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  • 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
  • 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法 語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)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(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本原理與實(shí)戰(zhàn)同時(shí),更好了解人工智能相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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    、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)發(fā)展前景及其面臨巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力方式及復(fù)雜訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(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)
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  • 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
  • 征形成更抽象高層代表屬性類(lèi)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)動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦機(jī)制來(lái)解釋說(shuō)明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)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)應(yīng)用:計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)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(xué)習(xí)相關(guān)基本知識(shí),其中包括深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同類(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員
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  • 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
  • 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(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、認(rèn)識(shí)雙向智能。 2、了解深度雙向智能理論、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(lái)智能世界,數(shù)字化
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    深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員了解如下知識(shí): 1、高效結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效深度學(xué)習(xí)背景 第2章 高效神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章
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    更好訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)圖片 基于深度學(xué)習(xí)識(shí)別方法 與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類(lèi)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(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取特征,不同層輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出不同尺度特征,上一層輸出
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    至超越了人類(lèi)水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(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。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣(mài)機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)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融合場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)
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    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)深度學(xué)習(xí)重要基礎(chǔ),理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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)容關(guān)鍵,這也是本課程重點(diǎn)所在。 目標(biāo)學(xué)員
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    第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索廣義框架 第4章 基于進(jìn)化方法 第5章 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法 第6章 one-shot架構(gòu)搜索 第7章 在計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用 第8章 華為在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索領(lǐng)域進(jìn)展 第9章 開(kāi)放性問(wèn)題和未來(lái)方向 華為云 面向未來(lái)智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路
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    DA C++方式相似,可以實(shí)現(xiàn)更多功能算子,靈活編寫(xiě)各種網(wǎng)絡(luò)模型。編寫(xiě)完成算子會(huì)交給編譯器進(jìn)行編譯,最終執(zhí)行在AI Core或AI CPU上發(fā)揮出芯片加速能力。 3、在合適場(chǎng)景下,TBE提供算子融合能力會(huì)促進(jìn)算子性能提升,讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子可以基于不同層級(jí)緩沖器進(jìn)行多
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    通過(guò)本課程學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺(tái)應(yīng)用及入門(mén)深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹 第3節(jié) 深度學(xué)習(xí)入門(mén)示例介紹 第4節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類(lèi)模型 第5節(jié) 華為云深度學(xué)習(xí)平臺(tái)實(shí)操演練 華為云 面向未來(lái)智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)
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    15:42:21 視頻標(biāo)簽 (簡(jiǎn)稱(chēng)VCT),基于深度學(xué)習(xí)對(duì)視頻進(jìn)行場(chǎng)景分類(lèi)、人物識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、文字識(shí)別等多維度分析,形成層次化分類(lèi)標(biāo)簽。 功能描述 場(chǎng)景概念識(shí)別 基于對(duì)視頻中場(chǎng)景信息分析,輸出豐富而準(zhǔn)確概念、場(chǎng)景標(biāo)簽 人物識(shí)別 基于對(duì)視頻中的人物信息分析,輸出準(zhǔn)確的人物標(biāo)簽 視頻 OCR
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    具體網(wǎng)絡(luò)模型能找到優(yōu)化后、可執(zhí)行、可加速算子進(jìn)行功能上最優(yōu)實(shí)現(xiàn)。如果L1芯片使能層標(biāo)準(zhǔn)算子加速庫(kù)中無(wú)L2執(zhí)行框架層所需要算子,這時(shí)可以通過(guò)張量加速引擎編寫(xiě)新自定義算子來(lái)支持L2執(zhí)行框架層需要,因此張量加速引擎通過(guò)提供標(biāo)準(zhǔn)算子庫(kù)和自定義算子能力為L(zhǎng)2執(zhí)行框架層提供了功能完備性的算子。
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    非常豐富。更智能、準(zhǔn)確理解圖像內(nèi)容,讓智能相冊(cè)管理、照片檢索和分類(lèi)、基于場(chǎng)景內(nèi)容或者物體廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1 圖像標(biāo)簽 示例圖 名人識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測(cè),準(zhǔn)確識(shí)別圖像中包含影視明星及網(wǎng)紅人物。 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
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于內(nèi)容灰度發(fā)布步驟 基于內(nèi)容灰度發(fā)布步驟 時(shí)間:2021-07-01 11:42:59 基于內(nèi)容灰度發(fā)布??筛鶕?jù)請(qǐng)求內(nèi)容控制其流向服務(wù)版本(Cookie, Header, OS, Browser)。 步驟1:發(fā)起金絲雀灰度任務(wù),選擇一個(gè)服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布;
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于權(quán)重灰度發(fā)布步驟 基于權(quán)重灰度發(fā)布步驟 時(shí)間:2021-07-01 14:11:38 灰度發(fā)布功能 – 基于權(quán)重灰度發(fā)布,可根據(jù)需要靈活動(dòng)態(tài)調(diào)整不同服務(wù)版本流量比例。 步驟1:發(fā)起金絲雀灰度任務(wù),選擇一個(gè)服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布; 步驟2:給選定服務(wù)創(chuàng)建灰度版;
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    車(chē)檢測(cè),具有速度快、準(zhǔn)確率高特點(diǎn)。算法特別優(yōu)化了俯視視角下目標(biāo)檢測(cè),更適合電梯內(nèi)使用場(chǎng)景。標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試場(chǎng)景下檢測(cè)率超過(guò)90%,錯(cuò)誤率小于5%。 服務(wù)商簡(jiǎn)介 上??妓剐畔⒓夹g(shù)有限公司,是一家專(zhuān)注于計(jì)算機(jī)視覺(jué)及人工智能領(lǐng)域研究、應(yīng)用公司。公司自主研發(fā)基于高清攝像頭里動(dòng)態(tài)人臉檢
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    是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等)硬件加速微處理器或計(jì)算系統(tǒng)。典型應(yīng)用包括機(jī)器人學(xué)、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用或傳感器驅(qū)動(dòng)任務(wù)。” 本系列課程中,NPU可以特指為昇騰AI處理器。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在華為云學(xué)院 華為云微認(rèn)證:基于昇騰AI處理器算子開(kāi)發(fā)
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    本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)實(shí)現(xiàn)和Python中類(lèi)魔法方法使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法語(yǔ)音識(shí)別 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(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語(yǔ)音
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