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  • bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果 內(nèi)容精選 換一換
  • ModelArts AI Gallery_市場(chǎng)_資產(chǎn)集市 ModelArts推理部署_模型_AI應(yīng)用來(lái)源-華為云 ModelArts模型訓(xùn)練_模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介_(kāi)如何訓(xùn)練模型 查看更多 收起
    來(lái)自:專題
    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(kāi)發(fā)者,致力于
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  • bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果 相關(guān)內(nèi)容
  • LLM和KG的融合路線,可分為以下類型: 第一種融合路線是KG增強(qiáng)LLM,可在LLM預(yù)訓(xùn)練、推理階段引入KG。以KG增強(qiáng)LLM預(yù)訓(xùn)練為例,一個(gè)代表工作是百度的ERNIE 3.0將圖譜三元組轉(zhuǎn)換成一段token文本作為輸入,并遮蓋其實(shí)體或者關(guān)系來(lái)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,使模型在預(yù)訓(xùn)練階段直接學(xué)習(xí)KG蘊(yùn)含的知識(shí)。 第二種融合路線是L
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    備注 入駐華為云 1、華為云注冊(cè)入口:點(diǎn)擊注冊(cè)頁(yè)面 2、企業(yè)實(shí)名認(rèn)證:點(diǎn)擊進(jìn)行實(shí)名認(rèn)證 實(shí)名認(rèn)證信息最長(zhǎng)3個(gè)工作日內(nèi)審核完成,請(qǐng)耐心等待審核結(jié)果,審核成功,即可完成認(rèn)證。 開(kāi)通服務(wù) 如何開(kāi)通服務(wù),點(diǎn)擊查看開(kāi)通服務(wù)。 • 開(kāi)通 隱私保護(hù)通話 服務(wù)前,請(qǐng)認(rèn)真閱讀隱私保護(hù)通話服務(wù)協(xié)議。 • 開(kāi)通申請(qǐng)將在1~2個(gè)工作日審核完成。
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  • bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果 更多內(nèi)容
  • 識(shí)別準(zhǔn)確率高 華為云 語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字 采用最新一代 語(yǔ)音識(shí)別 技術(shù),基于DNN(深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))技術(shù),大大提高了抗噪性能,使識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升 識(shí)別速度快 華為云語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字把語(yǔ)言模型,詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時(shí)在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化,大幅提升解碼速度,使識(shí)別速度在業(yè)內(nèi)處領(lǐng)先地位
    來(lái)自:專題
    特征工程 特征工程 時(shí)間:2020-12-10 17:26:36 推薦系統(tǒng)中的特征工程常用于對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行特征挖掘的處理,形成的結(jié)果用于排序策略的訓(xùn)練。 鏈接:https://support.huaweicloud.com/productdesc-res/res_01_0006.html
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    用戶通過(guò)調(diào)用API接口,將語(yǔ)音文件識(shí)別成可編輯的文本,然后返回JSON格式的識(shí)別結(jié)果,用戶需要通過(guò)編碼將識(shí)別結(jié)果對(duì)接到業(yè)務(wù)系統(tǒng)或保存為TXT、Excel等格式。 立即前往 文字語(yǔ)音識(shí)別 有哪些優(yōu)點(diǎn)? 識(shí)別準(zhǔn)確率高 采用最新一代語(yǔ)音識(shí)別技術(shù),基于DNN(深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))技術(shù),大大提高了抗噪性能,使識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升 識(shí)別速度快
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營(yíng)-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營(yíng)-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 時(shí)間:2021-04-27 15:59:32 內(nèi)容簡(jiǎn)介: 將介紹人工智能基本知識(shí)體系,機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐。時(shí)空預(yù)測(cè)問(wèn)題的AutoML求解—
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    要對(duì)標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行審核,審核完成后,再提交給管理員驗(yàn)收。 審核標(biāo)注結(jié)果 1.團(tuán)隊(duì)審核者在任務(wù)列表“操作”列單擊“審核”,發(fā)起審核。 2.在審核頁(yè)面中,審核人員可以查看“未審核”、“已審核”、“審核通過(guò)”、“審核不通過(guò)”的樣本。 3.審核人員可以在審核頁(yè)面的右側(cè)選擇“審核結(jié)果”。 驗(yàn)收標(biāo)注結(jié)果
    來(lái)自:專題
    華為授權(quán)培訓(xùn)合作伙伴,舉辦2019華為中國(guó)區(qū)大學(xué)生ICT大賽。人工智能測(cè)試環(huán)節(jié)是本次大賽的加分賽,共設(shè)一項(xiàng)實(shí)踐命題,參賽選手在華為線上 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) Modelarts上完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、訓(xùn)練模型、部署模型,并且發(fā)布成模型服務(wù)預(yù)測(cè)截圖給出預(yù)測(cè)結(jié)果。完成實(shí)驗(yàn)操作并發(fā)布預(yù)測(cè)結(jié)果的選手,將獲得200分附加分。
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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(kāi)發(fā)能力,用TBE語(yǔ)言編寫(xiě)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(jué)預(yù)處理模塊(Digital
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    服務(wù)器難以滿足性能需求,F(xiàn)PGA云服務(wù)器可以提供高性價(jià)比的視頻解決方案,是視頻類場(chǎng)景的理想選擇。 機(jī)器學(xué)習(xí):機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源,其中訓(xùn)練過(guò)程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過(guò)程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中, FPGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功
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    服務(wù)的數(shù)據(jù),需要用戶根據(jù)自己的obs桶的使用情況或者容量大小確認(rèn),并在 OBS 服務(wù)上執(zhí)行。 為什么會(huì)出現(xiàn)識(shí)別結(jié)果非常差的情況? 問(wèn)題現(xiàn)象:調(diào)用語(yǔ)音識(shí)別接口,識(shí)別結(jié)果同真實(shí)結(jié)果差別很大,或者服務(wù)端報(bào)音頻格式錯(cuò)誤。 解決方案: 檢查音頻采樣率是否符合。 對(duì)于裸音頻,可采用toolsoft
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    華為企業(yè)人工智能高級(jí)開(kāi)發(fā)者培訓(xùn):培訓(xùn)內(nèi)容 國(guó)家名稱縮寫(xiě) 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(shuō)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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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 第四屆鯤鵬杯山東新動(dòng)能軟件創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽分賽鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)開(kāi)發(fā)者大賽 第四屆鯤鵬杯山東新動(dòng)能軟件創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽分賽鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)開(kāi)發(fā)者大賽 時(shí)間:2020-12-08 17:11:01 華為云“云上先鋒”· AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開(kāi),選手可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行
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    數(shù)據(jù)進(jìn)行第一版的目標(biāo)識(shí)別模型訓(xùn)練訓(xùn)練出來(lái)的模型只是利用傳統(tǒng)圖像處理能夠識(shí)別成功的圖片進(jìn)行學(xué)習(xí)。對(duì)于不成功的圖片,我們進(jìn)一步使用 OCR 。OCR能夠識(shí)別出圖像中的文字內(nèi)容及其位置。結(jié)合第一階段的目標(biāo)識(shí)別模型進(jìn)行結(jié)果融合,可以得到更為精確的可點(diǎn)擊區(qū)域結(jié)果,并且這個(gè)時(shí)候的融合方案已經(jīng)
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    G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例,滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例,滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深
    來(lái)自:專題
    G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例,滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例,滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深
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    Engine)提供了昇騰AI處理器自定義算子開(kāi)發(fā)能力,通過(guò)TBE提供的API和自定義算子編程開(kāi)發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開(kāi)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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