- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播 內(nèi)容精選 換一換
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的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解如下知識(shí): 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來(lái)自:百科在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也提供了TBE算子的融合能力,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化開(kāi)辟一條獨(dú)特的路徑。 張量加速引擎功能框架 TBE提供了基于TVM開(kāi)發(fā)自定義算子的能力,通過(guò)TBE語(yǔ)言和自來(lái)自:百科
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11:19:32 伴隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展,數(shù)據(jù)和信息在現(xiàn)代企業(yè)中扮演著越來(lái)越重要的角色,信息數(shù)據(jù)的丟失和損壞將對(duì)企業(yè)造成難以估量的損失。如何抵御大規(guī)模的災(zāi)難事件受到人們?cè)絹?lái)越多的關(guān)注,現(xiàn)階段而言,容災(zāi)是較好的解決方案。關(guān)鍵數(shù)據(jù)的備份與恢復(fù)操作已經(jīng)成為系統(tǒng)日常運(yùn)行維護(hù)的一個(gè)重要組成部分。 華來(lái)自:百科處理模塊的相關(guān)參數(shù)。 -DVPP驅(qū)動(dòng)位于功能架構(gòu)的中下層,最貼近于DVPP的硬件模塊,主要負(fù)責(zé)設(shè)備管理、引擎管理和引擎模組的驅(qū)動(dòng)。驅(qū)動(dòng)會(huì)根據(jù)DVPP下發(fā)的任務(wù)分配對(duì)應(yīng)的DVPP硬件引擎,同時(shí)還對(duì)硬件模塊中的寄存器進(jìn)行讀寫(xiě),完成其他一些硬件初始化工作。 -最底層的是真實(shí)的硬件計(jì)算資來(lái)自:百科
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化的數(shù)據(jù)補(bǔ)給模塊,采用了異構(gòu)或?qū)S?span style='color:#C7000B'>的處理方式來(lái)對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行快速變換,為AI Core提供了充足的數(shù)據(jù)源,從而滿足了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算中大數(shù)據(jù)量、大帶寬的需求。 華為云 面向未來(lái)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,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。來(lái)自:百科企業(yè)路由器ER-區(qū)域和可用區(qū) 我們用區(qū)域和可用區(qū)來(lái)描述數(shù)據(jù)中心的位置,您可以在特定的區(qū)域、可用區(qū)創(chuàng)建資源。 企業(yè)路由器ER的權(quán)限管理 如果您需要對(duì)華為云上購(gòu)買的ER資源,為企業(yè)中的員工設(shè)置不同的訪問(wèn)權(quán)限,以達(dá)到不同員工之間的權(quán)限隔離,您可以使用( IAM )進(jìn)行精細(xì)的權(quán)限管理。 企業(yè)路由器ER約束與限制 企來(lái)自:專題本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型服務(wù)器的黑白圖像上色項(xiàng)目,并部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型 彈性云服務(wù)器 完成黑白圖像上色應(yīng)用開(kāi)發(fā),通過(guò)該實(shí)驗(yàn)了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過(guò)程和方法。 基本要求: 1. 對(duì)業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架(Ca來(lái)自:百科非常豐富。更智能、準(zhǔn)確的理解圖像內(nèi)容,讓智能相冊(cè)管理、照片檢索和分類、基于場(chǎng)景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1 圖像標(biāo)簽 示例圖 名人識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測(cè),準(zhǔn)確識(shí)別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判斷條形碼圖片為原始來(lái)自:百科條工作流,實(shí)現(xiàn)信息和數(shù)據(jù)的快速傳遞和檢核、業(yè)務(wù)和管理有效運(yùn)作和協(xié)同執(zhí)行,并在集團(tuán)層面將戰(zhàn)略任務(wù)、計(jì)劃和業(yè)務(wù)執(zhí)行系統(tǒng)進(jìn)行打通,而構(gòu)建相互連通、相互稽核的有效的管理閉環(huán)。 (1)搭建營(yíng)銷體系 服裝行業(yè)直營(yíng)由于采用和傳統(tǒng)百貨商場(chǎng)合作分成的模式,結(jié)算業(yè)務(wù)非常復(fù)雜。通過(guò)致遠(yuǎn)互聯(lián) CAP 平臺(tái)定制的直營(yíng)結(jié)算來(lái)自:云商店別、 語(yǔ)音識(shí)別 、文字識(shí)別等多維度分析,形成層次化的分類標(biāo)簽。 功能描述 場(chǎng)景概念識(shí)別 基于對(duì)視頻中的場(chǎng)景信息的分析,輸出豐富而準(zhǔn)確的概念、場(chǎng)景標(biāo)簽 人物識(shí)別 基于對(duì)視頻中的人物信息的分析,輸出準(zhǔn)確的人物標(biāo)簽 視頻 OCR 識(shí)別視頻中出現(xiàn)的文字內(nèi)容,包括字幕、彈幕、以及部分自然場(chǎng)景文字和藝術(shù)字等來(lái)自:百科清晰度檢測(cè) 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖像是否清晰進(jìn)行預(yù)測(cè),識(shí)別拍攝的企業(yè)表單等原始圖片是清晰還是模糊,廣泛應(yīng)用于上傳照片到業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的場(chǎng)景。 扭曲校正 利用圖像處理技術(shù)對(duì)表單類圖像進(jìn)行扭曲識(shí)別和校正,識(shí)別拍攝的企業(yè)表單等圖像是扭曲的還是整齊的,并對(duì)扭曲的表單圖像進(jìn)行校正,廣泛應(yīng)用于需上傳電子表單的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的場(chǎng)景。來(lái)自:百科硬件 WAF :目前安全市場(chǎng)上,大多數(shù)的WAF都屬于此類。它們以一個(gè)獨(dú)立的硬件設(shè)備的形態(tài)存在,支持以多種方式(如透明橋接模式、旁路模式、反向代理等)部署到網(wǎng)絡(luò)中為后端的Web應(yīng)用提供安全防護(hù)。相對(duì)于軟件產(chǎn)品類的WAF,這類產(chǎn)品的優(yōu)點(diǎn)是性能好、功能全面、支持多種模式部署等,但它的價(jià)格通常比較貴。 Web應(yīng)用防火墻來(lái)自:百科針對(duì)位于華為云上的企業(yè)路由器資源,您可以通過(guò)IAM進(jìn)行精細(xì)的權(quán)限管理,為企業(yè)中的員工設(shè)置不同的訪問(wèn)權(quán)限,以達(dá)到不同員工之間的權(quán)限隔離,從而實(shí)現(xiàn)資源的安全管控。 創(chuàng)建用戶并授權(quán)使用ER 標(biāo)簽 標(biāo)簽用于標(biāo)識(shí)云資源,可通過(guò)標(biāo)簽實(shí)現(xiàn)對(duì)云資源的分類和搜索。你可以為企業(yè)路由器和路由表添加標(biāo)簽。 標(biāo)簽概述來(lái)自:專題
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