yīng)用功能的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。而張量加速引擎（Tensor Boost Engine）作為算子的兵工廠，為基于昇騰AI處理器運行的神經(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，TBE對算子也提供了來自：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![]()
3、希望了解華為AI產(chǎn)品使用、管理和維護(hù)的人員 課程目標(biāo) 掌握語音處理理論和應(yīng)用，具有語音處理的相關(guān)編程和云上應(yīng)用能力。 課程大綱 第1章 語言處理介紹 第2章 傳統(tǒng)語音模型 第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語音模型 第4章 高級語音模型 第5章 技術(shù)前沿與未來展望 第6章 語音處理實驗 語音通話 VoiceCall來自：百科![]()
中級 使用MindSpore訓(xùn)練手寫數(shù)字識別模型 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 電子相冊智慧整理 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)景區(qū)精準(zhǔn)識別場景 使用MindSpore訓(xùn)練手寫數(shù)字識別模型 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 電子相冊智慧整理 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)景區(qū)精準(zhǔn)識別場景 HCIA-AI HCIA-AI來自：專題![]()
華為云計算 云知識 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：數(shù)據(jù)類型 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：數(shù)據(jù)類型 時間：2021-03-25 19:55:10 Python支持的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型主要有如下幾種： 數(shù)字：如整型（123）、布爾型（True/False）、浮點型（1.23） 字符串（String）：如來自：百科
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