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- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 內(nèi)容精選 換一換
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LeCun等人構(gòu)建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LeNet-5在手寫數(shù)字識(shí)別問(wèn)題中取得成功 ，被譽(yù)為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)的基本結(jié)構(gòu)，可謂入門級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。本次實(shí)踐使用的模型正是LeNet-5。 LeNet-5由輸入層、卷積層、池化來(lái)自：百科標(biāo)簽 視頻 OCR 識(shí)別視頻中出現(xiàn)的文字內(nèi)容，包括字幕、彈幕、以及部分自然場(chǎng)景文字和藝術(shù)字等 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 識(shí)別準(zhǔn)確 采用標(biāo)簽排序?qū)W習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，識(shí)別精度高，支持實(shí)時(shí)識(shí)別與檢測(cè) 簡(jiǎn)單易用 提供符合RESTful的API訪問(wèn)接口，使用方便，用戶的業(yè)務(wù)系統(tǒng)可快速集成 層次標(biāo)簽來(lái)自：百科
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 相關(guān)內(nèi)容
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別、圖像檢測(cè)、目標(biāo)監(jiān)測(cè)以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，本課程就圖像處理理論及相應(yīng)技術(shù)做了介紹，包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)時(shí)注意兩者的區(qū)別。 目標(biāo)學(xué)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 V2.0認(rèn)證的人員來(lái)自：百科音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用：計(jì)算機(jī)視覺、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。 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)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。來(lái)自：百科
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 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(luò) 第9章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第10章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 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)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持來(lái)自：百科![]()
風(fēng)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)字化是企來(lái)自：百科![]()
來(lái)自：百科![]()
使用MindSpore訓(xùn)練手寫數(shù)字識(shí)別模型 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 電子相冊(cè)智慧整理 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)景區(qū)精準(zhǔn)識(shí)別場(chǎng)景 使用MindSpore訓(xùn)練手寫數(shù)字識(shí)別模型 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 電子相冊(cè)智慧整理 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)景區(qū)精準(zhǔn)識(shí)別場(chǎng)景 HCIA-AI HCIA-AI 華為認(rèn)證人工智能工程師來(lái)自：專題![]()
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(bǔ)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(jìn)行補(bǔ)零操作，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算過(guò)程中保留邊緣的特征信息。補(bǔ)零操作需要用到上、下、左、右四個(gè)填充尺寸，在補(bǔ)零區(qū)域中進(jìn)行圖像邊緣擴(kuò)充，最后得到可以直接計(jì)算的補(bǔ)零后圖像。來(lái)自：百科![]()
打手機(jī)智能檢測(cè)算法是基于人工智能技術(shù)領(lǐng)域中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)，使用大量的人員打手機(jī)圖片數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行智能檢測(cè)訓(xùn)練。算法采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)中關(guān)鍵特征，忽略圖片數(shù)據(jù)中的不相關(guān)信息，并結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行推理判斷。 將訓(xùn)練完成后的算法加載到AI攝像機(jī)內(nèi)部，利用攝像機(jī)內(nèi)部A來(lái)自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 時(shí)間：2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的重要基礎(chǔ)，理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、優(yōu)化目標(biāo)與實(shí)現(xiàn)方法是學(xué)習(xí)后面內(nèi)容的關(guān)鍵，這也是本課程的重點(diǎn)所在。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科![]()
神將教你從0到1通關(guān) 圖像識(shí)別 ??！幫你實(shí)現(xiàn)當(dāng)下熱門的垃圾分類、自動(dòng)駕駛技術(shù)。 【賽事簡(jiǎn)介】 本次比賽為AI主題賽中的挑戰(zhàn)賽。選手可以使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)生活中的街道場(chǎng)景進(jìn)行識(shí)別。選手可重復(fù)提交代碼，直到代碼完美為止。 【參賽對(duì)象】 對(duì)AI感興趣且年滿18歲的開發(fā)者均可報(bào)名參加。 【報(bào)名須知】來(lái)自：百科![]()
取違規(guī)或者關(guān)鍵信息，包括踢、扔、拋物體等。 視頻質(zhì)量分析VQA 視頻質(zhì)量分析（Video Quality Analysis）是通過(guò)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法識(shí)別視頻畫面質(zhì)量，將視頻畫面的質(zhì)量進(jìn)行歸類，從而過(guò)濾出清晰的高質(zhì)量視頻。 視頻OCR：視頻OCR（Video Optical Character來(lái)自：百科![]()
基于對(duì)視頻的前后幀信息、光流運(yùn)動(dòng)信息分析、場(chǎng)景內(nèi)容信息識(shí)別等分析，檢測(cè)和識(shí)別視頻動(dòng)作 優(yōu)勢(shì) 多模態(tài)識(shí)別 綜合圖像、光流、聲音等信息，識(shí)別動(dòng)作更準(zhǔn)確 識(shí)別準(zhǔn)確 采用3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確度高 對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景魯棒性強(qiáng) 對(duì)不同天氣條件、不同的攝像頭角度等復(fù)雜場(chǎng)景的視頻動(dòng)作識(shí)別具有良好的魯棒性 建議搭配使用： 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 時(shí)間：2020-12-14 10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)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(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡(jiǎn)介 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(NAS)來(lái)自：百科![]()
視頻監(jiān)控 視頻檢測(cè) 人工智能 機(jī)器視覺 商品介紹 電瓶車起火事件時(shí)有發(fā)生，為保證樓宇公共安全，禁止電瓶車進(jìn)入，該產(chǎn)品采用AI智能算法，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)電瓶車檢測(cè)功能。 電梯內(nèi)電瓶車檢測(cè)商品介紹： 應(yīng)用場(chǎng)景： 隨著電瓶車越來(lái)越受歡迎，電瓶車起火事件也時(shí)有發(fā)生。特別來(lái)自：云商店![]()
多維度分析，形成層次化的分類標(biāo)簽。 服務(wù)咨詢 智能客服 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 識(shí)別準(zhǔn)確 采用標(biāo)簽排序?qū)W習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，識(shí)別精度高，支持實(shí)時(shí)識(shí)別與檢測(cè) 采用標(biāo)簽排序?qū)W習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，識(shí)別精度高，支持實(shí)時(shí)識(shí)別與檢測(cè) 簡(jiǎn)單易用 提供符合RESTful的API訪問(wèn)接口，使用方便，用戶的業(yè)務(wù)系統(tǒng)可快速集成來(lái)自：產(chǎn)品![]()
Engine）提供了昇騰AI處理器自定義算子開發(fā)能力，通過(guò)TBE提供的API和自定義算子編程開發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(gè)網(wǎng)絡(luò)中同一類型的算子可能存在多個(gè)。 算來(lái)自：百科![]()
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(guò)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(lái)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(lái)自：百科![]()
本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必來(lái)自：百科![]()
一個(gè)算子。于我們而言，我們所開發(fā)的算子是網(wǎng)絡(luò)模型中涉及到的計(jì)算函數(shù)。在Caffe中，算子對(duì)應(yīng)層中的計(jì)算邏輯，例如：卷積層（ConvolutionLayer）中的卷積算法，是一個(gè)算子；全連接層（Fully-connectedLayer，F(xiàn)Clayer）中的權(quán)值求和過(guò)程，也是一個(gè)算子。來(lái)自：百科
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- 配置IPD獨(dú)立軟件類項(xiàng)目工作項(xiàng)的基礎(chǔ)配置
- 添加IPD系統(tǒng)設(shè)備類項(xiàng)目工作項(xiàng)的基礎(chǔ)配置
- 配置IPD系統(tǒng)設(shè)備類項(xiàng)目工作項(xiàng)的狀態(tài)卷積自動(dòng)化規(guī)則
- 配置Scrum項(xiàng)目工作項(xiàng)的狀態(tài)卷積自動(dòng)化規(guī)則
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