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- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 內(nèi)容精選 換一換
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。 創(chuàng)建算法 進(jìn)入ModelArts控制臺(tái)，參考創(chuàng)建算法操作指導(dǎo)，創(chuàng)建自定義算法。在配置自定義算法參數(shù)時(shí)，需關(guān)注“超參”和“支持的策略”參數(shù)的設(shè)置。 對(duì)于用戶希望優(yōu)化的超參，需在“超參”設(shè)置中定義，可以給定名稱(chēng)、類(lèi)型、默認(rèn)值、約束等。 單擊勾選自動(dòng)搜索，用戶為算法設(shè)置算法搜索功能來(lái)自：專(zhuān)題的處理算法。應(yīng)用使能層包含計(jì)算機(jī)視覺(jué)引擎、語(yǔ)言文字引擎以及通用業(yè)務(wù)執(zhí)行引擎等，其中： 1、計(jì)算機(jī)視覺(jué)引擎面向計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域提供一些視頻或圖像處理的算法封裝，專(zhuān)門(mén)用來(lái)處理計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的算法和應(yīng)用。 2、語(yǔ)言文字引擎面向語(yǔ)音及其他領(lǐng)域，提供一些語(yǔ)音、文本等數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)處理算法封裝等，來(lái)自：百科
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 相關(guān)內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識(shí) “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 時(shí)間：2021-03-09 17:34:57 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 人工智能 開(kāi)發(fā)語(yǔ)言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分： 1. 內(nèi)存分配：給新建的對(duì)象分配空間 2. 垃圾識(shí)別：識(shí)別哪些對(duì)象是垃圾 3.來(lái)自：百科次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 1994年，Yann LeCun發(fā)布了結(jié)合反向傳播的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) LeNet， 其來(lái)自：百科
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 更多內(nèi)容
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針對(duì)高層住宅、商業(yè)樓宇，為了禁止電瓶車(chē)進(jìn)入，減小因?yàn)殡娖寇?chē)起火導(dǎo)致的火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)，本算法通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電梯內(nèi)的攝像頭畫(huà)面，方便樓宇管理人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)電瓶車(chē)，提高管理效率。 核心功能： 單點(diǎn)抓拍、攝像頭獨(dú)立抓拍、電瓶車(chē)檢測(cè)、抓拍檢測(cè)電梯內(nèi)的電瓶車(chē)； 產(chǎn)品特點(diǎn)： 本算法使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過(guò)使用大量實(shí)際場(chǎng)景圖片訓(xùn)練得到的模來(lái)自：云商店![]()
網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員 需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展；熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”；熟來(lái)自：百科![]()
通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算力和能好的。并且有大量的研究論文集中于如何將這些AI模型從云上部署到端側(cè)，為AI模型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場(chǎng)景和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。 課程簡(jiǎn)介 為了解決真實(shí)世界中的問(wèn)題，我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的來(lái)自：百科![]()
通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解： 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學(xué)習(xí)顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構(gòu)建弱監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，并進(jìn)而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識(shí)學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1章 什么是開(kāi)放環(huán)境的自適應(yīng)感知 第2章 面向識(shí)別與理解的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共性技術(shù) 第3章 通用視覺(jué)基元屬性感知來(lái)自：百科![]()
識(shí)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![]()
道用戶的密碼，就應(yīng)該使用哈希算法存儲(chǔ)口令的單向哈希值。 實(shí)際使用中會(huì)加入鹽值和迭代次數(shù)，避免相同口令生成相同的哈希值，以防止彩虹表攻擊。 對(duì)稱(chēng)密碼算法 對(duì)稱(chēng)密碼算法使用相同的密鑰來(lái)加密和解密數(shù)據(jù)。對(duì)稱(chēng)密碼算法分為分組密碼算法和流密碼算法。 分組密碼算法將明文分成固定長(zhǎng)度的分組，用來(lái)自：專(zhuān)題![]()
能檢測(cè)算法解決此類(lèi)問(wèn)題，從而節(jié)約監(jiān)督人員人力成本，提高監(jiān)督效率，覆蓋更廣的監(jiān)督范圍，更能精確的監(jiān)測(cè)到作業(yè)人員打手機(jī)行為，加強(qiáng)安全管控。 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。算法采用深來(lái)自：云商店![]()
括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從而實(shí)現(xiàn)Spark性能倍級(jí)提升。 內(nèi)容大綱： 1. 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程； 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn)； 3. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理創(chuàng)新； 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實(shí)踐； 5. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐。 聽(tīng)眾收益：來(lái)自：百科![]()
多維度分析，形成層次化的分類(lèi)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![]()
參數(shù)分析 算法預(yù)集成 專(zhuān)業(yè)預(yù)測(cè)性算法支持，預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法，如決策樹(shù)，分類(lèi)，聚類(lèi)，回歸，異常檢測(cè)等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出，可加載到規(guī)則引擎，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù)，對(duì)生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估，降低倉(cāng)儲(chǔ)周期，提升效率 優(yōu)勢(shì) 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)來(lái)自：百科![]()
使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 中級(jí) 中級(jí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開(kāi)發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用（ACL） 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開(kāi)發(fā)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) HoloSens SDC+珍稀動(dòng)物識(shí)別算法，記錄與守護(hù)瀕危物種的每一刻 HoloSens SDC+珍稀動(dòng)物識(shí)別算法，記錄與守護(hù)瀕危物種的每一刻 時(shí)間：2021-02-20 17:42:49 云計(jì)算 華為好望商城 我們的地球 平均每1小時(shí)都有一個(gè)物種滅絕 關(guān)愛(ài)野生動(dòng)物，關(guān)愛(ài)珍稀物種來(lái)自：云商店![]()
職業(yè)認(rèn)證考試的學(xué)習(xí)方法 孤立森林:參數(shù)說(shuō)明 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 安裝須知:安裝場(chǎng)景 線上培訓(xùn)課程介紹 什么是自然語(yǔ)言處理:首次使用NLP 華為云培訓(xùn)體系 典型AI庫(kù) 腳本樣例:Zeppelin 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介:自動(dòng)學(xué)習(xí)功能介紹 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介:自動(dòng)學(xué)習(xí)功能介紹 準(zhǔn)備算法簡(jiǎn)介:選擇算法的學(xué)習(xí)方式來(lái)自：百科![]()
Engine）作為算子的兵工廠，為基于昇騰AI處理器運(yùn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供算子開(kāi)發(fā)能力，用TBE語(yǔ)言編寫(xiě)的TBE算子來(lái)構(gòu)建各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。同時(shí)，TBE對(duì)算子也提供了封裝調(diào)用能力。在TBE中有一個(gè)優(yōu)化過(guò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TBE標(biāo)準(zhǔn)算子庫(kù)，開(kāi)發(fā)者可以直接利用標(biāo)準(zhǔn)算子庫(kù)中的算子實(shí)現(xiàn)高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。除此之外，TBE也提供來(lái)自：百科![]()
Store網(wǎng)站上選擇自己的設(shè)備型號(hào)和場(chǎng)景需求，就能匹配到合適、高質(zhì)量的算法，一鍵部署到設(shè)備上。Huawei HoloSens Store目前的算法在數(shù)量約40多個(gè)，機(jī)器視覺(jué)云服務(wù)總經(jīng)理徐迎輝說(shuō)，為了保證算法質(zhì)量，Huawei HoloSens Store會(huì)通過(guò)剛需程度和成熟度嚴(yán)選算法的兩大標(biāo)準(zhǔn)，使商城獲得良性循環(huán)的基礎(chǔ)。由此可見(jiàn)，華為的HoloSens來(lái)自：云商店![]()
如何提高算子的計(jì)算性能？怎樣修改現(xiàn)有算子的計(jì)算邏輯？昇騰AI軟件棧不支持模型中的算子怎么辦？別急別急，和我一起從單算子開(kāi)發(fā)學(xué)習(xí)自定義算子開(kāi)發(fā)吧！ 為什么要自定義算子 深度學(xué)習(xí)算法由一個(gè)個(gè)計(jì)算單元組成，我們稱(chēng)這些計(jì)算單元為算子（Operator，簡(jiǎn)稱(chēng)Op）。算子是一個(gè)函數(shù)空間到函數(shù)空間上的映射O：X→X；從廣義上講，來(lái)自：百科![]()
快速的外存訪問(wèn)技術(shù)，適用于超高清和 視頻直播 等低時(shí)延場(chǎng)景 深度學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源，其中訓(xùn)練過(guò)程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過(guò)程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中，F(xiàn)PGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗和低時(shí)延等優(yōu)勢(shì)，可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路，滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海來(lái)自：百科
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