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- 神經網(wǎng)絡拓撲結構圖 內容精選 換一換
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華為云計算 云知識 神經網(wǎng)絡基礎 神經網(wǎng)絡基礎 時間：2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。神經網(wǎng)絡是深度學習的重要基礎，理解神經網(wǎng)絡的基本原理、優(yōu)化目標與實現(xiàn)方法是學習后面內容的關鍵，這也是本課程的重點所在。 目標學員來自：百科
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云知識 大V講堂——神經網(wǎng)絡結構搜索 大V講堂——神經網(wǎng)絡結構搜索 時間：2020-12-14 10:07:11 神經網(wǎng)絡結構搜索是當前深度學習最熱門的話題之一，已經成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經網(wǎng)絡結構搜索的理論基礎、應用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡介 神經網(wǎng)絡結構搜索(NAS)來自：百科流程編排器負責完成神經網(wǎng)絡在昇騰AI處理器上的落地與實現(xiàn)，統(tǒng)籌了整個神經網(wǎng)絡生效的過程。 數(shù)字視覺預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網(wǎng)絡算子兵工廠，為神經網(wǎng)絡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網(wǎng)絡模型轉換成昇來自：百科
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本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經網(wǎng)絡的基本單元組成和產生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網(wǎng)絡 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必來自：百科![]()
華為云計算 云知識 實戰(zhàn)篇：神經網(wǎng)絡賦予機器識圖的能力 實戰(zhàn)篇：神經網(wǎng)絡賦予機器識圖的能力 時間：2020-12-09 09:28:38 深度神經網(wǎng)絡讓機器擁有了視覺的能力，實戰(zhàn)派帶你探索深度學習！ 課程簡介 本課程主要內容包括：深度學習平臺介紹、神經網(wǎng)絡構建多分類模型、經典入門示例詳解：構建手寫數(shù)字識別模型。來自：百科![]()
GaussDB 數(shù)據(jù)庫邏輯結構圖 GaussDB 數(shù)據(jù)庫邏輯結構圖 GaussDB數(shù)據(jù)庫 ，又稱為 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。關于GaussDB數(shù)據(jù)庫知多少呢？ GaussDB數(shù)據(jù)來自：專題![]()
。 因此，云數(shù)據(jù)庫GaussDB集群可以理解為，GaussDB數(shù)據(jù)庫部署在多臺服務器上。 GaussDB集中式（主備版_2.x版本）邏輯結構圖 GaussDB的數(shù)據(jù)庫節(jié)點負責存儲數(shù)據(jù)，其存儲介質也是磁盤，本節(jié)主要從邏輯視角介紹數(shù)據(jù)庫節(jié)點都有哪些對象，以及這些對象之間的關系。 說明來自：專題![]()
Engine）作為算子的兵工廠，為基于昇騰AI處理器運行的神經網(wǎng)絡提供算子開發(fā)能力，用TBE語言編寫的TBE算子來構建各種神經網(wǎng)絡模型。同時，TBE對算子也提供了封裝調用能力。在TBE中有一個優(yōu)化過的神經網(wǎng)絡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)高性能的神經網(wǎng)絡計算。除此之外，TBE也提供來自：百科![]()
型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經網(wǎng)絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。 4、掌握主流深度學習模型的技術特點。 課程大綱 第1章 神經網(wǎng)絡基礎概念 第2章 數(shù)據(jù)集處理 第3章 網(wǎng)絡構建 第4章來自：百科![]()
昇騰AI軟件棧邏輯架及功能介紹 昇騰AI軟件棧邏輯架及功能介紹 時間：2020-08-18 17:12:46 昇騰AI軟件?？梢苑譃?span style='color:#C7000B'>神經網(wǎng)絡相關軟件模塊、工具鏈以及其它軟件模塊。 1、神經網(wǎng)絡軟件主要包含了流程編排器（Matrix），框架管理器（Framework），運行管理器（Runtime）、數(shù)字視覺預處理模塊（Digital來自：百科![]()
時間：2020-08-19 10:07:38 框架管理器協(xié)同TBE為神經網(wǎng)絡生成可執(zhí)行的離線模型。在神經網(wǎng)絡執(zhí)行之前，框架管理器與昇騰AI處理器緊密結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。在神經網(wǎng)絡執(zhí)行時，框架管理器聯(lián)合了流程編排器、運行管來自：百科![]()
次訓練我們使用深度神經網(wǎng)絡作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經網(wǎng)絡來提取特征，不同層的輸出常被視為神經網(wǎng)絡提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出作為下一層的輸入，層層連接構成深度神經網(wǎng)絡。 1994年，Yann LeCun發(fā)布了結合反向傳播的卷積神經網(wǎng)絡 LeNet， 其來自：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)界面可以完成相應神經網(wǎng)絡算子的開發(fā)。 TBE的重要概念之一為NPU，即Neural-network Processing Unit，神經網(wǎng)絡處理器。 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)一調用，整個深度神經網(wǎng)絡應用一般包括四個引擎：數(shù)據(jù)引擎，預處理引擎，模型推理引擎以及后處理引擎。 1、數(shù)據(jù)引擎主要準備神經網(wǎng)絡需要的數(shù)據(jù)集（如MNIST數(shù)據(jù)集）和進行相應數(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![]()
時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經網(wǎng)絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經開始注意到現(xiàn)有的神經網(wǎng)絡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，為AI模型創(chuàng)造更多的應用場景和產業(yè)價值。來自：百科![]()
時間：2020-08-19 09:27:09 神經網(wǎng)絡構造中，算子組成了不同應用功能的網(wǎng)絡結構。而張量加速引擎（Tensor Boost Engine）作為算子的兵工廠，為基于昇騰AI處理器運行的神經網(wǎng)絡提供算子開發(fā)能力，用TBE語言編寫的TBE算子來構建各種神經網(wǎng)絡模型。同時，TBE對算子也提供來自：百科![]()
-JPEGD模塊對JPEG格式的圖片進行解碼，將原始輸入的JPEG圖片轉換成YUV數(shù)據(jù)，對神經網(wǎng)絡的推理輸入數(shù)據(jù)進行預處理。 -JPEG圖片處理完成后，需要用JPEGE編碼模塊對處理后的數(shù)據(jù)進行JPEG格式還原，用于神經網(wǎng)絡的推理輸出數(shù)據(jù)的后處理。 -當輸入圖片格式為PNG時，需要調用PNGD解碼來自：百科
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