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  • 深度學(xué)習(xí) 多模型并行 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時間:2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機器學(xué)習(xí)的一種,機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特
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    華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識,其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標學(xué)員
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  • 深度學(xué)習(xí) 多模型并行 相關(guān)內(nèi)容
  • 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時間:2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點,從解碼與編碼、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(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景,著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。
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    從MindSpore手寫數(shù)字識別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時間:2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機器學(xué)習(xí)分支之一,應(yīng)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(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個
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  • 。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 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。
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    華為云計算 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。
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    云知識 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 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(lǐng)域的AI模型,都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行構(gòu)建的,從2015年開始,學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算力和能好的。
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    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融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺
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    、自動機器學(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)生表達能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標 通過本課程的學(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)
    來自:百科
    華為云計算 云知識 為什么說大數(shù)據(jù)MapReduce并行計算模型,天然匹配鯤鵬多核架構(gòu) 為什么說大數(shù)據(jù)MapReduce并行計算模型,天然匹配鯤鵬多核架構(gòu) 時間:2021-05-24 09:30:54 大數(shù)據(jù) 鯤鵬多核計算的特點,能夠提升MapReduce的IO并發(fā)度,加速大數(shù)據(jù)的計算性能。
    來自:百科
    ?TaurusDB支持并行查詢嗎?并行查詢原理是什么? 立即購買 幫助文檔 TaurusDB并行查詢 TaurusDB并行查詢(PQ) 云數(shù)據(jù)庫 TaurusDB支持了并行執(zhí)行的查詢方式,用以降低分析型查詢場景的處理時間,滿足企業(yè)級應(yīng)用對查詢低時延的要求。并行查詢的基本實現(xiàn)原理是將
    來自:專題
    主要介紹基于Pytorch引擎的單機卡數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練、卡數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練。同時,也提供了分布式訓(xùn)練的適配教程和分布式調(diào)測的代碼示例,可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開發(fā)工具中調(diào)試分布式訓(xùn)練。 了解更多 收起 展開 模型訓(xùn)練加速 收起 展開 針對AI訓(xùn)練場景中大模型Checkpo
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    云知識 什么是大規(guī)模并行處理 什么是大規(guī)模并行處理 時間:2021-04-02 14:50:21 大規(guī)模并行處理即MPP(Massively Parallel Processor )。 在數(shù)據(jù)庫非共享集群中,每個節(jié)點都有獨立的磁盤存儲系統(tǒng)和內(nèi)存系統(tǒng),業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)根據(jù)數(shù)據(jù)庫模型和應(yīng)用特點劃分
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    華為云計算 云知識 邏輯模型和物理模型的對比 邏輯模型和物理模型的對比 時間:2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫 邏輯模型與物理模型的對比如下: 名稱定義:邏輯模型取名按照業(yè)務(wù)規(guī)則和現(xiàn)實世界對象的命名規(guī)范來取名;物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品限制,比如不能出現(xiàn)非法字符,不能使用數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵詞,不能超長等約束;
    來自:百科
    不同執(zhí)行流中節(jié)點存在依賴關(guān)系,則通過rtEvent同步接口進行執(zhí)行流間同步。在AI Core運算資源富余的情況下,執(zhí)行流拆分可以為AI Core提供流調(diào)度,從而提升網(wǎng)絡(luò)模型的計算性能。但是如果AI Core并行處理任務(wù)較多時,會加劇資源搶占程度,惡化執(zhí)行性能,一般默認情況下
    來自:百科
    ,特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集,讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署為云端在線推理和批量推理,也可以直接部署到端和邊。 自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力,通過
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    華為云計算 云知識 雪花型模型 雪花型模型 時間:2021-06-02 14:23:10 數(shù)據(jù)庫 雪花型模型是直接面對報表類型應(yīng)用常用的模型結(jié)構(gòu),因為事實表的維度展開以后和雪花結(jié)構(gòu)一樣而得名,是在OLAP應(yīng)用中,尤其是報表系統(tǒng)中會經(jīng)常遇到雪花模型的情況。如下圖即一個雪花模型。 圖中,保存度
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    覆蓋軟件全生命周期:CodeArts軟件開發(fā)工具鏈覆蓋了需求、設(shè)計、開發(fā)、測試、部署、運維等軟件的全生命周期,確保軟件研發(fā)流程的連貫性和完整性。 2.場景支持:支持多種研發(fā)場景,如web開發(fā)、移動應(yīng)用開發(fā)、微服務(wù)開發(fā)、Cloud Native應(yīng)用開發(fā)以及嵌入式開發(fā)等,滿足汽車等行業(yè)對軟件研發(fā)的特殊需求。
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    特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集,讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 3、場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署為云端在線推理和批量推理,也可以直接部署到端和邊。 4、自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力,
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    ,性能優(yōu)越的企業(yè)級數(shù)據(jù)庫服務(wù)。 立即購買 控制臺 GaussDB數(shù)據(jù)庫 模型 了解云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 超高可用 支持跨機房、同城、異地、活高可用,支持分布式強一致,數(shù)據(jù)0丟失 支持跨機房、同城、異地、活高可用,支持分布式強一致,數(shù)據(jù)0丟失 卓越性能 極致性能和準線性擴展,
    來自:專題
    云知識 什么是產(chǎn)品模型 什么是產(chǎn)品模型 時間:2020-09-09 14:43:48 產(chǎn)品模型用于描述設(shè)備具備的能力和特性。開發(fā)者通過定義產(chǎn)品模型,在物聯(lián)網(wǎng)平臺構(gòu)建一款設(shè)備的抽象模型,使平臺理解該款設(shè)備支持的服務(wù)、屬性、命令等信息,如顏色、開關(guān)等。當定義完一款產(chǎn)品模型后,在進行注冊設(shè)
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