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- fpga在深度學(xué)習(xí)的未來 內(nèi)容精選 換一換
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征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機(jī)制來解釋說明數(shù)據(jù)，如圖像、聲音、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：計算機(jī)視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自：百科來自：百科
- fpga在深度學(xué)習(xí)的未來 相關(guān)內(nèi)容
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的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)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(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科
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更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(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)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，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，上一層的輸出來自：百科![]()
本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機(jī)這一真實場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
云知識 FPGA視頻轉(zhuǎn)碼加速服務(wù)的功能 FPGA視頻轉(zhuǎn)碼加速服務(wù)的功能 時間：2020-09-22 16:34:51 FPGA視頻轉(zhuǎn)碼加速服務(wù)支持H.265，H.264編碼標(biāo)準(zhǔn)，提供高畫質(zhì)、高密度、低時延等檔位的FPGA硬件編碼器，支持直播，點(diǎn)播，短視頻等場景，滿足客戶不同的視頻編碼加速需求。來自：百科![]()
頻編碼加速服務(wù)支持AV1，H.265標(biāo)準(zhǔn)，助力視頻行業(yè)快速向高清化邁進(jìn)，H.265已經(jīng)商用，AV1在19年Q3提供公測版本。 實時高效 針對直播場景，編碼任務(wù)存在較大的實時壓力，FPGA的硬件編碼器可以在滿足實時性的基礎(chǔ)上，提供業(yè)界領(lǐng)先的壓縮比，提升用戶體驗。 高性能 在短視頻領(lǐng)來自：百科![]()
HPC保持一致，實現(xiàn)結(jié)果的高準(zhǔn)確度。 GATK標(biāo)準(zhǔn)流程 支持從原始數(shù)據(jù)fastq到生成vcf/gvcf結(jié)果的BWA+GATK標(biāo)準(zhǔn)生信分析流程的FPGA加速，解決全過程的所有高密度計算的同時，提供標(biāo)準(zhǔn)的解決方案，方便客戶的使用。 豐富可靠的云存儲 提供豐富的大數(shù)據(jù)存儲，EVS/SF來自：百科![]()
經(jīng)驗，在國際頂級會議和期刊上發(fā)表超過50篇論文，谷歌引用數(shù)1700，擅長大規(guī)模視覺識別、自動機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 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)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員：來自：百科![]()
編程設(shè)計最匹配的硬件電路，滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計算和極低時延的要求。因此，FPGA在滿足機(jī)器學(xué)習(xí)的硬件需求上提供極具吸引力的替代方案。 基因組學(xué)研究：通過基因測序和分析、生物和醫(yī)療信息等海量數(shù)據(jù)的快速分析，可實現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)療；同時在藥物研發(fā)、分子育種等領(lǐng)域都有海量數(shù)據(jù)的處理，該領(lǐng)域需要來自：百科![]()
x16接口，吞吐量高達(dá)100Gbps；FPGA之間提供高達(dá)300Gbps的Mesh光互連網(wǎng)絡(luò)；每片提供64GB的DDR4，接口速率高達(dá)2133MHz。讓您的應(yīng)用不再受限硬件配置 硬件加速器資源池 FPGA云服務(wù)的硬件加速資源以池化的形式呈現(xiàn)，我們像分配CPU資源一樣，按照您的需求分配合適的、經(jīng)濟(jì)的FPGA資源。來自：百科![]()
支持BWA比對軟件的FPGA異構(gòu)加速，顯著提升BWA計算效率，大大縮短數(shù)據(jù)比對時間。經(jīng)測試30x人重測序數(shù)據(jù)(90GB)比對耗時從常規(guī)的20小時下降到2.5小時以內(nèi)，且比對準(zhǔn)確度完全一致。 單個樣本Germline遺傳變異檢測 支持GATK v3.8和GATK v4.0.6版本的Haplo來自：百科![]()
華為云開發(fā)者中心 華為云開發(fā)者中心為開發(fā)者提供所有云服務(wù)的API及API手冊、各產(chǎn)品的SDK、可服務(wù)的節(jié)點(diǎn)區(qū)域和各服務(wù)的終端節(jié)點(diǎn)EndPoint和在使用 華為云產(chǎn)品 時需要用到的CLI工具、業(yè)務(wù)工具等的下載及使用說明。 API SDK API Explorer [ 免費(fèi)體驗中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi)來自：百科![]()
PGA加速的業(yè)務(wù)，為您提供易用、經(jīng)濟(jì)、敏捷和安全的FPGA云服務(wù)。 FPGA加速云服務(wù)器包括兩類： 高性能架構(gòu) 基于DPDK的高性能交互框架，支持流計算模型，支持?jǐn)?shù)據(jù)流并發(fā)，主要用于RTL開發(fā)場景，滿足用戶高帶寬低時延的要求。 通用型架構(gòu) 基于SDAccel的通用型交互框架，支持塊計算模塊，支持Xilinx來自：百科![]()
SGDMA數(shù)據(jù)傳輸框架，主要用于高級語言開發(fā)或已有算法移植，滿足用戶快速上線的需求。 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(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，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不來自：百科![]()
醫(yī)療；同時在藥物研發(fā)、分子育種等領(lǐng)域都有海量數(shù)據(jù)的處理，該領(lǐng)域需要硬件加速來解決生物計算量的性能瓶頸。FPGA云服務(wù)器提供的強(qiáng)大的可編程的硬件計算能力可以很好滿足海量生物數(shù)據(jù)快速計算的需求。 金融風(fēng)險分析：金融行業(yè)對計算能力、基于超低時延和高吞吐能力的及時響應(yīng)有很高的要求，比如基來自：百科![]()
云知識 ROMA聯(lián)接企業(yè)的現(xiàn)在與未來 ROMA聯(lián)接企業(yè)的現(xiàn)在與未來 時間：2021-04-26 16:58:35 容器云 鏡像服務(wù) 鏡像 過去的時間里，企業(yè)信息化僅解決數(shù)據(jù)如何接入IT系統(tǒng)的問題；而如今企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的要求，對企業(yè)IT系統(tǒng)提出新的要求：要通過數(shù)字化的力量幫助企業(yè)在生產(chǎn)運(yùn)來自：百科![]()
爭相同的資源。 每個獨(dú)立的處理任務(wù)都配有專用的芯片部分，能在不受其它邏輯塊的影響下自主運(yùn)作。 FPGA實例應(yīng)用場景包含基因計算、金融分析、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、加解密等，例如FPGA針對特定算法，如快速傅里葉變換，基因序列比對算法(Smith-Waterman)，實現(xiàn)快速計算，納秒級延時，提升計算性能。來自：百科
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