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  • 從神經(jīng)網(wǎng)絡到深度學習 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 時間:2020-11-23 16:08:48 深度學習作為機器學習分支之一,應用日益廣泛。 語音識別 、自動 機器翻譯 、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺,深度學習已經(jīng)滲入到
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    、自動機器學習等領域。 課程簡介 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(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)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(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡
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  • 從神經(jīng)網(wǎng)絡到深度學習 相關內(nèi)容
  • 華為云計算 云知識 深度學習 深度學習 時間:2020-11-23 16:30:56 深度學習( Deep Learning,DL)是機器學習的一種,機器學習是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學習結(jié)構。深度學習通過組合低層特
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    華為云計算 云知識 深度學習概覽 深度學習概覽 時間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學習相關的基本知識,其中包括深度學習的發(fā)展歷程、深度學習神經(jīng) 網(wǎng)絡的部件、深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡不同的類型以及深度學習工程中常見的問題。 目標學員
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  • 從神經(jīng)網(wǎng)絡到深度學習 更多內(nèi)容
  • 大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間:2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點,解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度,我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景,著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。
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    類的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)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(diào)參、模型選擇的基本方法。
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    華為云計算 云知識 基于深度學習算法的語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學習)算法,結(jié)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(nèi)容與應用。
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    云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間:2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型,尤其是計算視覺領域的AI模型,都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構建的,2015年開始,學術界已經(jīng)開始注意現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要較高算力和能好的
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    云知識 深度學習:IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習:IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā),融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術方向,向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程; 物聯(lián)網(wǎng)平臺 搭建智能算法
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    華為云計算 云知識 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎 時間:2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習的重要基礎,理解神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理、優(yōu)化目標與實現(xiàn)方法是學習后面內(nèi)容的關鍵,這也是本課程的重點所在。 目標學員
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    華為云計算 云知識 SOA/ESB架構升級之路:微服務ServiceMesh,再到Sermant SOA/ESB架構升級之路:微服務ServiceMesh,再到Sermant 時間:2023-11-02 15:55:39 SOA/ESB架構是一種常見的企業(yè)級應用架構模式,
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    云知識 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構搜索 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構搜索 時間:2020-12-14 10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構搜索是當前深度學習最熱門的話題之一,已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構搜索的理論基礎、應用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡介 神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構搜索(NAS)
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    華為云計算 云知識 昇騰AI軟件棧神經(jīng)網(wǎng)絡軟件架構 昇騰AI軟件棧神經(jīng)網(wǎng)絡軟件架構 時間:2020-08-18 17:03:43 為完成一個神經(jīng)網(wǎng)絡應用的實現(xiàn)和執(zhí)行,昇騰AI軟件棧在深度學習框架到昇騰AI處理器之間架起了一座橋梁,為神經(jīng)網(wǎng)絡原始模型,中間計算圖表征,再到獨立執(zhí)行的
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    手寫數(shù)字識別模型。 課程目標 通過本課程的學習使學員掌握深度學習平臺應用及入門深度學習。 課程大綱 第1節(jié) 導讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 深度學習平臺介紹 第3節(jié) 深度學習入門示例介紹 第4節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡構建多分類模型 第5節(jié) 華為云深度學習平臺實操演練 華為云 面向未來的智能世界,
    來自:百科
    識別準確 采用標簽排序學習算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法,識別精度高,支持實時識別與檢測 簡單易用 提供符合RESTful的API訪問接口,使用方便,用戶的業(yè)務系統(tǒng)可快速集成 層次標簽 層次化標簽庫完善,支持同時輸出通用標簽與垂直領域細粒度標簽,豐富標簽應用場景 多維分析 聲音、動作、圖像、
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    了TBE算子的融合能力,為神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化開辟一條獨特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應用場景 1、一般情況下,通過深度學習框架中的標準算子實現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡模型已經(jīng)通過GPU或者其它類型神經(jīng)網(wǎng)絡芯片做過訓練。如果將這個神經(jīng)網(wǎng)絡模型繼續(xù)運行在昇騰AI處理器上時,希望盡量在不改變原始代
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    為什么要自定義算子 深度學習算法由一個個計算單元組成,我們稱這些計算單元為算子(Operator,簡稱Op)。算子是一個函數(shù)空間函數(shù)空間上的映射O:X→X;廣義上講,對任何函數(shù)進行某一項操作都可以認為是一個算子。于我們而言,我們所開發(fā)的算子是網(wǎng)絡模型中涉及的計算函數(shù)。在Caf
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    AI處理器的深度神經(jīng)網(wǎng)絡計算提供了執(zhí)行上的保障。 工具鏈 工具鏈是一套支持昇騰AI處理器,并可以方便程序員進行開發(fā)的工具平臺,提供了自定義算子的開發(fā)、調(diào)試和網(wǎng)絡移植、優(yōu)化及分析功能的支撐。另外在面向程序員的編程界面提供了一套桌面化的編程服務,極大的降低了深度神經(jīng)網(wǎng)絡相關應用程序的開發(fā)門檻。
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    流程編排器調(diào)用框架管理器中模型管家,啟動離線模型執(zhí)行器,將離線模型加載到昇騰AI處理器上,最后再通過整個軟件棧完成離線模型的執(zhí)行。離線模型的誕生,加載進入昇騰AI處理器硬件,直至最后的功能運行,離線框架管理器始終發(fā)揮著管理的作用。 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展
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    視頻檢測 人工智能 機器視覺 商品介紹 電瓶車起火事件時有發(fā)生,為保證樓宇公共安全,禁止電瓶車進入,該產(chǎn)品采用AI智能算法,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡技術,通過深度學習實現(xiàn)電瓶車檢測功能。 電梯內(nèi)電瓶車檢測商品介紹: 應用場景: 隨著電瓶車越來越受歡迎,電瓶車起火事件也時有發(fā)生。特別當電瓶車被放
    來自:云商店
    分類、基于場景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準確。 圖1 圖像標簽 示例圖 名人識別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型對圖片內(nèi)容進行檢測,準確識別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡算法判斷條形碼圖片為原始拍攝,還是經(jīng)過二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻拍識
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