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- bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法簡書 內(nèi)容精選 換一換
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如何提高算子的計算性能?怎樣修改現(xiàn)有算子的計算邏輯?昇騰AI軟件棧不支持模型中的算子怎么辦?別急別急,和我一起從單算子開發(fā)學(xué)習(xí)自定義算子開發(fā)吧! 為什么要自定義算子 深度學(xué)習(xí)算法由一個個計算單元組成,我們稱這些計算單元為算子(Operator,簡稱Op)。算子是一個函數(shù)空間到函數(shù)空間上的映射O:X→X;從廣義上講,來自:百科類場景的理想選擇。 機器學(xué)習(xí):機器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計算資源,其中訓(xùn)練過程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過程則希望極低的時延。同時機器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中,F(xiàn)PGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢,可針對不同算法動態(tài)編程設(shè)計最匹配的硬件電路,滿足機器學(xué)習(xí)中海來自:百科
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AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開,選手可以通過深度學(xué)習(xí)算法進行圖像語義分割,對圖像進行像素級別的分類。 【賽事背景】 近年來,以AI技術(shù)為核心的各項應(yīng)用經(jīng)過多年的快速發(fā)展,人工智能已經(jīng)融入到人們的生活當(dāng)中。隨著產(chǎn)業(yè)需求和政策導(dǎo)向需要,各公司在AI技術(shù)方面的投資持續(xù)增長,計算機視覺已經(jīng)成為了相關(guān)算法占比最大,研發(fā)投入來自:百科決上述問題。 了解更多 IEF的關(guān)鍵價值 極輕極簡 輕:支持輕量化容器和函數(shù)管理,最小可支持128MB邊緣硬件; 簡:極簡運維,百萬節(jié)點快速接入,統(tǒng)一監(jiān)控運維。 輕:支持輕量化容器和函數(shù)管理,最小可支持128MB邊緣硬件; 簡:極簡運維,百萬節(jié)點快速接入,統(tǒng)一監(jiān)控運維。 邊云協(xié)同來自:專題
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基于對視頻的前后幀信息、光流運動信息分析、場景內(nèi)容信息識別等分析,檢測和識別視頻動作 優(yōu)勢 多模態(tài)識別 綜合圖像、光流、聲音等信息,識別動作更準(zhǔn)確 識別準(zhǔn)確 采用3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,動作識別準(zhǔn)確度高 對復(fù)雜場景魯棒性強 對不同天氣條件、不同的攝像頭角度等復(fù)雜場景的視頻動作識別具有良好的魯棒性 建議搭配使用: 對象存儲服務(wù) OBS來自:百科規(guī)或者關(guān)鍵信息,包括踢、扔、拋物體等。 視頻質(zhì)量分析VQA 視頻質(zhì)量分析(Video Quality Analysis)是通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法識別視頻畫面質(zhì)量,將視頻畫面的質(zhì)量進行歸類,從而過濾出清晰的高質(zhì)量視頻。 視頻 OCR :視頻OCR(Video Optical Character來自:百科ModelArts特色功能如下所示: 數(shù)據(jù)治理 支持?jǐn)?shù)據(jù)篩選、標(biāo)注等數(shù)據(jù)處理,提供數(shù)據(jù)集版本管理,特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集,讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署為云端在線來自:百科快速的外存訪問技術(shù),適用于超高清和 視頻直播 等低時延場景 深度學(xué)習(xí) 機器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計算資源,其中訓(xùn)練過程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過程則希望極低的時延。同時機器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中,F(xiàn)PGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗和低時延等優(yōu)勢,可針對不同算法動態(tài)編程設(shè)計最匹配的硬件電路,滿足機器學(xué)習(xí)中海來自: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:百科成分分析的掃描原理是什么,主要識別哪些風(fēng)險? 漏洞掃描服務(wù) :工作原理 工作說明書:服務(wù)范圍 基線檢查項目:等保2.0三級要求—安全建設(shè)管理 相關(guān)術(shù)語說明 相關(guān)術(shù)語說明 基線檢查項目:等保2.0三級要求—安全建設(shè)管理 服務(wù)內(nèi)容及范圍 服務(wù)內(nèi)容及范圍 工作說明書:服務(wù)范圍 認(rèn)證測試常見問題:測試內(nèi)容類FAQ 安全自動化用例(新版):二進制掃描來自:百科RASR優(yōu)勢 識別準(zhǔn)確率高 采用最新一代 語音識別 技術(shù),基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Networks,簡稱DNN)技術(shù),大大提高了抗噪性能,使識別準(zhǔn)確率顯著提升。 識別速度快 把語言模型、詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時在工程上進行了大量的優(yōu)化,大幅提升解碼速度,使識別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。來自:百科
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