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- bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖片識別 內(nèi)容精選 換一換
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操作功能,如對圖片進行分類處理、輸入圖片預(yù)處理及輸出圖片數(shù)據(jù)的標(biāo)識等。計算引擎由開發(fā)者進行自定義來完成所需要的具體功能。 通過流程編排器的統(tǒng)一調(diào)用,整個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用一般包括四個引擎: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(來自:百科流程編排器負(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現(xiàn),統(tǒng)籌了整個神經(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行一次數(shù)據(jù)處理和修飾,來滿足計算的格式需求。 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)換成昇來自:百科
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0,擅長大規(guī)模視覺識別、自動機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 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章來自:百科1. 多模態(tài)審核:支持同時對視頻字幕、聲音與畫面多維度智能核查; 2. 準(zhǔn)確率高:采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與海量訓(xùn)練數(shù)據(jù),模型識別準(zhǔn)確率高; 3. 識別速度快:實時對視頻進行審核,快速識別視頻違規(guī)項。 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生來自:百科
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OCR 產(chǎn)品列表 增值稅發(fā)票識別 識別增值稅發(fā)票關(guān)鍵字段信息,并以JSON格式返回識別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果,支持識別圖片、PDF、OFD文件。 識別增值稅發(fā)票關(guān)鍵字段信息,并以JSON格式返回識別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果,支持識別圖片、PDF、OFD文件。 機動車銷售發(fā)票識別 識別機動車銷售發(fā)票關(guān)鍵字段信來自:專題
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