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  • bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容精選 換一換
  • 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(lái)自:百科
    品化,省時(shí)更省力 哪些工廠可以使用數(shù)據(jù)分析軟件? 制造工廠:紡織行業(yè)、飼料行業(yè)、汽配行業(yè)、衛(wèi)浴行業(yè)、食品行業(yè)、水泥行業(yè)、化工行業(yè)、汽車行業(yè);動(dòng)力中心:鍋爐房、空壓站、變電站、配電房、熱電廠、再生能源發(fā)電、光伏發(fā)電、水力發(fā)電等場(chǎng)景可以部署數(shù)據(jù)分析軟件,升級(jí)為數(shù)字工廠,安全聲場(chǎng),節(jié)能降耗、增產(chǎn)增效。
    來(lái)自:專題
  • bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析 相關(guān)內(nèi)容
  • 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(lái)解釋說明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。
    來(lái)自:百科
    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(lái)自:百科
  • bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析 更多內(nèi)容
  • 基于NAS的輕量級(jí)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(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
    來(lái)自:百科
    以數(shù)字資產(chǎn)模型為核心驅(qū)動(dòng)的一站式IoT數(shù)據(jù)分析實(shí)踐 以數(shù)字資產(chǎn)模型為核心驅(qū)動(dòng)的一站式IoT數(shù)據(jù)分析實(shí)踐 時(shí)間:2022-09-22 18:30:50 IoT數(shù)據(jù)分析面臨的問題與挑戰(zhàn) 隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備接入數(shù)量的快速增長(zhǎng),IoT數(shù)據(jù)量也急速增長(zhǎng),快捷有效的數(shù)據(jù)分析的價(jià)值越來(lái)越重要。然而,當(dāng)前IoT數(shù)據(jù)分析面臨著諸多關(guān)鍵挑戰(zhàn),貫穿著數(shù)據(jù)分析的整個(gè)過程:
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    次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型,即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取特征,不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征,上一層的輸出作為下一層的輸入,層層連接構(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 1994年,Yann LeCun發(fā)布了結(jié)合反向傳播的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) LeNet, 其
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    算引擎由開發(fā)者進(jìn)行自定義來(lái)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(lái)源。
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    時(shí)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(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
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    -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
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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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    基于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)人工作業(yè)的升級(jí)改造,比如,智慧倉(cāng)儲(chǔ)中的智能調(diào)度。 然而,通用的大數(shù)據(jù)分析服務(wù)由于缺乏針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的最佳實(shí)踐,在技術(shù)層面和商業(yè)層面都缺少物聯(lián)網(wǎng)基因,影響物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)效率。因此,華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)應(yīng)運(yùn)而生。 三、如何做好物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析? 首先,
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    數(shù)據(jù)工坊提供圖形化的工作流引擎,開發(fā)數(shù)據(jù)處理流程只需要進(jìn)行簡(jiǎn)單的托拉拽即可,大大降低了開發(fā)/運(yùn)維難度,效率提升90% 開放 數(shù)據(jù)工坊的開放算子庫(kù)中包含華為自營(yíng)算子,也有來(lái)自伙伴的第三方算子,無(wú)論什么業(yè)務(wù),總能找到適用的算子來(lái)完成數(shù)據(jù)處理工作 使用華為云數(shù)據(jù)工坊的準(zhǔn)備工作 注冊(cè)華為云并實(shí)名認(rèn)證 如果您已有一個(gè)華為云
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    全國(guó)(包含港澳)高等院校、專業(yè)研究機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)分析公司等專業(yè)對(duì)象 【組隊(duì)要求】 選手可組隊(duì)參賽,賽隊(duì)人數(shù)1-10人;組隊(duì)操作請(qǐng)見【華為云大賽平臺(tái)-組隊(duì)操作詳情】 【賽題說明】 數(shù)據(jù)分析賽包括“交通流量預(yù)測(cè)”、“鹽田港貨柜車到港預(yù)測(cè)”、“高光譜視頻水質(zhì)分析”3個(gè)子賽題。由于數(shù)據(jù)分析賽涉及人工智能算法集成
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    華為企業(yè)人工智能高級(jí)開發(fā)者培訓(xùn):培訓(xùn)內(nèi)容 國(guó)家名稱縮寫 手機(jī)號(hào)所屬的國(guó)家 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 策略參數(shù)說明:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Grs國(guó)家碼對(duì)照表:DR2:亞非拉(新加坡) 國(guó)家(或地區(qū))碼 地理位置編碼 排序策略:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-PIN 提交排序任務(wù)API:請(qǐng)求消息 國(guó)家碼和地區(qū)碼 解析線路類型:地域線路細(xì)分(全球)
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    通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解: 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學(xué)習(xí)顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構(gòu)建弱監(jiān)督學(xué)習(xí)模型,并進(jìn)而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識(shí)學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1章 什么是開放環(huán)境的自適應(yīng)感知 第2章 面向識(shí)別與理解的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共性技術(shù) 第3章 通用視覺基元屬性感知
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    據(jù)管理成本高昂 數(shù)據(jù)分析階段:不同類型數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)源不同,形成數(shù)據(jù)孤島、存在大量數(shù)據(jù)搬遷;并且數(shù)據(jù)分析門檻高,缺少簡(jiǎn)單易用的數(shù)據(jù)分析工具 數(shù)據(jù)可視化 階段:缺少交互式查詢能力、缺少基于時(shí)間維度的洞察分析能力 華為云IoT數(shù)據(jù)分析開放架構(gòu)介紹 基于以上IoT數(shù)據(jù)分析面臨的挑戰(zhàn),華為推
    來(lái)自:百科
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 時(shí)間:2021-03-08 14:42:45 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱DWS)是一種即開即用、安全可靠
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 探索Serverless 數(shù)據(jù)湖 :無(wú)需大數(shù)據(jù)背景,會(huì)SQL就會(huì)大數(shù)據(jù)分析 探索Serverless數(shù)據(jù)湖:無(wú)需大數(shù)據(jù)背景,會(huì)SQL就會(huì)大數(shù)據(jù)分析 時(shí)間:2021-04-27 15:04:16 內(nèi)容簡(jiǎn)介: 隨著大數(shù)據(jù)&AI技術(shù)在企業(yè)商用場(chǎng)景的廣泛應(yīng)用,統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)
    來(lái)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:
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    Core提供了充足的數(shù)據(jù)源,從而滿足了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算中大數(shù)據(jù)量、大帶寬的需求。 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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