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- 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 內(nèi)容精選 換一換
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本課程將會探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。 4、掌握主流深度學(xué)習(xí)模型的技術(shù)特點。 課程大綱 第1章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)概念 第2章 數(shù)據(jù)集處理來自：百科華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 時間：2021-03-08 15:02:51 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 相關(guān)內(nèi)容
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，支持離線模型的加速計算。張量加速引擎中包含了標準算子加速庫，這些算子經(jīng)過優(yōu)化后具有良好性能。算子在執(zhí)行過程中與位于算子加速庫上層的運行管理器進行交互，同時運行管理器與L2執(zhí)行框架層進行通信，提供標準算子加速庫接口給L2執(zhí)行框架層調(diào)用，讓具體網(wǎng)絡(luò)模型能找到優(yōu)化后的、可執(zhí)行的、可加來自：百科Engine）作為算子的兵工廠，為基于昇騰AI處理器運行的神經(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，TBE對算子也提供了封裝調(diào)用能力。在TBE中有一個優(yōu)化過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TBE標準算子庫，開發(fā)者可以直接利用標準算子庫中的算子實現(xiàn)高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算。除此之外，TBE也提供來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 更多內(nèi)容
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時序表提供時序計算能力。 demo體驗 立即購買 IoT數(shù)倉與標準數(shù)倉的區(qū)別 GaussDB (DWS)中的IoT數(shù)倉與標準數(shù)倉是兩種不同類型產(chǎn)品，在使用上也存在一定差異，具體可參考表1進行對比分析。 表1 IoT數(shù)倉與標準數(shù)倉的差異 數(shù)倉類型 適用場景 產(chǎn)品優(yōu)勢 功能特點 標準數(shù)倉來自：專題![]()
過了。如何使用深度學(xué)習(xí)框架MindSpore進行模型開發(fā)與訓(xùn)練？又如何在ModelArts平臺訓(xùn)練一個可以用于識別手寫數(shù)字的模型呢？讓我們來一探究竟吧。 數(shù)據(jù)集的選擇與準備 機器學(xué)習(xí)中的傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都是數(shù)據(jù)驅(qū)動的研究領(lǐng)域，需要基于大量的歷史數(shù)據(jù)對模型進行訓(xùn)練，再使用模型來自：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 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”；熟來自：百科![]()
時間：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行管理器使得離線模型和昇騰AI處理器進行深度融合。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行時，框架管理器聯(lián)合了流程編排器、運行管來自：百科![]()
物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于： 降低存儲成本 提升處理效率管理數(shù)據(jù)質(zhì)量充分數(shù)據(jù)挖掘如何通過數(shù)據(jù)的冷熱分級，選擇不同的存儲及壓縮策略，在保證一定查詢效率條件下，降低綜合存儲成本。 充分數(shù)據(jù)挖掘 如何盡可能的使用各種分析手段，從海量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中挖掘有價值的信息。 提升處理效率來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 時間：2021-03-08 15:10:22 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、安全來自：百科![]()
容審核的需求。 優(yōu)勢 -簡單高效 圖像化界面，按業(yè)務(wù)要求配置審核策略、凍結(jié)策略即可實現(xiàn)業(yè)務(wù)開發(fā)，數(shù)據(jù)存入 OBS 自動進行審核。 -檢測準確 與TOP伙伴合作，依托智能內(nèi)容識別引擎和廣泛的數(shù)據(jù)協(xié)同機制提升審核精準度 -開放 廣泛集成華為EI和業(yè)界TOP伙伴審核能力 建議搭配使用 對象存儲服務(wù)來自：專題![]()
來自：百科![]()
其他一些硬件初始化工作。 -最底層的是真實的硬件計算資源DVPP模塊組，是一個獨立于昇騰AI處理器中其他模塊的單獨專用加速器，專門負責執(zhí)行與圖像和視頻相對應(yīng)的編解碼和預(yù)處理任務(wù)。 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)鍵是以云原生的思維踐行云原生，來自：百科![]()
DL)是機器學(xué)習(xí)的一種，機器學(xué)習(xí)是實現(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)的動機是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機制來解釋說明數(shù)據(jù)，如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例 時間：2021-03-08 14:42:45 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、安全可靠來自：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這個詞條被直接指向了“人工智能加速器”，釋義是這樣的：來自：百科![]()
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）和進行相應(yīng)數(shù)據(jù)的處理（如圖片過濾等），作為后續(xù)計算引擎的數(shù)據(jù)來源。來自：百科![]()
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，并進而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識學(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來自：百科![]()
時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算力和能好的。并且有大量的研究論文集中于如何將這些AI模型從云上部署到端側(cè)，為AI模型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場景和產(chǎn)業(yè)價值。來自：百科![]()
滿足AI Core強大計算吞吐量的需求。同時DVPP也可以完成圖像的裁剪與縮放。 上圖展示了一種典型改變圖像尺寸的裁剪和補零操作，VPC在原圖像中取出的待處理圖像部分，再將這部分進行補零操作，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算過程中保留邊緣的特征信息。補零操作需要用到上、下、左、右四個填充尺寸，來自：百科
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