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- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理 內(nèi)容精選 換一換
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LeCun等人構(gòu)建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LeNet-5在手寫數(shù)字識別問題中取得成功 ，被譽(yù)為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“Hello Word”。LeNet-5以及在此之后產(chǎn)生的變體定義了現(xiàn)代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)，可謂入門級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。本次實踐使用的模型正是LeNet-5。 LeNet-5由輸入層、卷積層、池化來自：百科來自：百科
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理 相關(guān)內(nèi)容
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離線模型生成以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，在深度學(xué)習(xí)框架下構(gòu)造好相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型，并且訓(xùn)練好原始數(shù)據(jù)，再通過離線模型生成器進(jìn)行算子調(diào)度優(yōu)化、權(quán)重數(shù)據(jù)重排和壓縮、內(nèi)存優(yōu)化等，最終生成調(diào)優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所來自：百科標(biāo)簽 視頻 OCR 識別視頻中出現(xiàn)的文字內(nèi)容，包括字幕、彈幕、以及部分自然場景文字和藝術(shù)字等 產(chǎn)品優(yōu)勢 識別準(zhǔn)確 采用標(biāo)簽排序?qū)W習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，識別精度高，支持實時識別與檢測 簡單易用 提供符合RESTful的API訪問接口，使用方便，用戶的業(yè)務(wù)系統(tǒng)可快速集成 層次標(biāo)簽來自：百科
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理 更多內(nèi)容
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云知識 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 時間：2020-12-14 10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)最熱門的話題之一，已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡介 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(NAS)來自：百科![]()
視頻監(jiān)控 視頻檢測 人工智能 機(jī)器視覺 商品介紹 電瓶車起火事件時有發(fā)生，為保證樓宇公共安全，禁止電瓶車進(jìn)入，該產(chǎn)品采用AI智能算法，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)電瓶車檢測功能。 電梯內(nèi)電瓶車檢測商品介紹： 應(yīng)用場景： 隨著電瓶車越來越受歡迎，電瓶車起火事件也時有發(fā)生。特別來自：云商店![]()
第4章 正則化 第5章 優(yōu)化器 第6章 初始化 第7章 參數(shù)調(diào)節(jié) 第8章 深度信念網(wǎng)絡(luò) 第9章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第10章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 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，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。 華為云將持來自：百科![]()
DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，機(jī)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(jī)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(jī)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![]()
別、圖像檢測、目標(biāo)監(jiān)測以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，本課程就圖像處理理論及相應(yīng)技術(shù)做了介紹，包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)時注意兩者的區(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)證的人員來自：百科![]()
使用MindSpore訓(xùn)練手寫數(shù)字識別模型 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 電子相冊智慧整理 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)景區(qū)精準(zhǔn)識別場景 使用MindSpore訓(xùn)練手寫數(shù)字識別模型 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 電子相冊智慧整理 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)景區(qū)精準(zhǔn)識別場景 HCIA-AI HCIA-AI 華為認(rèn)證人工智能工程師來自：專題![]()
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)。 算子類型及名稱為TBE的重要概念： 算子類型（Type）即算子的type，代表算子的類型，例如卷積算子的類型為Convolution，在一個網(wǎng)絡(luò)中同一類型的算子可能存在多個。 算來自：百科![]()
風(fēng)險與釋放審核人力，提升效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢： 1. 多模態(tài)審核：支持同時對視頻字幕、聲音與畫面多維度智能核查； 2. 準(zhǔn)確率高：采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，模型識別準(zhǔn)確率高； 3. 識別速度快：實時對視頻進(jìn)行審核，快速識別視頻違規(guī)項。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企來自：百科![]()
流程編排器負(fù)責(zé)完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在昇騰AI處理器上的落地與實現(xiàn)，統(tǒng)籌了整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生效的過程。 數(shù)字視覺預(yù)處理模塊在輸入之前進(jìn)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子兵工廠，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型源源不斷提供功能強(qiáng)大的計算算子。 框架管理器將原始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型轉(zhuǎn)換成昇來自：百科![]()
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(bǔ)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(jìn)行補(bǔ)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(bǔ)零操作需要用到上、下、左、右四個填充尺寸，在補(bǔ)零區(qū)域中進(jìn)行圖像邊緣擴(kuò)充，最后得到可以直接計算的補(bǔ)零后圖像。來自：百科![]()
本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 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![]()
一個算子。于我們而言，我們所開發(fā)的算子是網(wǎng)絡(luò)模型中涉及到的計算函數(shù)。在Caffe中，算子對應(yīng)層中的計算邏輯，例如：卷積層（ConvolutionLayer）中的卷積算法，是一個算子；全連接層（Fully-connectedLayer，F(xiàn)Clayer）中的權(quán)值求和過程，也是一個算子。來自：百科![]()
GaussDB 原理 GaussDB原理 GaussDB數(shù)據(jù)庫 ，又稱為 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB，該產(chǎn)品擁有云上高可用，高可靠，高安全，彈性伸縮，一鍵部署，快速備份恢復(fù)，監(jiān)控告警等關(guān)鍵能力，智能診斷，索引推薦等豐富的企業(yè)級特性，有效提升客戶開發(fā)運(yùn)維效率。 GaussDB數(shù)據(jù)庫，又稱為云來自：專題![]()
華為云計算 云知識 Flink原理和特性 Flink原理和特性 時間：2020-09-23 15:15:00 Flink原理： Stream&Transformation&Operator 用戶實現(xiàn)的Flink程序是由Stream和Transformation這兩個基本構(gòu)建塊組成。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Nova的架構(gòu)原理 Nova的架構(gòu)原理 時間：2021-02-08 20:43:20 云計算 Nova是OpenStack中提供計算資源服務(wù)的項目，作為OpenStack最核心的項目，負(fù)責(zé)虛擬機(jī)生命周期管理和其他計算資源生命周期管理。 Nova是OpenStack中提供計算資源服務(wù)的項目。來自：百科![]()
打手機(jī)智能檢測算法是基于人工智能技術(shù)領(lǐng)域中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)，使用大量的人員打手機(jī)圖片數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行智能檢測訓(xùn)練。算法采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)中關(guān)鍵特征，忽略圖片數(shù)據(jù)中的不相關(guān)信息，并結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行推理判斷。 將訓(xùn)練完成后的算法加載到AI攝像機(jī)內(nèi)部，利用攝像機(jī)內(nèi)部A來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 實戰(zhàn)篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)器識圖的能力 實戰(zhàn)篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)器識圖的能力 時間：2020-12-09 09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器擁有了視覺的能力，實戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)！ 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：深度學(xué)習(xí)平臺介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類模型、經(jīng)典入門示例詳解：構(gòu)建手寫數(shù)字識別模型。來自：百科
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