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- 幾種經典卷積神經網絡介紹 內容精選 換一換
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LeCun等人構建的卷積神經網絡LeNet-5在手寫數(shù)字識別問題中取得成功 ，被譽為卷積神經網絡的“Hello Word”。LeNet-5以及在此之后產生的變體定義了現(xiàn)代卷積神經網絡的基本結構，可謂入門級神經網絡模型。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
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15:23:12 深度學習是一種以人工神經網絡為架構，對數(shù)據進行表征學習的算法。目前，在圖像、 語音識別 、自然語言處理、強化學習等許多技術領域中，深度學習獲得了廣泛的應用，并且在某些問題上已經達到甚至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基來自：百科
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云知識 大V講堂——神經網絡結構搜索 大V講堂——神經網絡結構搜索 時間：2020-12-14 10:07:11 神經網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 神經網絡結構搜索(NAS)來自：百科![]()
用，包括 人臉識別 、圖像檢測、目標監(jiān)測以及智能駕駛等。這一切本質都是對圖像數(shù)據進行處理，本課程就圖像處理理論及相應技術做了介紹，包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經網絡，學習時注意兩者的區(qū)別。 目標學員 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![]()
華為云計算 云知識 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 時間：2020-08-19 17:00:58 離線模型生成以卷積神經網絡為例，在深度學習框架下構造好相應的網絡模型，并且訓練好原始數(shù)據，再通過離線模型生成器進行算子調度優(yōu)化、權重數(shù)據重排和壓縮、內存優(yōu)化等來自：百科![]()
華為云計算 云知識 VPC與經典網絡的區(qū)別 VPC與經典網絡的區(qū)別 時間：2021-07-02 13:38:03 VPC 云服務器 經典網絡：公有云上所有用戶共享公共網絡資源池，用戶之間未做邏輯隔離。用戶的內網IP由系統(tǒng)統(tǒng)一分配，相同的內網IP無法分配給不同用戶。 VPC：是在公來自：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絡算子的開發(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，在一個網絡中同一類型的算子可能存在多個。 算來自：百科![]()
云知識 實戰(zhàn)篇：神經網絡賦予機器識圖的能力 實戰(zhàn)篇：神經網絡賦予機器識圖的能力 時間：2020-12-09 09:28:38 深度神經網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![]()
華為云計算 云知識 數(shù)字視覺預處理機制介紹 數(shù)字視覺預處理機制介紹 時間：2020-08-19 09:16:46 當輸入數(shù)據進入數(shù)據引擎時，引擎一旦檢查發(fā)現(xiàn)數(shù)據格式不滿足后續(xù)AI Core的處理需求，則可開啟數(shù)字視覺預處理模塊進行數(shù)據預處理。如圖所示的數(shù)據流所示，以圖片預處理為例：來自：百科![]()
風險與釋放審核人力，提升效率。 產品優(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. 準確率高：采用深度卷積神經網絡與海量訓練數(shù)據，模型識別準確率高； 3. 識別速度快：實時對視頻進行審核，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![]()
華為云計算 云知識 rabbitmq的幾種工作模式 rabbitmq的幾種工作模式 時間：2020-10-13 15:51:58 一.基于erlang語言：是一種支持高并發(fā)的語言 RabbitMQ的六種工作模式： 1.1 simple簡單模式 消息產生著§將消息放入隊列 消息的消來自：百科![]()
流程編排器負責完成神經網絡在昇騰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絡算子兵工廠，為神經網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絡模型轉換成昇來自：百科![]()
等領域。 課程簡介 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、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡 華為云 面向來自：百科![]()
一個算子。于我們而言，我們所開發(fā)的算子是網絡模型中涉及到的計算函數(shù)。在Caffe中，算子對應層中的計算邏輯，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）中的權值求和過程，也是一個算子。來自：百科
