- 深度學(xué)習(xí)中的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 內(nèi)容精選 換一換
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。同時,TBE對算子也提供了封裝調(diào)用能力。在TBE中有一個優(yōu)化過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TBE標(biāo)準(zhǔn)算子庫,開發(fā)者可以直接利用標(biāo)準(zhǔn)算子庫中的算子實(shí)現(xiàn)高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算。除此之外,TBE也提供了TBE算子的融合能力,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化開辟一條獨(dú)特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應(yīng)用場景來自:百科個函數(shù)空間到函數(shù)空間上的映射O:X→X;從廣義上講,對任何函數(shù)進(jìn)行某一項操作都可以認(rèn)為是一個算子。于我們而言,我們所開發(fā)的算子是網(wǎng)絡(luò)模型中涉及到的計算函數(shù)。在Caffe中,算子對應(yīng)層中的計算邏輯,例如:卷積層(ConvolutionLayer)中的卷積算法,是一個算子;全連接層(來自:百科
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為音頻轉(zhuǎn)換結(jié)果生成特定的時間戳,從而通過搜索文本即可快速找到對應(yīng)的原始音頻。 智能斷句 通過提取上下文相關(guān)語義特征,并結(jié)合語音特征,智能劃分?jǐn)嗑浼疤砑訕?biāo)點(diǎn)符號,提升輸出文本的可閱讀性。 中英文混合識別 支持在中文句子識別中夾帶英文字母、數(shù)字等,從而實(shí)現(xiàn)中、英文以及數(shù)字的混合識別。 即時輸出識別結(jié)果來自:百科第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索的廣義框架 第4章 基于進(jìn)化的方法 第5章 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法 第6章 one-shot架構(gòu)搜索 第7章 在計算視覺領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用 第8章 華為在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索領(lǐng)域的進(jìn)展 第9章 開放性問題和未來方向 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路來自:百科
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識別準(zhǔn)確 采用3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,動作識別準(zhǔn)確度高 對復(fù)雜場景魯棒性強(qiáng) 對不同天氣條件、不同的攝像頭角度等復(fù)雜場景的視頻動作識別具有良好的魯棒性 建議搭配使用: 對象存儲服務(wù) OBS 4.視頻人物分析 對媒體視頻中的公眾人物進(jìn)行分析,準(zhǔn)確識別視頻中出現(xiàn)的政治人物、影視明星等名人來自:百科
任務(wù)調(diào)度器作為一個硬件執(zhí)行的任務(wù)驅(qū)動者,為昇騰AI處理器提供具體的目標(biāo)任務(wù)。運(yùn)行管理器和任務(wù)調(diào)度器聯(lián)合互動,共同組成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)任務(wù)流通向硬件資源的大壩系統(tǒng),實(shí)時監(jiān)控和有效分發(fā)不同類型的執(zhí)行任務(wù)。 總之,整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件為昇騰AI處理器提供一個軟硬件結(jié)合且功能完備的執(zhí)行流程,助力相關(guān)AI應(yīng)用的開發(fā)。 華為云來自:百科
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