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了TBE算子的融合能力,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化開辟一條獨(dú)特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應(yīng)用場景 1、一般情況下,通過深度學(xué)習(xí)框架中的標(biāo)準(zhǔn)算子實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)通過GPU或者其它類型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片做過訓(xùn)練。如果將這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型繼續(xù)運(yùn)行在昇騰AI處理器上時(shí),希望盡量在不改變?cè)即?來自:百科本文介紹了【神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)】相關(guān)內(nèi)容,與您搜索的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)相關(guān)。邀你共享云計(jì)算使用和開發(fā)經(jīng)驗(yàn),匯聚云上智慧,共贏智慧未來...更多詳情請(qǐng)點(diǎn)擊查閱。來自:其他
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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:百科分類、基于場景內(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,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拍攝,還是經(jīng)過二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻拍識(shí)來自:百科AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) 應(yīng)用場景 應(yīng)用場景 AI技術(shù)應(yīng)用場景--視覺處理與識(shí)別 AI技術(shù)應(yīng)用場景-- 語音識(shí)別 AI技術(shù)應(yīng)用場景--自然語言處理 AI技術(shù)應(yīng)用場景--推薦系統(tǒng) AI技術(shù)應(yīng)用場景--知識(shí)圖譜 AI技術(shù)應(yīng)用場景--視覺處理與識(shí)別 AI技術(shù)應(yīng)用場景--語音識(shí)別 AI技術(shù)應(yīng)用場景--自然語言處理來自:專題
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