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- 神經網絡數(shù)據(jù)集 內容精選 換一換
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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
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華為云計算 云知識 什么是數(shù)據(jù)集 什么是數(shù)據(jù)集 時間：2021-04-02 15:07:19 數(shù)據(jù)集，又稱為資料集、數(shù)據(jù)集合或資料集合，是一種由數(shù)據(jù)所組成的集合。數(shù)據(jù)反映了真實世界的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學習和機器學習的輸入，對AI開發(fā)有至關重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理來自：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(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
- 神經網絡數(shù)據(jù)集 更多內容
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次訓練我們使用深度神經網絡作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經網絡來提取特征，不同層的輸出常被視為神經網絡提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出作為下一層的輸入，層層連接構成深度神經網絡。 1994年，Yann LeCun發(fā)布了結合反向傳播的卷積神經網絡 LeNet， 其來自：百科![]()
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 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用ROMA Connect實現(xiàn)應用與數(shù)據(jù)集成 使用ROMA Connect實現(xiàn)應用與數(shù)據(jù)集成 時間：2020-12-01 14:55:02 實驗指導用戶短時間內熟悉并利用云服務快速實現(xiàn)應用與數(shù)據(jù)的集成。 實驗目標與基本要求 ① 熟悉華為云VPC/E CS /RD來自：百科![]()
課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經網絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。 4、掌握主流深度學習模型的技術特點。 課程大綱 第1章 神經網絡基礎概念 第2章 數(shù)據(jù)集處理 第3章 網絡構建 第4章 正則化 第5章來自：百科![]()
行自定義來完成所需要的具體功能。 通過流程編排器的統(tǒng)一調用，整個深度神經網絡應用一般包括四個引擎：數(shù)據(jù)引擎，預處理引擎，模型推理引擎以及后處理引擎。 1、數(shù)據(jù)引擎主要準備神經網絡需要的數(shù)據(jù)集（如MNIST數(shù)據(jù)集）和進行相應數(shù)據(jù)的處理（如圖片過濾等），作為后續(xù)計算引擎的數(shù)據(jù)來源。來自：百科![]()
華為云計算 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![]()
如何成為應用與數(shù)據(jù)集成的高玩？ROMA業(yè)務流幫你忙 如何成為應用與數(shù)據(jù)集成的高玩？ROMA業(yè)務流幫你忙 時間：2021-08-12 17:26:17 云小課 應用與數(shù)據(jù)集成平臺 在【云小課】應用平臺第11課 ROMA Connect，應用與數(shù)據(jù)的集成專家中，我們知道使用應用與數(shù)據(jù)集成平臺（ROMA來自：百科![]()
華為云計算 云知識 ROMA Connect在集團應用與數(shù)據(jù)集成上的應用 ROMA Connect在集團應用與數(shù)據(jù)集成上的應用 時間：2020-09-21 15:19:48 集團企業(yè)完成子公司與集團總部之間、集團與外部合作伙伴之間的集成面臨這些瓶頸： 地域差異 集團總部和集團子公來自：百科![]()
實驗摘要 操作前提：登錄華為云 1.實驗準備 2.案例配置信息填寫 3.導入基本工具庫 4.腳本入參解析 5.設置超參 6.讀取人臉數(shù)據(jù)集 7. 人臉識別 神經網絡構建 8.訓練 9.推理 10.使用ModelArts SDK提交訓練作業(yè) 11.ModelArts的推理功能 溫馨提示：詳情來自：百科![]()
云數(shù)據(jù)遷移 CDM 怎么使用 云數(shù)據(jù)遷移 CDM怎么使用 當您在使用云數(shù)據(jù)遷移（CDM）過程中遇到任何困難，可在文檔中心獲取相關產品及服務的幫助文檔。文檔中心為您提供 華為云產品 使用指導，讓您輕松上云。 當您在使用云數(shù)據(jù)遷移（CDM）過程中遇到任何困難，可在文檔中心獲取相關產品及服務來自：專題![]()
數(shù)據(jù)管理中如何將兩個數(shù)據(jù)集合并？ 目前不支持直接合并。 但是可以參考如下操作方式，將兩個數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)合并在一個數(shù)據(jù)集中。 例如需將數(shù)據(jù)集A和數(shù)據(jù)集B進行合并。 1.分別將數(shù)據(jù)集A和數(shù)據(jù)集B進行發(fā)布。 2.發(fā)布后可獲得數(shù)據(jù)集A和數(shù)據(jù)集B的Manifest文件。可通過數(shù)據(jù)集的“數(shù)據(jù)集輸出位置”獲得此文件。來自：專題![]()
云數(shù)據(jù)遷移 CDM 免費試用 云數(shù)據(jù)遷移（Cloud Data Migration, 簡稱CDM），是一種高效、易用的數(shù)據(jù)集成服務。 CDM圍繞大數(shù)據(jù)遷移上云和 智能數(shù)據(jù)湖 解決方案，提供了簡單易用的遷移能力和多種數(shù)據(jù)源到 數(shù)據(jù)湖 的集成能力，降低了客戶數(shù)據(jù)源遷移和集成的復雜性，有效的提高您數(shù)據(jù)遷移和集成的效率。來自：專題![]()
利用新型的人工智能（深度學習）算法，結合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行 語音識別 的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關內容與應用。 實驗目標與基本要求 通過本實驗將了解如何使用Keras和Tensorflow構建DFCNN的語音識別神經網絡，并且熟悉整個處理流程來自：百科![]()
Engine）作為算子的兵工廠，為基于昇騰AI處理器運行的神經網絡提供算子開發(fā)能力，用TBE語言編寫的TBE算子來構建各種神經網絡模型。同時，TBE對算子也提供了封裝調用能力。在TBE中有一個優(yōu)化過的神經網絡TBE標準算子庫，開發(fā)者可以直接利用標準算子庫中的算子實現(xiàn)高性能的神經網絡計算。除此之外，TBE也提供來自：百科![]()
昇騰AI軟件棧邏輯架及功能介紹 昇騰AI軟件棧邏輯架及功能介紹 時間：2020-08-18 17:12:46 昇騰AI軟件?？梢苑譃?span style='color:#C7000B'>神經網絡相關軟件模塊、工具鏈以及其它軟件模塊。 1、神經網絡軟件主要包含了流程編排器（Matrix），框架管理器（Framework），運行管理器（Runtime）、數(shù)字視覺預處理模塊（Digital來自：百科![]()
時間：2020-08-19 10:07:38 框架管理器協(xié)同TBE為神經網絡生成可執(zhí)行的離線模型。在神經網絡執(zhí)行之前，框架管理器與昇騰AI處理器緊密結合生成硬件匹配的高性能離線模型，并拉通了流程編排器和運行管理器使得離線模型和昇騰AI處理器進行深度融合。在神經網絡執(zhí)行時，框架管理器聯(lián)合了流程編排器、運行管來自：百科
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