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  • LeNet-5。 LeNet-5由輸入層、卷積層、池層和全連接層組成。輸入層用于輸入數(shù)據(jù);卷積層通過卷積運算對輸入進行局部特征提??;池層通過下采樣的方式降低特征圖的分辨率,從而降低輸出對位置和形變的敏感度,同時還可降低網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)和計算量;全連接層將局部特征通過權(quán)值矩陣組裝成
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  • 的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),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(xí)數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練調(diào)參、模型選擇的基本方法。
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    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。
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    能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章 數(shù)據(jù)高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮 第5章 1-bit等價性研究 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字、全云、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。
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    第5章 AI智慧選址 物聯(lián)網(wǎng)IoT 華為云IoT,致力于提供極簡接入、智能、安全可信等全棧全場景服務(wù)和開發(fā)、集成、托管、運營等一站式工具服務(wù),助力合作伙伴/客戶輕松、快速地構(gòu)建5G、AI萬物互聯(lián)的場景物聯(lián)網(wǎng)解決方案 設(shè)備接入 IoTDA設(shè)備發(fā)放 IoTDPIoT邊緣 全球SIM聯(lián)接
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    深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字、全云、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致力于讓云無處不在,讓智能無所不及,共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊一元域名華為云桌面
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    在L1芯片使能層,以芯片的張量加速引擎為核心,支持離線模型的加速計算。張量加速引擎包含了標(biāo)準(zhǔn)算子加速庫,這些算子經(jīng)過優(yōu)化后具有良好性能。算子在執(zhí)行過程與位于算子加速庫上層的運行管理器進行交互,同時運行管理器與L2執(zhí)行框架層進行通信,提供標(biāo)準(zhǔn)算子加速庫接口給L2執(zhí)行框架層調(diào)用,
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    華為云計算 云知識 使用ModelArts開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python 使用ModelArts開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python 時間:2020-12-01 10:31:05 本實驗指導(dǎo)用戶基于Notebook對Python編程語言有一個基礎(chǔ)的認(rèn)知,掌握Python的基礎(chǔ)語法。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求
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    使用ModelArts開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級) 使用ModelArts開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級) 時間:2020-12-02 10:27:51 本實驗指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達式進行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實現(xiàn)和Python類的魔法方法的使用。
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    華為云計算 云知識 華為云 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù) 如何實現(xiàn)遷移業(yè)務(wù)中斷最小 華為云 數(shù)據(jù)復(fù)制 服務(wù)如何實現(xiàn)遷移業(yè)務(wù)中斷最小 時間:2020-11-23 15:51:57 本視頻主要為您華為云數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)如何實現(xiàn)遷移業(yè)務(wù)中斷最小的操作教程指導(dǎo)。 場景描述: DRS支持如下場景在線遷移:
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    箱實驗室,體驗沙箱實驗《使用ModelArts開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級)》,深入感受正則表達式和魔法方法吧! 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字、全云、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜
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    如何解決制造企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型的數(shù)據(jù)散亂和管理難題,實現(xiàn)順利轉(zhuǎn)型? 如何解決制造企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型的數(shù)據(jù)散亂和管理難題,實現(xiàn)順利轉(zhuǎn)型? 時間:2023-11-02 10:49:38 “數(shù)字轉(zhuǎn)型”這一概念,從2016年首次被提出到現(xiàn)在,已經(jīng)成為了所有企業(yè)的發(fā)展方向。中國企業(yè)的數(shù)字轉(zhuǎn)型速度之快
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    華為云計算 云知識 華為工單寶:助力制造業(yè)實現(xiàn)數(shù)字轉(zhuǎn)型,通過項目管理實現(xiàn)售后服務(wù)自動 華為工單寶:助力制造業(yè)實現(xiàn)數(shù)字轉(zhuǎn)型,通過項目管理實現(xiàn)售后服務(wù)自動 時間:2023-11-02 11:11:18 當(dāng)前,全球制造業(yè)正在經(jīng)歷一場數(shù)字轉(zhuǎn)型的浪潮。數(shù)字轉(zhuǎn)型對于中國制造業(yè)來說,不僅是從
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    華為云計算 云知識 GaussDB 助力華為消費者云實現(xiàn)智慧業(yè)務(wù)運營 GaussDB助力華為消費者云實現(xiàn)智慧業(yè)務(wù)運營 時間:2021-06-16 17:32:44 數(shù)據(jù)庫 業(yè)務(wù)訴求和挑戰(zhàn): 華為消費者云大數(shù)據(jù)平臺,集中存儲和管理業(yè)務(wù)側(cè)數(shù)據(jù),采用Hadoop+MPP數(shù)據(jù)庫混搭架構(gòu),面臨如下挑戰(zhàn):
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    使用ModelArts開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級) 中級 中級 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 使用MindSpore進行可視調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測應(yīng)用(ACL) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 使用MindSpore進行可視調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā)
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    造業(yè)企業(yè)在數(shù)字、智能轉(zhuǎn)型過程面臨諸多困難。為了幫助制造業(yè)企業(yè)高效實現(xiàn)數(shù)字轉(zhuǎn)型,華為云推出了多種場景化解決方案,包括ERP上云、OA上云、華為云 WeLink 等。 根據(jù)普華永道發(fā)布的《2022年數(shù)字化工廠轉(zhuǎn)型調(diào)研報告》顯示,目前只有10%的受訪企業(yè)已經(jīng)完成數(shù)字轉(zhuǎn)型計劃或處于
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    1)了解BoostKit大數(shù)據(jù)的加速技術(shù)和算法優(yōu)化; 2)了解Spark機器學(xué)習(xí)優(yōu)化的原理及場景實踐。 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字、全云、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)
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    使用ModelArts開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級) 中級 中級 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 使用MindSpore進行可視調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測應(yīng)用(ACL) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 使用MindSpore進行可視調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā)
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