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- bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法編程 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科快速的外存訪問(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(mǎn)足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)來(lái)自：百科
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征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)時(shí)注意兩者的區(qū)別。 目標(biāo)學(xué)員 1、希望成為企業(yè)AI工程師的人員 2、希望獲得HCIP-AI EI Developer V2.0認(rèn)證的人員 3、希望了解華為AI產(chǎn)品使用、管理和維護(hù)的人員 課程目標(biāo) 掌握?qǐng)D像處理理論和應(yīng)用，具有圖像處理的相關(guān)編程和云上應(yīng)用能力。來(lái)自：百科景的理想選擇。 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， FPGA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(mǎn)足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量來(lái)自：百科
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包括初級(jí)、中級(jí)實(shí)驗(yàn) AI基礎(chǔ) AI基礎(chǔ) AI基礎(chǔ)課程--概覽 AI基礎(chǔ)課程--Python編程知識(shí) AI基礎(chǔ)課程--數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí) AI基礎(chǔ)課程--常用框架工具 AI基礎(chǔ)課程--概覽 AI基礎(chǔ)課程--Python編程知識(shí) AI基礎(chǔ)課程--數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí) AI基礎(chǔ)課程--常用框架工具 技術(shù)領(lǐng)域 技術(shù)領(lǐng)域來(lái)自：專(zhuān)題![]()
深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。目前，在圖像、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中，深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛的應(yīng)用，并且在某些問(wèn)題上已經(jīng)達(dá)到甚至超越了人類(lèi)的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)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。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：異常處理 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：異常處理 時(shí)間：2021-04-07 09:32:14 Python無(wú)法正常處理程序時(shí)就會(huì)發(fā)生一個(gè)異常，異常發(fā)生時(shí)我們需要捕獲處理它，否則程序會(huì)終止執(zhí)行； 捕捉異常使用try/exc來(lái)自：百科![]()
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)算子也提供了封裝調(diào)用能力。在TBE中有一個(gè)優(yōu)化過(guò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TBE標(biāo)準(zhǔn)算子庫(kù)，開(kāi)發(fā)者可以直接利用標(biāo)準(zhǔn)算子庫(kù)中的算子實(shí)現(xiàn)高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。除此之外，TBE也提供來(lái)自：百科![]()
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(jué)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(lèi)模型、經(jīng)典入門(mén)示例詳解：構(gòu)建手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別模型。來(lái)自：百科![]()
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(mǎn)足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：If語(yǔ)句和For語(yǔ)句 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：If語(yǔ)句和For語(yǔ)句 時(shí)間：2021-04-07 09:22:03 If語(yǔ)句用來(lái)做條件判斷，基本原理及形式如下： 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)院來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 計(jì)算服務(wù)：讓算力釋放算法之美 計(jì)算服務(wù)：讓算力釋放算法之美 時(shí)間：2020-12-15 15:21:01 華為云IaaS服務(wù)系列課程之計(jì)算服務(wù)。 通過(guò)當(dāng)前市場(chǎng)上計(jì)算產(chǎn)品構(gòu)成：通用計(jì)算、異構(gòu)計(jì)算、專(zhuān)屬計(jì)算三種產(chǎn)品構(gòu)成了解華為云計(jì)算服務(wù)的產(chǎn)品內(nèi)容以及常見(jiàn)使用操作。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 萬(wàn)里眼高空拋物智能追溯算法 萬(wàn)里眼高空拋物智能追溯算法 時(shí)間：2020-12-31 11:29:40 視頻監(jiān)控 視頻檢測(cè) 華為云好望商城萬(wàn)里眼高空拋物智能追溯算法-SDC D系列特性： 1）超過(guò)百分之95檢測(cè)率。 2）誤報(bào)率低，算法可過(guò)濾雨雪，樹(shù)木，飛鳥(niǎo)等干擾。 3）支持CD系列相機(jī)。來(lái)自：云商店![]()
go語(yǔ)言逆向技術(shù)之---恢復(fù)函數(shù)名稱(chēng)算法 go語(yǔ)言逆向技術(shù)之---恢復(fù)函數(shù)名稱(chēng)算法 時(shí)間：2021-12-06 10:48:50 【摘要】 在對(duì)程序做安全審計(jì)、漏洞檢測(cè)時(shí)，通常都需要對(duì)程序做逆向分析，本文在沒(méi)有符號(hào)表的情況下，提出了一種恢復(fù)函數(shù)名稱(chēng)的算法，方便對(duì)go語(yǔ)言二進(jìn)制文件進(jìn)行逆向分析，提升分析效率。來(lái)自：百科![]()
1、首先Matrix會(huì)將數(shù)據(jù)從內(nèi)存搬運(yùn)到DVPP的緩沖區(qū)進(jìn)行緩存。 2、根據(jù)具體數(shù)據(jù)的格式，預(yù)處理引擎通過(guò)DVPP提供的編程接口來(lái)完成參數(shù)配置和數(shù)據(jù)傳輸。 3、編程接口啟動(dòng)后，DVPP將配置參數(shù)和原始數(shù)據(jù)傳遞給驅(qū)動(dòng)程序，由DVPP驅(qū)動(dòng)調(diào)用PNG或JPEG解碼模塊進(jìn)行初始化和任務(wù)下發(fā)。來(lái)自：百科![]()
Engine）提供了昇騰AI處理器自定義算子開(kāi)發(fā)能力，通過(guò)TBE提供的API和自定義算子編程開(kāi)發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開(kāi)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(gè)詞條被直接指向了“人工智能加速器”，釋義是這樣的：來(lái)自：百科![]()
開(kāi)發(fā)者。其特點(diǎn)是TBE工具提供自動(dòng)優(yōu)化機(jī)制，給出較優(yōu)的調(diào)度流程，開(kāi)發(fā)者僅需要了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和TBEDSL相關(guān)知識(shí)，便可指定目標(biāo)生成代碼，進(jìn)一步被編譯成專(zhuān)用內(nèi)核。TIK開(kāi)發(fā)難度較高，適用于對(duì)于TVM編程及達(dá)芬奇結(jié)構(gòu)都非常了解的開(kāi)發(fā)者使用。這種方式的接口偏底層，需開(kāi)發(fā)者自己控制數(shù)據(jù)流及來(lái)自：百科![]()
完成該項(xiàng)目培訓(xùn)后，您將能夠： 掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論 掌握?qǐng)D像處理理論和應(yīng)用 掌握語(yǔ)音處理理論和應(yīng)用 掌握自然語(yǔ)言處理理論和應(yīng)用 了解華為AI發(fā)展戰(zhàn)略與全棧全場(chǎng)景解決方案 了解ModelArts概覽 具有圖像處理的相關(guān)編程和云上應(yīng)用能力 具有語(yǔ)音處理的相關(guān)編程和云上應(yīng)用能力 具有自然語(yǔ)言處理的相關(guān)編程能力 具有ModelArts平臺(tái)開(kāi)發(fā)能力來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 時(shí)間：2021-03-09 17:34:57 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 人工智能 開(kāi)發(fā)語(yǔ)言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分： 1. 內(nèi)存分配：給新建的對(duì)象分配空間 2. 垃圾識(shí)別：識(shí)別哪些對(duì)象是垃圾 3.來(lái)自：百科![]()
。 創(chuàng)建算法 進(jìn)入ModelArts控制臺(tái)，參考創(chuàng)建算法操作指導(dǎo)，創(chuàng)建自定義算法。在配置自定義算法參數(shù)時(shí)，需關(guān)注“超參”和“支持的策略”參數(shù)的設(shè)置。 對(duì)于用戶(hù)希望優(yōu)化的超參，需在“超參”設(shè)置中定義，可以給定名稱(chēng)、類(lèi)型、默認(rèn)值、約束等。 單擊勾選自動(dòng)搜索，用戶(hù)為算法設(shè)置算法搜索功能來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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。來(lái)自：百科
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