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  • bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用 內(nèi)容精選 換一換
  • 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,F(xiàn)PGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗、和低時(shí)延等優(yōu)勢(shì),可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路,滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海
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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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  • bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用 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(guò)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(shuō)明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。
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    Store網(wǎng)站上選擇自己的設(shè)備型號(hào)和場(chǎng)景需求,就能匹配到合適、高質(zhì)量的算法,一鍵部署到設(shè)備上。Huawei HoloSens Store目前的算法在數(shù)量約40多個(gè),機(jī)器視覺(jué)云服務(wù)總經(jīng)理徐迎輝說(shuō),為了保證算法質(zhì)量,Huawei HoloSens Store會(huì)通過(guò)剛需程度和成熟度嚴(yán)選算法的兩大標(biāo)準(zhǔn),使商城獲得良性循環(huán)的基礎(chǔ)。由此可見(jiàn),華為的HoloSens
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  • bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用 更多內(nèi)容
  • 算引擎由開(kāi)發(fā)者進(jìn)行自定義來(lái)完成所需要的具體功能。 通過(guò)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(guò)濾等),作為后續(xù)計(jì)算引擎的數(shù)據(jù)來(lái)源。
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    快速的外存訪問(wèn)技術(shù),適用于超高清和 視頻直播 等低時(shí)延場(chǎng)景 深度學(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,F(xiàn)PGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗和低時(shí)延等優(yōu)勢(shì),可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路,滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海
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    的: “人工智能加速器(AI accelerator)是一類專用于人工智能(特別是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等)硬件加速的微處理器或計(jì)算系統(tǒng)。典型的應(yīng)用包括機(jī)器人學(xué)、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用或傳感器驅(qū)動(dòng)的任務(wù)。” 本系列課程中,NPU可以特指為昇騰AI處理器。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在華為云學(xué)院
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    華為好望商城丨算法商與集成商,跨產(chǎn)業(yè)鏈天塹的親密握手 華為好望商城丨算法商與集成商,跨產(chǎn)業(yè)鏈天塹的親密握手 時(shí)間:2021-02-19 11:40:22 云計(jì)算 對(duì)于算法提供商來(lái)說(shuō),算法工程化是一大難題。Huawei HoloSens Store的隱性價(jià)值則是從更深層次的算法開(kāi)發(fā)賦能算法提供商。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 框架管理器離線模型生成介紹 框架管理器離線模型生成介紹 時(shí)間:2020-08-19 17:00:58 離線模型生成以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例,在深度學(xué)習(xí)框架下構(gòu)造好相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型,并且訓(xùn)練好原始數(shù)據(jù),再通過(guò)離線模型生成器進(jìn)行算子調(diào)度優(yōu)化、權(quán)重?cái)?shù)據(jù)重排和壓縮、內(nèi)存優(yōu)化等,最
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用昇騰 彈性云服務(wù)器 實(shí)現(xiàn)黑白圖像上色應(yīng)用(C++) 使用昇騰彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)黑白圖像上色應(yīng)用(C++) 時(shí)間:2020-12-01 15:29:16 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型服務(wù)器的黑白圖像上色項(xiàng)目,并部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求
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    、仿真平臺(tái)、自動(dòng)化編譯工具、代碼加密和調(diào)試工具包等必備工具。您可以參照應(yīng)用示例和用戶開(kāi)發(fā)指導(dǎo)手冊(cè),迅速開(kāi)發(fā)和測(cè)試您的FPGA硬件加速器。 應(yīng)用開(kāi)發(fā)套件 FPGA云服務(wù)提供應(yīng)用開(kāi)發(fā)套件(SDK)。SDK包括應(yīng)用示例、硬件抽象接口、加速器抽象接口、加速器驅(qū)動(dòng)和runtime、版本管理
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    RASR優(yōu)勢(shì) 識(shí)別準(zhǔn)確率高 采用最新一代 語(yǔ)音識(shí)別 技術(shù),基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Networks,簡(jiǎn)稱DNN)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 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)處于領(lǐng)先地位。
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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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    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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    儲(chǔ)計(jì)算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人技術(shù)以及人工智能平臺(tái)和行業(yè)解決方案。 如果您對(duì)我們的產(chǎn)品感興趣,想要了解更多優(yōu)質(zhì)商品,請(qǐng)點(diǎn)擊鏈接進(jìn)入藍(lán)笛科技店鋪查看。我們將竭誠(chéng)為您提供高質(zhì)量的服務(wù)和解決方案。 銀行OA 銀行卡OCR識(shí)別-銀行卡識(shí)別 應(yīng)用場(chǎng)景 各行各業(yè)優(yōu)秀企業(yè)是如何應(yīng)用銀行卡OCR識(shí)別-銀行卡識(shí)別的?一起來(lái)看看具體的場(chǎng)景。
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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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    Web應(yīng)用托管 Web應(yīng)用托管 Web程序的應(yīng)用范圍非常廣泛,日常使用的企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)、網(wǎng)上商城系統(tǒng)、論壇、博客、Wiki知識(shí)系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)游戲等都可能是Web應(yīng)用。云應(yīng)用引擎CAE是面向Web應(yīng)用托管服務(wù),可做到基礎(chǔ)設(shè)施免運(yùn)維,根據(jù)可觀測(cè)的運(yùn)行指標(biāo)對(duì)應(yīng)用進(jìn)行生命周期管理。 Web程序
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    微服務(wù)和普通應(yīng)用有什么不同? 微服務(wù)是一種架構(gòu)模式,其核心是將一個(gè)單體應(yīng)用分成多個(gè)部分進(jìn)行開(kāi)發(fā)。所以微服務(wù)架構(gòu)的應(yīng)用程序,其本質(zhì)上是一個(gè)分布式應(yīng)用。 基于微服務(wù)架構(gòu)構(gòu)建的應(yīng)用程序,可以讓業(yè)務(wù)變化更快,整體系統(tǒng)可靠性更高。 查看詳情 如何查看應(yīng)用組件部署失敗的原因? 應(yīng)用組件部署完成
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    部署”,進(jìn)入項(xiàng)目下部署服務(wù)界面。 3、在應(yīng)用列表中選擇待部署應(yīng)用,單擊右三角圖標(biāo),即可部署該應(yīng)用。 回退部署 1、登錄軟件開(kāi)發(fā)生產(chǎn)線首頁(yè),單擊目標(biāo)項(xiàng)目名稱,進(jìn)入項(xiàng)目首頁(yè)。 2、單擊菜單“持續(xù)交付 > 部署”,進(jìn)入項(xiàng)目下部署服務(wù)界面。 3、在應(yīng)用列表中選擇目標(biāo)應(yīng)用,單擊應(yīng)用名稱,進(jìn)入應(yīng)用部署記錄。 4、在
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    微服務(wù)應(yīng)用,讓企業(yè)應(yīng)用上云更簡(jiǎn)單。 應(yīng)用管理與運(yùn)維平臺(tái) ServiceStage相關(guān)視頻 應(yīng)用管理與運(yùn)維平臺(tái) 02:06 登錄應(yīng)用管理與運(yùn)維平臺(tái)控制臺(tái) 應(yīng)用管理與運(yùn)維平臺(tái) 登錄應(yīng)用管理與運(yùn)維平臺(tái)控制臺(tái) 應(yīng)用管理與運(yùn)維平臺(tái) 01:41 創(chuàng)建應(yīng)用 應(yīng)用管理與運(yùn)維平臺(tái) 創(chuàng)建應(yīng)用 應(yīng)用管理與運(yùn)維平臺(tái)
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    清晰度檢測(cè) 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖像是否清晰進(jìn)行預(yù)測(cè),識(shí)別拍攝的企業(yè)表單等原始圖片是清晰還是模糊,廣泛應(yīng)用于上傳照片到業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的場(chǎng)景。 扭曲校正 利用圖像處理技術(shù)對(duì)表單類圖像進(jìn)行扭曲識(shí)別和校正,識(shí)別拍攝的企業(yè)表單等圖像是扭曲的還是整齊的,并對(duì)扭曲的表單圖像進(jìn)行校正,廣泛應(yīng)用于需上傳電子表單的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的場(chǎng)景。
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