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  • 深度學習深度信念網(wǎng)絡 內(nèi)容精選 換一換
  • NVLink 32G顯存(GPU直通) 機器學習、深度學習、訓練推理、科學計算、地震分析、計算金融學、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京四 可用區(qū)1 - 計算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink(GPU直通) 機器學習深度學習、訓練推理、科學計算、地震分析、計算金融學、渲染、多媒體編解碼。
    來自:百科
    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(guān)應用程序的開發(fā)門檻。
    來自:百科
  • 深度學習深度信念網(wǎng)絡 相關(guān)內(nèi)容
  • ,特別是深度學習的大數(shù)據(jù)集,讓訓練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架,更高效更易用,大大提升訓練速度。 云邊端多場景部署 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。 自動學習 支持多種自動學習能力,通過
    來自:百科
    ModelArts有什么優(yōu)勢 時間:2020-09-09 15:43:07 ModelArts是面向開發(fā)者的一站式 AI開發(fā)平臺 ,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。
    來自:百科
  • 深度學習深度信念網(wǎng)絡 更多內(nèi)容
  • 和統(tǒng)一認證服務等功能模塊,滿足企業(yè)在人工智能開發(fā)和部署過程中的各種需求。4. 支持多種計算資源和深度學習框架:AI Studio支持多種計算資源進行模型開發(fā)和訓練,同時支持多種深度學習框架,使企業(yè)能夠根據(jù)自身需求選擇最適合的計算資源和框架。5. 提供高效的數(shù)據(jù)標注平臺:AI St
    來自:專題
    華為云計算 云知識 什么是 視頻標簽 什么是視頻標簽 時間:2020-09-15 15:42:21 視頻標簽(簡稱VCT),基于深度學習對視頻進行場景分類、人物識別、 語音識別 、文字識別等多維度分析,形成層次化的分類標簽。 功能描述 場景概念識別 基于對視頻中的場景信息的分析,輸出豐富而準確的概念、場景標簽
    來自:百科
    10:28:34 內(nèi)容審核-文本 Moderation(Text),基于華為自研的深度學習 內(nèi)容審核 模型,可自動識別出文本中出現(xiàn)的涉政、色情、廣告、辱罵、灌水等內(nèi)容,幫助客戶降低業(yè)務違規(guī)風險,凈化網(wǎng)絡環(huán)境,提升用戶體驗 功能描述 政治敏感檢測 識別文本中的涉政敏感、反動等不良信息 涉黃低俗檢測
    來自:百科
    AI 平臺,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及交互式智能標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理
    來自:專題
    場景。P系列適合于深度學習,科學計算,CAE等;G系列適合于3D動畫渲染,CAD等 GPU加速云服務器(GPU Accelerated Cloud Server, GA CS )能夠提供優(yōu)秀的浮點計算能力,從容應對高實時、高并發(fā)的海量計算場景。P系列適合于深度學習,科學計算,CAE等;G系列適合于3D動畫渲染,CAD等
    來自:專題
    準確率高 基于改進的深度學習算法,檢測準確率高 處理速度快 基于大規(guī)模GPU集群,快速識別敏感信息 在線商城 智能審核商家/用戶上傳圖像,高效識別并預警不合規(guī)圖片,防止涉黃、涉暴、涉政敏感類圖像發(fā)布,降低人工審核成本和業(yè)務違規(guī)風險 優(yōu)勢 準確率高 基于改進的深度學習算法,檢測準確率高
    來自:百科
    場景。P系列適合于深度學習,科學計算,CAE等;G系列適合于3D動畫渲染,CAD等。 GPU加速云服務器(GPU Accelerated Cloud Server, GACS)能夠提供優(yōu)秀的浮點計算能力,從容應對高實時、高并發(fā)的海量計算場景。P系列適合于深度學習,科學計算,CAE
    來自:專題
    軟件開發(fā)學習入門 一站式在線學習、實驗與考試,零基礎(chǔ)也可學習軟件開發(fā)前沿技術(shù)知識 軟件開發(fā)知識圖譜 在線課程 01 基礎(chǔ)編程、華為云開發(fā)、CodeArts等相關(guān)在線課程 基礎(chǔ)編程、華為云開發(fā)、CodeArts等相關(guān)在線課程 動手實驗 02 初級、中級在線動手實驗,快速理解學習內(nèi)容
    來自:專題
    華為云計算 云知識 什么是實時互動學習 什么是實時互動學習 時間:2021-03-30 10:05:42 5G 行業(yè)解決方案 實時互動學習解決方案場景是華為云5G教育解決方案的應用場景之一,實時互動學習利用手機,平板或?qū)S玫脑O(shè)備,使學生獲得一種立體生動的強互動高沉浸感體驗,對知識
    來自:百科
    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫進階學習 數(shù)據(jù)庫進階學習 時間:2020-12-16 09:52:25 云計算是未來的方向, 云數(shù)據(jù)庫 是解決方案的核心,學習本課程掌握華為云數(shù)據(jù)庫的運維管理, 數(shù)據(jù)庫遷移 和根據(jù)業(yè)務場景出具解決方案的能力。 課程簡介 課程覆蓋了華為云對各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)庫遷
    來自:百科
    軟件開發(fā)學習入門 一站式在線學習、實驗與考試,零基礎(chǔ)也可學習軟件開發(fā)前沿技術(shù)知識 在線課程 體系化的培訓課程,快速完成學習覆蓋,讓您輕松上云 基礎(chǔ)編程 Linux常用命令及Shell編程 Python語言基礎(chǔ) Python語言進階 CodeArts 軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts介紹及實戰(zhàn)
    來自:專題
    1.體驗和分享ICT技術(shù)在行業(yè)的深度創(chuàng)新和最佳實踐; 2.深度了解機器學習深度學習、鯤鵬、昇騰、容器、微服務、DevOps、數(shù)據(jù)庫、 區(qū)塊鏈 、數(shù)據(jù)通信、移動邊緣計算等ICT開放能力; 3.了解異構(gòu)計算、量子計算、函數(shù)編程等前沿理論和未來技術(shù); 4.深度參與openEuler、ope
    來自:百科
    模型超參自動優(yōu)化,簡單快速。 零代碼開發(fā),簡單操作訓練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學習框架,提升算法開發(fā)效率和訓練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運行的模型,實現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持
    來自:百科
    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)絡模型中涉及到的計算函數(shù)。 絕大多數(shù)情況下,由于昇騰AI軟件棧支持絕大多數(shù)算子,開發(fā)者不需要進行自定義算子的開發(fā),只需提供深度學習模型文件,通過離線模型生成器(OMG)轉(zhuǎn)換就能夠得到離線模型文件,從而進一
    來自:百科
    據(jù)庫遷移思路。 立即學習 人人學云網(wǎng)絡 本課程涵蓋 虛擬私有云VPC 、彈性負載均衡ELB、彈性公網(wǎng)IP、NAT網(wǎng)關(guān)等內(nèi)容,帶大家從華為云網(wǎng)絡從入門到精通。 課程目標 通過本課程的學習,使學員:了解云網(wǎng)絡的優(yōu)勢、使用場景,熟練使用云網(wǎng)絡的各類基礎(chǔ)服務。 立即學習 對象存儲服務:便捷管理存儲資源
    來自:專題
    據(jù)庫遷移思路。 立即學習 人人學云網(wǎng)絡 本課程涵蓋虛擬私有云VPC、彈性負載均衡ELB、彈性公網(wǎng)IP、NAT網(wǎng)關(guān)等內(nèi)容,帶大家從華為云網(wǎng)絡從入門到精通。 課程目標 通過本課程的學習,使學員:了解云網(wǎng)絡的優(yōu)勢、使用場景,熟練使用云網(wǎng)絡的各類基礎(chǔ)服務。 立即學習 對象存儲服務:便捷管理存儲資源
    來自:專題
    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碼
    來自:百科
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