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- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展歷史 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科LeCun等人構建的卷積神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡的“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)絡的基本結(jié)構，可謂入門級神經(jīng)網(wǎng)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
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展歷史 相關內(nèi)容
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華為云計算 云知識 企業(yè)IT架構的演進歷史 企業(yè)IT架構的演進歷史 時間：2021-06-08 18:58:39 云計算 回顧企業(yè)IT架構演進的整個歷史，馮·諾依曼架構的第一臺計算機誕生以來的前30年，計算高度集中化、支持多用戶多任務的大型機和小型機是企業(yè)IT的主流形態(tài)，構成IT來自：百科華為云計算 云知識 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎 時間：2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。神經(jīng)網(wǎng)絡是深度學習的重要基礎，理解神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理、優(yōu)化目標與實現(xiàn)方法是學習后面內(nèi)容的關鍵，這也是本課程的重點所在。 目標學員來自：百科
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展歷史 更多內(nèi)容
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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 第9章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 第10章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡 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。 華為云將持來自：百科![]()
0系列課程。計算機視覺是深度學習領域最熱門的研究領域之一，它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實際作用的應用，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(zhì)都是對圖像數(shù)據(jù)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(jīng)網(wǎng)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工程師的人員來自：百科![]()
云知識 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構搜索 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構搜索 時間：2020-12-14 10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構搜索是當前深度學習最熱門的話題之一，已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構搜索的理論基礎、應用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡介 神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構搜索(NAS)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(jīng)網(wǎng)絡為例，在深度學習框架下構造好相應的網(wǎng)絡模型，并且訓練好原始數(shù)據(jù)，再通過離線模型生成器進行算子調(diào)度優(yōu)化、權重數(shù)據(jù)重排和壓縮、內(nèi)存優(yōu)化等，來自：百科![]()
視頻監(jiān)控 視頻檢測 人工智能 機器視覺 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，禁止電瓶車進入，該產(chǎn)品采用AI智能算法，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡技術，通過深度學習實現(xiàn)電瓶車檢測功能。 電梯內(nèi)電瓶車檢測商品介紹： 應用場景： 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![]()
華為云計算 云知識 云監(jiān)控 高級功能-查看云服務歷史監(jiān)控數(shù)據(jù) 云監(jiān)控高級功能-查看云服務歷史監(jiān)控數(shù)據(jù) 時間：2021-07-01 16:07:50 云監(jiān)控高級功能-查看云服務歷史監(jiān)控數(shù)據(jù)。 配置 OBS 桶存儲 云監(jiān)控服務 各監(jiān)控指標的原始數(shù)據(jù)的保留周期為兩天，超過保留周期后原始數(shù)據(jù)將不來自：百科![]()
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(jīng)網(wǎng)絡與海量訓練數(shù)據(jù)，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)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關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。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(jīng)網(wǎng)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(wǎng)絡中同一類型的算子可能存在多個。 算來自：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，再將這部分進行補零操作，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡計算過程中保留邊緣的特征信息。補零操作需要用到上、下、左、右四個填充尺寸，在補零區(qū)域中進行圖像邊緣擴充，最后得到可以直接計算的補零后圖像。來自：百科![]()
GaussDB數(shù)據(jù)庫發(fā)展 GaussDB數(shù)據(jù)庫發(fā)展 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關系型數(shù)據(jù)庫，布局全球7大區(qū)域，1000+專業(yè)人才，10年+技術積淀，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。你了解GaussDB的發(fā)展史嗎？ 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關來自：專題![]()
一個算子。于我們而言，我們所開發(fā)的算子是網(wǎng)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![]()
流程編排器負責完成神經(jīng)網(wǎng)絡在昇騰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(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)絡算子兵工廠，為神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡模型轉(zhuǎn)換成昇來自：百科![]()
/Oracle生態(tài)。 數(shù)據(jù)倉庫 發(fā)展現(xiàn)狀： 在金融，電信，零售等多個行業(yè)發(fā)展迅速； 體系架構，技術發(fā)展成熟； 不斷完善面向業(yè)務的場景分析； 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展趨勢： 需求多樣化； 管理數(shù)據(jù)量急劇增大； 生態(tài)化； 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)字化成功的關鍵是以來自：百科
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