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- 深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系 內(nèi)容精選 換一換
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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(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第7章 圖像處理實(shí)驗(yàn) 華為云開發(fā)者學(xué)堂 華為官方云計(jì)算技術(shù)培訓(xùn)學(xué)習(xí)平臺(tái)，致力于打造精品課程，在線實(shí)驗(yàn)，考試及認(rèn)證一站式云計(jì)算技術(shù)人才培訓(xùn)平臺(tái)，打造了“學(xué)、練、考、證”一站式學(xué)習(xí)與體驗(yàn)平臺(tái)，為用戶提供架構(gòu)完整、內(nèi)容豐富來(lái)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(guò)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)。 TBE的重要概念之一為NPU，即Neural-network Processing Unit，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。 在維基百科中，NPU這個(gè)詞條被直接指向了“人工智能加速器”，釋義是這樣的：來(lái)自：百科
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云知識(shí) 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(shí)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(xí)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(guò)離線模型生成器進(jìn)行算子調(diào)度優(yōu)化、權(quán)重?cái)?shù)據(jù)重排和壓縮、內(nèi)存優(yōu)化等，最終生成調(diào)來(lái)自：百科AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：專題
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實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型 彈性云服務(wù)器 完成黑白圖像上色應(yīng)用開發(fā)，通過(guò)該實(shí)驗(yàn)了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過(guò)程和方法。 基本要求： 1. 對(duì)業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。 2. 具備一定的C++、Shell、Python腳本開發(fā)能力。來(lái)自：百科![]()
計(jì)算引擎由開發(fā)者進(jìn)行自定義來(lái)完成所需要的具體功能。 通過(guò)流程編排器的統(tǒng)一調(diào)用，整個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用一般包括四個(gè)引擎：數(shù)據(jù)引擎，預(yù)處理引擎，模型推理引擎以及后處理引擎。 1、數(shù)據(jù)引擎主要準(zhǔn)備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要的數(shù)據(jù)集（如MNIST數(shù)據(jù)集）和進(jìn)行相應(yīng)數(shù)據(jù)的處理（如圖片過(guò)濾等），作為后續(xù)計(jì)算引擎的數(shù)據(jù)來(lái)源。來(lái)自：百科![]()
RASR優(yōu)勢(shì) 識(shí)別準(zhǔn)確率高 采用最新一代 語(yǔ)音識(shí)別 技術(shù)，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks，簡(jiǎn)稱DNN）技術(shù)，大大提高了抗噪性能，使識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升。 識(shí)別速度快 把語(yǔ)言模型、詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化，大幅提升解碼速度，使識(shí)別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 關(guān)系基數(shù)是什么 關(guān)系基數(shù)是什么 時(shí)間：2021-06-02 11:18:19 數(shù)據(jù)庫(kù) 關(guān)系基數(shù)（Cardinality）反映兩個(gè)或多個(gè)實(shí)體間關(guān)系的業(yè)務(wù)規(guī)則。 關(guān)系基數(shù)實(shí)際上就是在這里用特定的表示法來(lái)表達(dá)E-R方法里面的聯(lián)系這個(gè)概念，一對(duì)一，一對(duì)多，多對(duì)多。 在關(guān)系基數(shù)里面因?yàn)榭紤]到實(shí)際情況，存在0的可能性。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 范式之間的關(guān)系 范式之間的關(guān)系 時(shí)間：2021-06-02 14:04:04 數(shù)據(jù)庫(kù) 滿足最低要求的叫第一范式，記為1NF。在第一范式滿足進(jìn)一步要求的為第二范式，2NF。以此類推。 一個(gè)低一級(jí)范式的關(guān)系模式通過(guò)模式分解(Schema Decomposition來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)體間的關(guān)系 實(shí)體間的關(guān)系 時(shí)間：2021-06-02 11:14:58 數(shù)據(jù)庫(kù) 關(guān)系是描述實(shí)體間如何發(fā)生關(guān)聯(lián)的。 比如一本書包括一個(gè)或多個(gè)章節(jié)，也可能不分章節(jié)。“包括”就是這兩個(gè)實(shí)體之間的關(guān)系。 關(guān)系是有方向性的。關(guān)系的方向性意思是：“包括”這個(gè)關(guān)系，是書包括章節(jié)，而不是章節(jié)包括書。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 識(shí)別性關(guān)系 識(shí)別性關(guān)系 時(shí)間：2021-06-02 11:32:32 數(shù)據(jù)庫(kù) 識(shí)別性關(guān)系(Identifying relationship)有如下特點(diǎn)： 發(fā)生在獨(dú)立型實(shí)體和依賴型實(shí)體之間； 子實(shí)體的實(shí)例唯一性的識(shí)別與父實(shí)體相關(guān)聯(lián)； 父實(shí)體的主鍵屬性成為子實(shí)體的主鍵屬性。來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2020-10-30 15:12:04 圖像識(shí)別 （ Image Recognition ），基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)，利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析和理解，以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)象的技術(shù)。基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺內(nèi)容，提供多種物體、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽，具備目標(biāo)檢測(cè)和屬性識(shí)別等能來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的市場(chǎng)分布 關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的市場(chǎng)分布 時(shí)間：2021-06-16 15:56:20 數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)總體分為關(guān)系型、非關(guān)系型。 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是市場(chǎng)主力，占據(jù)80%以上市場(chǎng)空間。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)又分為企業(yè)生產(chǎn)交易的OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)和企業(yè)分析的O來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) SFS與其他服務(wù)關(guān)系 SFS與其他服務(wù)關(guān)系 時(shí)間：2021-07-02 09:38:08 文件系統(tǒng)可以掛載到同一項(xiàng)目下的不同彈性云服務(wù)器（E CS ）上進(jìn)行文件共享。彈性文件服務(wù)需要使用 統(tǒng)一身份認(rèn)證 （Identity and Access Management，I來(lái)自：百科![]()
需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)自：百科![]()
如何提高算子的計(jì)算性能？怎樣修改現(xiàn)有算子的計(jì)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(xí)自定義算子開發(fā)吧！ 為什么要自定義算子 深度學(xué)習(xí)算法由一個(gè)個(gè)計(jì)算單元組成，我們稱這些計(jì)算單元為算子（Operator，簡(jiǎn)稱Op）。算子是一個(gè)函數(shù)空間到函數(shù)空間上的來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) TBE及其優(yōu)勢(shì)特性 TBE及其優(yōu)勢(shì)特性 時(shí)間：2021-02-25 14:08:49 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計(jì)算 昇騰AI軟件棧提供了TBE算子開發(fā)框架，開發(fā)者可以基于此框架使用Python語(yǔ)言開發(fā)自定義算子。那么，我們來(lái)了解一下什么是TBE。 TBE的全稱為Tensor來(lái)自：百科![]()
到作業(yè)人員打手機(jī)行為，加強(qiáng)安全管控。 打手機(jī)智能檢測(cè)算法是基于人工智能技術(shù)領(lǐng)域中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)，使用大量的人員打手機(jī)圖片數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行智能檢測(cè)訓(xùn)練。算法采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)中關(guān)鍵特征，忽略圖片數(shù)據(jù)中的不相關(guān)信息，并結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行推理判斷。 將訓(xùn)練來(lái)自：云商店![]()
時(shí)間：2020-08-19 09:58:46 昇騰AI軟件棧任務(wù)調(diào)度器調(diào)度流程在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離線模型執(zhí)行過(guò)程中，任務(wù)調(diào)度器接收來(lái)自離線模型執(zhí)行器的具體執(zhí)行任務(wù)，這些任務(wù)之間存在依賴關(guān)系，需要先解除依賴關(guān)系，再進(jìn)行任務(wù)調(diào)度等步驟，最后根據(jù)具體的任務(wù)類型分發(fā)給AI Core或AI CPU來(lái)自：百科![]()
又決定了父子實(shí)體是否是識(shí)別性關(guān)系還是非識(shí)別性關(guān)系。外鍵出現(xiàn)在子實(shí)體的主鍵里面，就是識(shí)別性關(guān)系。外鍵出現(xiàn)在子實(shí)體的非鍵屬性里面，就是非識(shí)別性關(guān)系。如果是識(shí)別性關(guān)系那么子實(shí)體就是依賴實(shí)體。如果是非識(shí)別性關(guān)系，就是這個(gè)表里面的章節(jié)號(hào)都不能重復(fù)，而識(shí)別性關(guān)系里面，書本id是作為主鍵屬性的，所以不同的書是可以擁有相同章節(jié)號(hào)的。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 時(shí)間：2020-07-28 14:11:44 數(shù)據(jù)庫(kù) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 1.不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法。 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)之間的主要區(qū)別在于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式。關(guān)系數(shù)據(jù)自然采用表來(lái)自：百科
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