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  • bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出矩陣 內(nèi)容精選 換一換
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    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)
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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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  • 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語言編寫的TBE算子來構(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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    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
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    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(shí),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(jì)算。 4、在模型推理引擎輸出結(jié)果后,后處理引擎再對(duì)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(shí)別 的加框和加標(biāo)識(shí)等處理操作。
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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
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    -VDEC模塊提供H.264/H.265的視頻解碼功能,對(duì)輸入的視頻碼流進(jìn)行解碼輸出圖像,用于視頻識(shí)別等場(chǎng)景的前處理。 -VENC模塊提供輸出視頻的編碼功能。對(duì)于視覺預(yù)處理模塊的輸出數(shù)據(jù)或原始輸入的YUV格式數(shù)據(jù),視頻編碼模塊進(jìn)行編碼輸出H.264/H.265視頻,便于直接進(jìn)行視頻的播放和顯示。 -
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    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。
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    輸出。離線模型生成器分析當(dāng)前算子的輸入數(shù)據(jù)來源,獲取上一層中與當(dāng)前算子直接進(jìn)行銜接的算子類型,通過TBE算子加速庫的接口進(jìn)入算子庫中尋找來源算子的輸出數(shù)據(jù)描述,然后將來源算子的輸出數(shù)據(jù)信息返回給離線模型生成器,作為當(dāng)前算子的具體輸入張量描述。因此了解了來源算子的輸出信息就可以自然的獲得當(dāng)前算子輸入數(shù)據(jù)的描述。
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    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
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    -圖像數(shù)據(jù)可以根據(jù)模型要求經(jīng)過AIPP進(jìn)行進(jìn)一步預(yù)處理(可選,若DVPP輸出的數(shù)據(jù)滿足圖像要求,則可以不經(jīng)過AIPP的處理),然后將滿足要求的圖像數(shù)據(jù)在AI CPU的控制下進(jìn)入AI Core進(jìn)行所需的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。 -將輸出的圖像數(shù)據(jù)統(tǒng)一通過JPEG編碼模塊進(jìn)行編碼,完成編碼后處理,將數(shù)
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    以遷移實(shí)施里程碑為主線,通過日周例會(huì)機(jī)制、責(zé)任矩陣、精細(xì)化遷移步驟,進(jìn)行任務(wù)和問題跟蹤閉環(huán),保障遷移前后業(yè)務(wù)穩(wěn)定。 客戶 業(yè)務(wù)驗(yàn)證:驗(yàn)證遷移后的業(yè)務(wù),并及時(shí)同步問題。 業(yè)務(wù)遷移:明確客戶主導(dǎo)業(yè)務(wù)的遷移,由客戶輸出遷移方案并操作實(shí)施。 遷移動(dòng)員:遷移前開工會(huì),割接前動(dòng)員會(huì),遷移后總結(jié)會(huì)。 里程碑計(jì)劃:客戶跟服務(wù)商聯(lián)合制定里程碑計(jì)劃,明確系統(tǒng)遷移時(shí)序。
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    基于對(duì)視頻中的場(chǎng)景信息的分析,輸出豐富而準(zhǔn)確的概念、場(chǎng)景標(biāo)簽 人物識(shí)別 基于對(duì)視頻中的人物信息的分析,輸出準(zhǔn)確的人物標(biāo)簽 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)
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    應(yīng)用之間的通訊端口矩陣。 ·應(yīng)用與基礎(chǔ)設(shè)施之間的關(guān)聯(lián)性 方法一:先發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施列表,再進(jìn)行應(yīng)用分組; 方法二:先梳理應(yīng)用列表,再按照每個(gè)應(yīng)用梳理基礎(chǔ)設(shè)施。 -按層次 ·梳理物理層,輸出物理拓?fù)鋱D口包括服務(wù)器、存儲(chǔ)、交換機(jī)、防火墻等物理設(shè)備; ·梳理虛擬化層,輸出邏輯拓?fù)鋱D口包括公有域平臺(tái)、私有云平臺(tái)、虛擬化集群等;
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    智能斷句:通過提取上下文相關(guān)語義特征,并結(jié)合語音特征,智能劃分?jǐn)嗑浼疤砑訕?biāo)點(diǎn)符號(hào),提升輸出文本的可閱讀性。 中英文混合識(shí)別:支持在中文句子識(shí)別中可夾帶英文字母、數(shù)字等,從而實(shí)現(xiàn)中、英文以及數(shù)字的混合識(shí)別。 即時(shí)輸出識(shí)別結(jié)果:連續(xù)識(shí)別語音流內(nèi)容,即時(shí)輸出結(jié)果,并可根據(jù)上下文語言模型自動(dòng)校正。 自動(dòng)靜音檢測(cè):對(duì)輸
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 海外融媒體矩陣平臺(tái)鳳凰秀依托華為云 CDN 提供高質(zhì)量、低延遲用戶體驗(yàn) 海外融媒體矩陣平臺(tái)鳳凰秀依托華為云CDN提供高質(zhì)量、低延遲用戶體驗(yàn) 時(shí)間:2022-06-08 16:31:05 【華為云CDN618活動(dòng)】 618年中最強(qiáng)優(yōu)惠大促,華為云CDN助力全球企業(yè)提供低時(shí)延用戶體驗(yàn)
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    ack在70-100bp illumina reads上有更好的性能。。它由三個(gè)不同的算法: BWA-backtrack:是用來比對(duì)Illumina的序列的,reads長(zhǎng)度最長(zhǎng)能到100bp。- BWA-SW:用于比對(duì)long-read,支持的長(zhǎng)度為70bp-1Mbp;同時(shí)支持剪接性比對(duì)。
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    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)。 張量(Tensor)是TBE算子中的數(shù)據(jù),包括輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù),TensorDesc(Tensor描述符)是對(duì)輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù)的描述,TensorDesc數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包含如下屬性: 名稱(na
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    本實(shí)驗(yàn)通過模型轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)預(yù)處理/網(wǎng)絡(luò)模型加載/推理/結(jié)果輸出全流程展示昇騰處理器推理應(yīng)用開發(fā)過程,幫助您快速熟悉ACL這套計(jì)算加速庫。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 ① 了解華為昇騰全棧開發(fā)工具M(jìn)indStudio及其離線模型轉(zhuǎn)換功能; ② 了解如何使用ACL開發(fā)基于華為昇騰處理器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理應(yīng)用 實(shí)驗(yàn)摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境
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