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- 深度學(xué)習 卷積神經(jīng) 圖形 內(nèi)容精選 換一換
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動機器學(xué)習等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)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(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，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 華為云來自：百科
- 深度學(xué)習 卷積神經(jīng) 圖形 相關(guān)內(nèi)容
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華為云計算 云知識 深度學(xué)習概覽 深度學(xué)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(xué)習相關(guān)的基本知識，其中包括深度學(xué)習的發(fā)展歷程、深度學(xué)習神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習工程中常見的問題。 目標學(xué)員來自：百科大V講堂——雙向深度學(xué)習 大V講堂——雙向深度學(xué)習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學(xué)習重新轉(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)習理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科
- 深度學(xué)習 卷積神經(jīng) 圖形 更多內(nèi)容
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本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學(xué)習的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學(xué)習使用簡單模型執(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。深度學(xué)習通過人工神經(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來自：百科![]()
類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(xué)習中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習模型。 課程目標 通過本課程的學(xué)習，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)習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
云知識 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)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(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來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學(xué)習算法的 語音識別 基于深度學(xué)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(xué)習）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。來自：百科![]()
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(luò)技術(shù)，通過深度學(xué)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(yīng)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。特別當電瓶車被來自：云商店![]()
第5章 特征提取與傳統(tǒng)圖像處理算法 第6章 深度學(xué)習與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第7章 圖像處理實驗 華為云開發(fā)者學(xué)堂 華為官方云計算技術(shù)培訓(xùn)學(xué)習平臺，致力于打造精品課程，在線實驗，考試及認證一站式云計算技術(shù)人才培訓(xùn)平臺，打造了“學(xué)、練、考、證”一站式學(xué)習與體驗平臺，為用戶提供架構(gòu)完整、內(nèi)容豐富來自：百科![]()
AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學(xué)習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學(xué)習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學(xué)習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學(xué)習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)來自：專題![]()
華為云計算 云知識 深度學(xué)習：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習：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)平臺來自：百科![]()
華為云計算 云知識 框架管理器離線模型生成介紹 框架管理器離線模型生成介紹 時間：2020-08-19 17:00:58 離線模型生成以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，在深度學(xué)習框架下構(gòu)造好相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型，并且訓(xùn)練好原始數(shù)據(jù)，再通過離線模型生成器進行算子調(diào)度優(yōu)化、權(quán)重數(shù)據(jù)重排和壓縮、內(nèi)存優(yōu)化等，最終生成來自：百科![]()
如何提高算子的計算性能？怎樣修改現(xiàn)有算子的計算邏輯？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發(fā)學(xué)習自定義算子開發(fā)吧！ 為什么要自定義算子 深度學(xué)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)空間到函數(shù)空間上的來自：百科![]()
Engine）提供了昇騰AI處理器自定義算子開發(fā)能力，通過TBE提供的API和自定義算子編程開發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開發(fā)。 算子類型及名稱為TBE的重要概念： 算子類型（Type）即算子的type，代表算子的類型，例如卷積算子的類型為Convolution，在一個網(wǎng)絡(luò)中同一類型的算子可能存在多個。 算來自：百科![]()
華為云計算 云知識 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 時間：2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習的重要基礎(chǔ)，理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、優(yōu)化目標與實現(xiàn)方法是學(xué)習后面內(nèi)容的關(guān)鍵，這也是本課程的重點所在。 目標學(xué)員來自：百科![]()
遏制風險與釋放審核人力，提升效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢： 1. 多模態(tài)審核：支持同時對視頻字幕、聲音與畫面多維度智能核查； 2. 準確率高：采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，模型識別準確率高； 3. 識別速度快：實時對視頻進行審核，快速識別視頻違規(guī)項。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科![]()
靈活多樣 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例，滿足科學(xué)計算、深度學(xué)習訓(xùn)練、推理等計算場景 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例，滿足科學(xué)計算、深度學(xué)習訓(xùn)練、推理等計算場景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生來自：專題![]()
GA CS ）能夠提供優(yōu)秀的浮點計算能力，從容應(yīng)對高實時、高并發(fā)的海量計算場景。P系列適合于深度學(xué)習，科學(xué)計算，CAE等；G系列適合于3D動畫渲染，CAD等 應(yīng)用場景 人工智能 GPU包含上千個計算單元，在并行計算方面展示出強大的優(yōu)勢，P1、P2v實例針對深度學(xué)習特殊優(yōu)化，可在短時間內(nèi)完成海量計算；Pi1實例整型計算來自：百科
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- 《深度學(xué)習：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從入門到精通》——1.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的形成和演變
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