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  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 內(nèi)容精選 換一換
  • 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練,快速構(gòu)建 人臉識(shí)別 應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法; 掌握基于MXNet構(gòu)建人臉識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、模型部署和模型測(cè)試; 掌握ModelArts自研分布式訓(xùn)練框架MoXing。 實(shí)驗(yàn)摘要
    來(lái)自:百科
    實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別 、錄音文件識(shí)別有如下優(yōu)勢(shì): 識(shí)別準(zhǔn)確率高:采用最新一代 語(yǔ)音識(shí)別 技術(shù),基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Networks,簡(jiǎn)稱DNN)技術(shù),大大提高了抗噪性能,使識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升。 識(shí)別速度快:把語(yǔ)言模型、詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時(shí)在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化,大幅提升解碼速度,使識(shí)別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。
    來(lái)自:專題
  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 相關(guān)內(nèi)容
  • 更高。 RASR優(yōu)勢(shì): 識(shí)別準(zhǔn)確率:采用最新一代語(yǔ)音識(shí)別技術(shù),基于DNN(深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))技術(shù),大大提高了抗噪性能,使識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升。 識(shí)別速度快:把語(yǔ)言模型,詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時(shí)在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化,大幅提升解碼速度,使識(shí)別速度在業(yè)內(nèi)處領(lǐng)先地位。
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    EI Developer V2.0認(rèn)證的人員 3、希望了解華為AI產(chǎn)品使用、管理和維護(hù)的人員 課程目標(biāo) 完成該項(xiàng)目培訓(xùn)后,您將能夠: 掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論 掌握?qǐng)D像處理理論和應(yīng)用 掌握語(yǔ)音處理理論和應(yīng)用 掌握自然語(yǔ)言處理理論和應(yīng)用 了解華為AI發(fā)展戰(zhàn)略與全棧全場(chǎng)景解決方案 了解ModelArts概覽
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  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 更多內(nèi)容
  • 資源協(xié)調(diào)快-下 大型工程OA管理方案:組織全員內(nèi)外協(xié)同,工程可控、資源協(xié)調(diào)快-上 相關(guān)推薦 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 排序策略:深度網(wǎng)絡(luò)因子分解機(jī)-DeepFM 策略參數(shù)說(shuō)明:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 排序策略-離線排序模型:AutoGroup GPU Ant8裸金屬服務(wù)器使用Megatron
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    產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 識(shí)別準(zhǔn)確率高:采用最新一代語(yǔ)音識(shí)別技術(shù),基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Networks,簡(jiǎn)稱DNN)技術(shù),大大提高了抗噪性能,使識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升。 識(shí)別速度快:把語(yǔ)言模型、詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時(shí)在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化,大幅提升解碼速度,使識(shí)別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。
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    云知識(shí) 任務(wù)調(diào)度器調(diào)度流程介紹 任務(wù)調(diào)度器調(diào)度流程介紹 時(shí)間:2020-08-19 09:58:46 昇騰AI軟件棧任務(wù)調(diào)度器調(diào)度流程在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離線模型執(zhí)行過(guò)程中,任務(wù)調(diào)度器接收來(lái)自離線模型執(zhí)行器的具體執(zhí)行任務(wù),這些任務(wù)之間存在依賴關(guān)系,需要先解除依賴關(guān)系,再進(jìn)行任務(wù)調(diào)度等步驟,最后根據(jù)具體的任務(wù)類型分發(fā)給AI
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    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(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)
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    實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶完成基于華為昇騰 彈性云服務(wù)器 的圖像分類應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 1.了解華為昇騰全棧開(kāi)發(fā)工具M(jìn)ind Studio; 2.了解如何利用華為昇騰處理器加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理應(yīng)用; 實(shí)驗(yàn)摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.配置工程 3.關(guān)鍵代碼補(bǔ)充 4.編譯并查看結(jié)果 溫馨提示:詳情信息請(qǐng)以實(shí)驗(yàn)頁(yè)面:https://lab
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    實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶完成基于華為昇騰彈性云服務(wù)器的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 ① 了解華為昇騰全棧開(kāi)發(fā)工具M(jìn)indStudio; ② 了解如何利用華為昇騰處理器加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理應(yīng)用; 實(shí)驗(yàn)摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.配置工程 3.編寫代碼 4.運(yùn)行并驗(yàn)證 溫馨提示:詳情信息請(qǐng)以實(shí)驗(yàn)頁(yè)面:https://lab.huaweicloud
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    Engine,即張量加速引擎,是一款華為自研的算子開(kāi)發(fā)工具,用于開(kāi)發(fā)能夠運(yùn)行在NPU(Neural-network Processing Unit:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器)上的TBE算子,該工具是在業(yè)界著名的開(kāi)源項(xiàng)目TVM(Tensor Virtual Machine)基礎(chǔ)上擴(kuò)展的,提供了一套Python
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    實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 ① 了解華為昇騰全棧開(kāi)發(fā)工具M(jìn)indStudio及其離線模型轉(zhuǎn)換功能; ② 了解如何使用ACL開(kāi)發(fā)基于華為昇騰處理器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理應(yīng)用 實(shí)驗(yàn)摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.配置工程 3.編寫代碼 4.編譯運(yùn)行 5.運(yùn)行Profiling 查看推理性能 溫馨提示:詳情信息請(qǐng)以實(shí)驗(yàn)頁(yè)面:https://lab
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    課程目標(biāo) 掌握語(yǔ)音處理理論和應(yīng)用,具有語(yǔ)音處理的相關(guān)編程和云上應(yīng)用能力。 課程大綱 第1章 語(yǔ)言處理介紹 第2章 傳統(tǒng)語(yǔ)音模型 第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)音模型 第4章 高級(jí)語(yǔ)音模型 第5章 技術(shù)前沿與未來(lái)展望 第6章 語(yǔ)音處理實(shí)驗(yàn) 語(yǔ)音通話 VoiceCall 語(yǔ)音通話(Voice C
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    而且,華為云的 語(yǔ)音交互 服務(wù)SIS在音視頻領(lǐng)域的識(shí)別率業(yè)界領(lǐng)先,目前SIS采用最新一代語(yǔ)音識(shí)別技術(shù),基于DNN(深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))技術(shù),大大提高了抗噪性能,使識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升。同時(shí),它把語(yǔ)言模型、詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化,大幅提升解碼速度,識(shí)別速度業(yè)內(nèi)領(lǐng)先。另外,華為云語(yǔ)音交
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 內(nèi)容審核 內(nèi)容審核 時(shí)間:2020-10-30 15:37:36 內(nèi)容審核( Content Moderation )基于基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像、文本、視頻內(nèi)容的智能檢測(cè)檢測(cè),可自動(dòng)進(jìn)行涉黃、廣告、涉政涉暴、涉政敏感人物、違禁品和灌水文本等內(nèi)容的檢測(cè),幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn),大幅降低人工審核成本。
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    TBE(Tensor Boost Engine)提供了昇騰AI處理器自定義算子開(kāi)發(fā)能力,通過(guò)TBE提供的API和自定義算子編程開(kāi)發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開(kāi)發(fā)。 張量(Tensor)是TBE算子中的數(shù)據(jù),包括輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù),TensorDesc(Tensor描述符)是對(duì)輸入數(shù)據(jù)與
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    目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)對(duì)教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示,使學(xué)員學(xué)會(huì)使用TBE算子開(kāi)發(fā)工具開(kāi)發(fā)出能夠在昇騰AI處理器上運(yùn)行的的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子。 課程大綱 第1章 TBE自定義算子開(kāi)發(fā)與驗(yàn)證實(shí)戰(zhàn) 華為云 面向未來(lái)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(guān)鍵是以云
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    TBE(Tensor Boost Engine)提供了昇騰AI處理器自定義算子開(kāi)發(fā)能力,通過(guò)TBE提供的API和自定義算子編程開(kāi)發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開(kāi)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Convol
    來(lái)自:百科
    模型來(lái)提升回歸預(yù)測(cè)精度 分類預(yù)測(cè) 用于離散值的預(yù)測(cè),如:不同類別或標(biāo)簽;基于任務(wù)理解和模型選擇推薦能力,可自動(dòng)選擇多個(gè)分類模型并基于動(dòng)態(tài)圖算法進(jìn)行融合,來(lái)提升預(yù)測(cè)性能 時(shí)間序列預(yù)測(cè) 利用過(guò)去數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì);可基于時(shí)間維度進(jìn)行自動(dòng)任務(wù)理解和輔助特征工程,來(lái)提升時(shí)間序列類任務(wù)的精度
    來(lái)自:專題
    權(quán)重拷貝到內(nèi)存中;同時(shí)還申請(qǐng)運(yùn)行管理器的模型執(zhí)行句柄、執(zhí)行流和事件等資源,并將執(zhí)行流等資源與對(duì)應(yīng)的模型進(jìn)行一一綁定。一個(gè)執(zhí)行句柄完成一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算圖的執(zhí)行,一個(gè)執(zhí)行句柄下可以有多個(gè)執(zhí)行流,不同執(zhí)行流中包含AI Core或AI CPU的計(jì)算任務(wù),一個(gè)任務(wù)由AI CPU或AI Co
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    于場(chǎng)景內(nèi)容或者物體的廣告推薦、媒資管理和融媒體平臺(tái)建設(shè)等功能更加直觀。 高識(shí)別準(zhǔn)確率 強(qiáng)跨領(lǐng)域泛化性 識(shí)別種類豐富 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(guò)二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片 靈活易用 響應(yīng)速度快 可靠性高 圖像標(biāo)簽 準(zhǔn)確識(shí)別自然圖片中
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