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- 深度學(xué)習(xí)在圖像超分辨率重建 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)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(shí)，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(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)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(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)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(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)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(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果，這一過(guò)程便依賴(lài)于華為自研的深度學(xué)習(xí)框架MindSpore。 MindSpore的“學(xué)習(xí)”過(guò)程 MindSpore當(dāng)前已經(jīng)部署在ModelArts的開(kāi)發(fā)環(huán)境和訓(xùn)練環(huán)境中，同時(shí)提供了閾值算法供開(kāi)發(fā)者直接使用，它的學(xué)習(xí)過(guò)程如下圖所示，簡(jiǎn)單總結(jié)一下： 1. 使用Min來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)在圖像超分辨率重建 更多內(nèi)容
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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(shí)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。目前，在圖像、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理、強(qiáng)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(wèn)題上已經(jīng)達(dá)到來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)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(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自：百科![]()
值。 課程簡(jiǎn)介 為了解決真實(shí)世界中的問(wèn)題，我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時(shí)也需要機(jī)器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實(shí)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(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識(shí)： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣(mài)機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
經(jīng)驗(yàn)，在國(guó)際頂級(jí)會(huì)議和期刊上發(fā)表超過(guò)50篇論文，谷歌引用數(shù)1700，擅長(zhǎng)大規(guī)模視覺(jué)識(shí)別、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)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(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員：來(lái)自：百科![]()
斷嘗試調(diào)整超參來(lái)迭代模型；或在實(shí)驗(yàn)階段，有一個(gè)可以優(yōu)化訓(xùn)練的性能的想法，則會(huì)回到開(kāi)發(fā)階段，重新優(yōu)化代碼。模型開(kāi)發(fā)部分過(guò)程可見(jiàn)下圖。 開(kāi)發(fā)階段：準(zhǔn)備并配置環(huán)境，調(diào)試代碼，使代碼能夠開(kāi)始進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，推薦在ModelArts開(kāi)發(fā)環(huán)境中調(diào)試。 實(shí)驗(yàn)階段：調(diào)整數(shù)據(jù)集、調(diào)整超參等，通過(guò)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
速度提升10000倍 了解詳情 盤(pán)古NLP大模型 業(yè)界首個(gè)超千億參數(shù)的中文預(yù)訓(xùn)練大模型，利用大數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練、對(duì)多源豐富知識(shí)相結(jié)合，并通過(guò)持續(xù)學(xué)習(xí)吸收海量文本數(shù)據(jù)，不斷提升模型的效果。 了解詳情 盤(pán)古CV大模型 基于海量圖像、視頻數(shù)據(jù)和盤(pán)古獨(dú)特技術(shù)構(gòu)筑的視覺(jué)基礎(chǔ)模型，賦能行業(yè)客戶利用來(lái)自：專(zhuān)題![]()
身競(jìng)爭(zhēng)力的重要因素；而傳統(tǒng)自建數(shù)據(jù)中心在使用過(guò)程中會(huì)遇到如下問(wèn)題： ? 計(jì)算集群建設(shè)屬于重資產(chǎn)，初期投資大、建設(shè)成本高、周期長(zhǎng)，無(wú)法滿足企業(yè)靈活的業(yè)務(wù)形態(tài)；業(yè)務(wù)閑暇時(shí)，資源浪費(fèi)；業(yè)務(wù)繁忙時(shí)，資源不足 ? 維護(hù)工作繁重， 壓力大，易出錯(cuò) ：在維護(hù)方面企業(yè)往往投入很多人力、物力，而無(wú)法全力聚焦企業(yè)自身的業(yè)務(wù)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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P系列：計(jì)算加速型或推理加速型 彈性云服務(wù)器 ，適合于深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算、CAE等。 GPU加速云服務(wù)器在售實(shí)例 GPU加速實(shí)例總覽 主售：計(jì)算加速型P2s、推理加速型Pi2、圖形加速增強(qiáng)型G6 在售：除主售外的其他GPU機(jī)型均為在售機(jī)型，如果在售機(jī)型售罄，推薦使用主售機(jī)型 圖像加速G系列 圖形加速增強(qiáng)型G6v來(lái)自：專(zhuān)題![]()
2、碼率超過(guò)一定數(shù)值，對(duì)圖像的質(zhì)量沒(méi)有多大影響。 常用的調(diào)節(jié)碼率手段包括： ①調(diào)節(jié)編碼的幀率。通過(guò)調(diào)節(jié)序列在時(shí)間上的分辨率達(dá)到控制碼率的目的。當(dāng)碼率高于信道時(shí)，通過(guò)丟幀來(lái)降低碼率；當(dāng)碼率低于信道時(shí)，可提高幀率以提高視覺(jué)效果。 ②調(diào)節(jié)圖像大小。通過(guò)調(diào)節(jié)序列在空間上的分辨率來(lái)達(dá)到控制碼率的目來(lái)自：百科![]()
完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、DirectX；P系列支持CUDA、OpenCL。 簡(jiǎn)單易用 一鍵式獲取各類(lèi)圖形工作站、超算應(yīng)用和深度學(xué)習(xí)框架、計(jì)算集群，讓您真正聚焦于核心業(yè)務(wù)。 高性價(jià)比 同步業(yè)界最新GPU技術(shù)，無(wú)縫切換最新GPU硬件；支來(lái)自：百科![]()
人工智能 GPU包含上千個(gè)計(jì)算單元，在并行計(jì)算方面展示出強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)，P1、P2v實(shí)例針對(duì)深度學(xué)習(xí)特殊優(yōu)化，可在短時(shí)間內(nèi)完成海量計(jì)算；Pi1實(shí)例整型計(jì)算時(shí)延低，可支持35路高清視頻解碼與實(shí)時(shí)AI推理 優(yōu)勢(shì) GPU Direct 完美支撐大數(shù)據(jù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間傳輸 100GB IB網(wǎng)絡(luò) 支持GPU來(lái)自：專(zhuān)題![]()
，保證關(guān)鍵細(xì)節(jié)絲毫必現(xiàn)；對(duì)易忽略背景，利用人眼階躍性特點(diǎn)，在人眼感知無(wú)區(qū)別的前提下就分配較少碼率，可謂是高智商又高情商。 采用感知編碼技術(shù)壓縮的視頻流跑在網(wǎng)絡(luò)中，就像馬路并沒(méi)變寬，卻讓普通轎車(chē)全面升級(jí)，瘦身如摩托、性能如超跑、舒適如商務(wù)。正可謂你愛(ài)堵不堵，我一路無(wú)阻。 “硬解”的江湖，看誰(shuí)C位出道？來(lái)自：百科![]()
人工智能 GPU包含上千個(gè)計(jì)算單元，在并行計(jì)算方面展示出強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)，P1、P2v實(shí)例針對(duì)深度學(xué)習(xí)特殊優(yōu)化，可在短時(shí)間內(nèi)完成海量計(jì)算；Pi1實(shí)例整型計(jì)算時(shí)延低，可支持35路高清視頻解碼與實(shí)時(shí)AI推理 優(yōu)勢(shì) GPU Direct 完美支撐大數(shù)據(jù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間傳輸 100GB IB網(wǎng)絡(luò) 支持GPU來(lái)自：專(zhuān)題![]()
彈性云服務(wù)器 E CS GPU加速云服務(wù)器 GACS 云硬盤(pán) EVS 虛擬私有云 VPC 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 科學(xué)計(jì)算 科學(xué)計(jì)算 在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，要求極強(qiáng)的雙精度計(jì)算能力。在模擬仿真過(guò)程中，消耗大量計(jì)算資源的同時(shí)，會(huì)產(chǎn)生大量臨時(shí)數(shù)據(jù)，對(duì)存儲(chǔ)帶寬與時(shí)延也有極高的要求 優(yōu)勢(shì) NVMe SSD 最來(lái)自：專(zhuān)題![]()
人工智能 GPU包含上千個(gè)計(jì)算單元，在并行計(jì)算方面展示出強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)，P1、P2v實(shí)例針對(duì)深度學(xué)習(xí)特殊優(yōu)化，可在短時(shí)間內(nèi)完成海量計(jì)算；Pi1實(shí)例整型計(jì)算時(shí)延低，可支持35路高清視頻解碼與實(shí)時(shí)AI推理 優(yōu)勢(shì) GPU Direct 完美支撐大數(shù)據(jù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間傳輸 100GB IB網(wǎng)絡(luò) 支持GPU來(lái)自：專(zhuān)題
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