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- 幾種經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 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(shí)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(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。本次實(shí)踐使用的模型正是LeNet-5。 LeNet-5由輸入層、卷積層、池化來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 時(shí)間：2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的重要基礎(chǔ)，理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、優(yōu)化目標(biāo)與實(shí)現(xiàn)方法是學(xué)習(xí)后面內(nèi)容的關(guān)鍵，這也是本課程的重點(diǎn)所在。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科
- 幾種經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 相關(guān)內(nèi)容
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10:15:15 視頻監(jiān)控 視頻檢測(cè) 人工智能 機(jī)器視覺 商品介紹 電瓶車起火事件時(shí)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(shí)現(xiàn)電瓶車檢測(cè)功能。 電梯內(nèi)電瓶車檢測(cè)商品介紹： 應(yīng)用場(chǎng)景： 隨著電瓶車越來越受歡迎，電瓶車起火事件也來自：云商店15:23:12 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，并且在某些問題上已經(jīng)達(dá)到甚至超越了人類的水平。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)中的基來自：百科
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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 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 識(shí)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(shí)別精度高，支持實(shí)時(shí)識(shí)別與檢測(cè) 簡(jiǎn)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![]()
云知識(shí) 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(shí)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(jiǎn)介 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(NAS)來自：百科![]()
用，包括 人臉識(shí)別 、圖像檢測(cè)、目標(biāo)監(jiān)測(cè)以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對(duì)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(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來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 框架管理器離線模型生成介紹 框架管理器離線模型生成介紹 時(shí)間：2020-08-19 17:00:58 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?cái)?shù)據(jù)重排和壓縮、內(nèi)存優(yōu)化等來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) VPC與經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別 VPC與經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別 時(shí)間：2021-07-02 13:38:03 VPC 云服務(wù)器 經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)：公有云上所有用戶共享公共網(wǎng)絡(luò)資源池，用戶之間未做邏輯隔離。用戶的內(nèi)網(wǎng)IP由系統(tǒng)統(tǒng)一分配，相同的內(nèi)網(wǎng)IP無法分配給不同用戶。 VPC：是在公來自：百科![]()
DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)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(gè)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(dòng)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![]()
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(gè)網(wǎng)絡(luò)中同一類型的算子可能存在多個(gè)。 算來自：百科![]()
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)建多分類模型、經(jīng)典入門示例詳解：構(gòu)建手寫數(shù)字識(shí)別模型。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)字視覺預(yù)處理機(jī)制介紹 數(shù)字視覺預(yù)處理機(jī)制介紹 時(shí)間：2020-08-19 09:16:46 當(dāng)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)引擎時(shí)，引擎一旦檢查發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)格式不滿足后續(xù)AI Core的處理需求，則可開啟數(shù)字視覺預(yù)處理模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。如圖所示的數(shù)據(jù)流所示，以圖片預(yù)處理為例：來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) rabbitmq的幾種工作模式 rabbitmq的幾種工作模式 時(shí)間：2020-10-13 15:51:58 一.基于erlang語(yǔ)言：是一種支持高并發(fā)的語(yǔ)言 RabbitMQ的六種工作模式： 1.1 simple簡(jiǎn)單模式 消息產(chǎn)生著§將消息放入隊(duì)列 消息的消來自：百科![]()
風(fēng)險(xiǎn)與釋放審核人力，提升效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)： 1. 多模態(tài)審核：支持同時(shí)對(duì)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(shí)別準(zhǔn)確率高； 3. 識(shí)別速度快：實(shí)時(shí)對(duì)視頻進(jìn)行審核，快速識(shí)別視頻違規(guī)項(xiàng)。 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(shí)現(xiàn)，統(tǒng)籌了整個(gè)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(jì)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(jì)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![]()
使用MindSpore訓(xùn)練手寫數(shù)字識(shí)別模型 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 電子相冊(cè)智慧整理 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)景區(qū)精準(zhǔn)識(shí)別場(chǎng)景 使用MindSpore訓(xùn)練手寫數(shù)字識(shí)別模型 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 電子相冊(cè)智慧整理 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)景區(qū)精準(zhǔn)識(shí)別場(chǎng)景 HCIA-AI HCIA-AI 華為認(rèn)證人工智能工程師來自：專題![]()
一個(gè)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(jì)算函數(shù)。在Caffe中，算子對(duì)應(yīng)層中的計(jì)算邏輯，例如：卷積層（ConvolutionLayer）中的卷積算法，是一個(gè)算子；全連接層（Fully-connectedLayer，F(xiàn)Clayer）中的權(quán)值求和過程，也是一個(gè)算子。來自：百科![]()
等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 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 面向來自：百科![]()
打手機(jī)智能檢測(cè)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(cè)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
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