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- 深度學(xué)習(xí)在fpga 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計算 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)員來自：百科
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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。來自：百科較為準確的預(yù)測結(jié)果，這一過程便依賴于華為自研的深度學(xué)習(xí)框架MindSpore。 MindSpore的“學(xué)習(xí)”過程 MindSpore當前已經(jīng)部署在ModelArts的開發(fā)環(huán)境和訓(xùn)練環(huán)境中，同時提供了閾值算法供開發(fā)者直接使用，它的學(xué)習(xí)過程如下圖所示，簡單總結(jié)一下： 1. 使用Min來自：百科
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AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) 時間：2020-12-15 15:23:12 深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu)，對數(shù)據(jù)進行表征學(xué)習(xí)的算法。目前，在圖像、 語音識別 、自然語言處理、強化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中，深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛的應(yīng)用，并且在某些問題上已經(jīng)達到來自：百科![]()
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。來自：百科![]()
值。 課程簡介 為了解決真實世界中的問題，我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時也需要機器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學(xué)習(xí)。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。來自：百科![]()
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)平臺來自：百科![]()
經(jīng)驗，在國際頂級會議和期刊上發(fā)表超過50篇論文，谷歌引用數(shù)1700，擅長大規(guī)模視覺識別、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：來自：百科![]()
華為云計算 云知識 FPGA基因測序加速服務(wù)介紹 FPGA基因測序加速服務(wù)介紹 時間：2020-09-22 16:57:16 FPGA基因測序加速為企業(yè)提供海量基因組數(shù)據(jù)分析所需要的計算加速服務(wù)，大幅度提升計算性能，同時保證測序精準度，助力精準醫(yī)療、藥物研發(fā)、分子育種等領(lǐng)域解決性能瓶頸。來自：百科![]()
云知識 FPGA加速型是什么 FPGA加速型是什么 時間：2020-09-22 11:10:28 FPGA加速云服務(wù)器（FPGA Accelerated Cloud Server,FA CS ）提供FPGA開發(fā)和使用的工具及環(huán)境，讓用戶方便地開發(fā)FPGA加速器和部署基于FPGA加速的業(yè)來自：百科![]()
云知識 什么是FPGA加速云服務(wù)器 什么是FPGA加速云服務(wù)器 時間：2020-10-12 16:52:59 FPGA加速云服務(wù)器（FPGA Accelerated Cloud Server,FACS）提供FPGA開發(fā)和使用的工具及環(huán)境，讓用戶方便地開發(fā)FPGA加速器和部署基于F來自：百科![]()
為云FPGA視頻編碼加速服務(wù)支持AV1，H.265標準，助力視頻行業(yè)快速向高清化邁進，H.265已經(jīng)商用，AV1在19年Q3提供公測版本。 實時高效 針對直播場景，編碼任務(wù)存在較大的實時壓力，FPGA的硬件編碼器可以在滿足實時性的基礎(chǔ)上，提供業(yè)界領(lǐng)先的壓縮比，提升用戶體驗。 高性能來自：百科![]()
華為云計算 云知識 FPGA視頻轉(zhuǎn)碼加速服務(wù)的功能 FPGA視頻轉(zhuǎn)碼加速服務(wù)的功能 時間：2020-09-22 16:34:51 FPGA視頻轉(zhuǎn)碼加速服務(wù)支持H.265，H.264編碼標準，提供高畫質(zhì)、高密度、低時延等檔位的FPGA硬件編碼器，支持直播，點播，短視頻等場景，滿足客戶不同的視頻編碼加速需求。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 FPGA基因測序加速服務(wù)的優(yōu)勢 FPGA基因測序加速服務(wù)的優(yōu)勢 時間：2020-09-22 17:00:37 FPGA基因測序加速為企業(yè)提供海量基因組數(shù)據(jù)分析所需要的計算加速服務(wù)，大幅度提升計算性能，同時保證測序精準度，助力精準醫(yī)療、藥物研發(fā)、分子育種等領(lǐng)域解決性能瓶頸。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 計算加速性型FPGA實例是什么？ 計算加速性型FPGA實例是什么？ 時間：2021-02-10 16:08:39 云服務(wù)器 云主機 云計算 FPGA與CPU集成， 其中CPU處理復(fù)雜運算， FPGA處理不規(guī)則的并行計算， FPGA屬于真正的并行實行，不同的處理操作無需競爭相同的資源。來自：百科![]()
量的數(shù)據(jù)，推理過程則希望極低的時延。同時機器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中，FPGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設(shè)計最匹配的硬件電路，滿足機器學(xué)習(xí)中海量計算和低時延的要求。因此，FPGA在滿足機器學(xué)習(xí)的硬件需求上提供具有吸引力的替代方案 優(yōu)勢 靈活定制來自：百科![]()
華為云計算 云知識 媒體加速FPGA解決方案是什么？ 媒體加速FPGA解決方案是什么？ 時間：2021-02-10 16:20:51 云服務(wù)器 云主機 云計算 互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景下，視頻轉(zhuǎn)碼、實時渲染、互聯(lián)網(wǎng)直播和AR/VR等視頻應(yīng)用，需要大量的實時計算能力，傳統(tǒng)通用服務(wù)器在時延及計算性能存來自：百科![]()
求。因此，FPGA在滿足機器學(xué)習(xí)的硬件需求上提供極具吸引力的替代方案。 基因組學(xué)研究：通過基因測序和分析、生物和醫(yī)療信息等海量數(shù)據(jù)的快速分析，可實現(xiàn)精準醫(yī)療；同時在藥物研發(fā)、分子育種等領(lǐng)域都有海量數(shù)據(jù)的處理，該領(lǐng)域需要硬件加速來解決生物計算量的性能瓶頸。FPGA云服務(wù)器提供的強大來自：百科![]()
路，滿足機器學(xué)習(xí)中海量計算和極低時延的要求。因此，FPGA在滿足機器學(xué)習(xí)的硬件需求上提供極具吸引力的替代方案。 基因組學(xué)研究：通過基因測序和分析、生物和醫(yī)療信息等海量數(shù)據(jù)的快速分析，可實現(xiàn)精準醫(yī)療；同時在藥物研發(fā)、分子育種等領(lǐng)域都有海量數(shù)據(jù)的處理，該領(lǐng)域需要硬件加速來解決生物計算來自：百科![]()
碼、縮放、編碼流程為例，最高加速可達傳統(tǒng)CPU服務(wù)器的5倍以上，計算延遲減小3倍以上。 低成本 可大幅降低CPU資源消耗，提升數(shù)據(jù)中心的計算性能密度，大幅度降低TCO。 高通用性 支持兩種主流圖片處理開源軟件:ImageMagick、OpenCV。在大幅度增強系統(tǒng)處理性能的同時，來自：百科
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