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HiLens平臺提供AI應(yīng)用開發(fā)在推理階段的工具、插件，開發(fā)者可以選擇用其完成開發(fā)調(diào)試，最后通過HiLens平臺部署到設(shè)備上運(yùn)行和管理。 開發(fā)流程 數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型訓(xùn)練 用戶在華為云ModelArts平臺或線下，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、算法開發(fā)和模型訓(xùn)練，得到模型后，根據(jù)需要部署的設(shè)備芯片類型，完成對應(yīng)的模型轉(zhuǎn)換。 AI應(yīng)用開發(fā)
1、目前物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展趨勢； 2、物模型在物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中的發(fā)展過程； 3、華為云IoT標(biāo)準(zhǔn)物模型在行業(yè)解決方案中如何應(yīng)用； 4、伙伴案例介紹《軟硬件解耦下的園區(qū)應(yīng)用快速開發(fā)》。 聽眾受益 1、了解當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)解決方案研發(fā)過程面臨的問題。其中系統(tǒng)集成慢，硬件選型難的問題會影響到整體方案的發(fā)展演進(jìn)；
模型管理簡介 hilens::Model類 模型管理器，使用模型管理器加載模型并進(jìn)行推理。 #include <model.h> 析構(gòu)函數(shù) ~Model() virtual hilens::Model::~Model( ) Model析構(gòu)時(shí)會釋放掉hiai::Graph等資源。 父主題：
調(diào)。 盤古多模態(tài)大模型支持的平臺操作 在選擇和使用盤古大模型時(shí)，了解不同模型所支持的操作行為至關(guān)重要。不同模型在預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、模型評測、模型壓縮、在線推理和體驗(yàn)中心能力調(diào)測等方面的支持程度各不相同，開發(fā)者應(yīng)根據(jù)自身需求選擇合適的模型。以下是盤古多模態(tài)大模型支持的具體操作： 表2 盤古多模態(tài)大模型支持的平臺操作清單
抽取出不同大小的模型，動態(tài)范圍可根據(jù)需求，覆蓋特定的小場景到綜合性的復(fù)雜大場景；提出的基于樣本相似度的對比學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)了在ImageNet上小樣本學(xué)習(xí)能力業(yè)界第一。 這些數(shù)據(jù)下，我們可以進(jìn)一步考察盤古大模型的優(yōu)勢和能力點(diǎn)在何處。 首先我們知道盤古大模型有機(jī)器視覺模型，回到NLP領(lǐng)域
深度學(xué)習(xí)算法在許多情況下都涉及到優(yōu)化。例如，模型中的進(jìn)行推斷（如 PCA）涉及到求解優(yōu)化問題。我們經(jīng)常使用解析優(yōu)化去證明或設(shè)計(jì)算法。在深度學(xué)習(xí)涉及到的諸多優(yōu)化問題中，最難的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。甚至是用幾百臺機(jī)器投入幾天到幾個(gè)月來解決單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練問題，也是很常見的。因?yàn)檫@其中的優(yōu)化
效近似Bagging的方法。然而，還有比這更進(jìn)一步的Dropout觀點(diǎn)。Dropout不僅僅是訓(xùn)練一個(gè)Bagging的集成模型，并且是共享隱藏單元的集成模型。這意味著無論其他隱藏單元是否在模型中，每個(gè)隱藏單元必須都能夠表現(xiàn)良好。隱藏單元必須準(zhǔn)備好進(jìn)行模型之間的交換和互換。Hinton
深度學(xué)習(xí)源于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，可理解為深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過它可以獲得深層次的特征表示，免除人工選取特征的繁復(fù)冗雜和高維數(shù)據(jù)的維度災(zāi)難問題。目前較為公認(rèn)的深度學(xué)習(xí)的基本模型包括： 基于受限玻爾茲曼機(jī)(Restricted Boltzmann Machine，RBM)的深度信念網(wǎng)絡(luò)(Deep
在深度學(xué)習(xí)的背景下，大多數(shù)正則化策略都會對估計(jì)進(jìn)行正則化。估計(jì)的正則化以偏差的增加換取方差的減少。一個(gè)有效的正則化是有利的 ‘‘交易’’，也就是能顯著減少方差而不過度增加偏差。主要側(cè)重模型族訓(xùn)練的 3 個(gè)情形：（1）不包括真實(shí)的數(shù)據(jù)生成過程——對應(yīng)欠擬合和含有偏差的情況，（2）匹
輸入來解決問題。我們的方法的優(yōu)勢在于使標(biāo)準(zhǔn)化成為模型體系結(jié)構(gòu)的一部分，并為每 個(gè)培訓(xùn)小批量執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)化。批量標(biāo)準(zhǔn)化允許我們使用更高的學(xué)習(xí)率并且不太關(guān)心初始化。它還可以充當(dāng)調(diào)節(jié)器，在某些情況 下可以消除對Dropout的需求。應(yīng)用于最先進(jìn)的圖像分類模型，批量標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)現(xiàn)了相同的精度，培訓(xùn)步驟減少了14倍，并
GAN)，用于通過對抗過程來評估生成模型。GAN 架構(gòu)是由一個(gè)針對對手（即一個(gè)學(xué)習(xí)模型或數(shù)據(jù)分布的判別模型）的生成模型組成。Mao 等人 (2016)、Kim 等人 (2017) 對 GAN 提出了更多的改進(jìn)。Salimans 等人 (2016) 提出了幾種訓(xùn)練 GANs 的方法。6.5.1 拉普拉斯生成對抗網(wǎng)絡(luò)Denton
同規(guī)格、不同廠商的攝像機(jī)上，這是一項(xiàng)非常耗時(shí)、費(fèi)力的巨大工程，ModelArts支持將訓(xùn)練好的模型一鍵部署到端、邊、云的各種設(shè)備上和各種場景上，并且還為個(gè)人開發(fā)者、企業(yè)和設(shè)備生產(chǎn)廠商提供了一整套安全可靠的一站式部署方式。 圖1 部署模型的流程 在線推理服務(wù)，可以實(shí)現(xiàn)高并發(fā)，低延時(shí)
規(guī)模的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到更豐富的表示和特征，從而提高了模型的性能。 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的創(chuàng)新：研究者不斷提出新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和模型架構(gòu)，如殘差連接、注意力機(jī)制等，這些創(chuàng)新使得模型能夠更好地捕捉數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息。 優(yōu)化算法的進(jìn)步：優(yōu)化算法的發(fā)展使得訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變得更加高效和穩(wěn)定，如隨機(jī)梯度下降、自適應(yīng)學(xué)習(xí)率算法等。
知道批梯度下降與MiniBatch梯度下降的區(qū)別 知道指數(shù)加權(quán)平均的意義 知道動量梯度、RMSProp、Adam算法的公式意義 知道學(xué)習(xí)率衰減方式 知道參數(shù)初始化策略的意義 了解偏差與方差的意義 知道L2正則化與L1正則化的數(shù)學(xué)意義 知道Droupout正則化的方法 了解早停止法、數(shù)據(jù)增強(qiáng)法的其它正則化方式
深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能興起的核心。隨著深度學(xué)習(xí)在自動駕駛、門禁安檢、人臉支付等嚴(yán)苛的安全領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用，深度學(xué)習(xí)模型的安全問題逐漸成為新的研究熱點(diǎn)。深度模型的攻擊根據(jù)攻擊階段可分為中毒攻擊和對抗攻擊，其區(qū)別在于前者的攻擊發(fā)生在訓(xùn)練階段，后者的攻擊發(fā)生在測試階段。論文首次
創(chuàng)建模型微調(diào)任務(wù) 模型微調(diào)是指調(diào)整大型語言模型的參數(shù)以適應(yīng)特定任務(wù)的過程，適用于需要個(gè)性化定制模型或者在特定任務(wù)上追求更高性能表現(xiàn)的場景。這是通過在與任務(wù)相關(guān)的微調(diào)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型來實(shí)現(xiàn)的，所需的微調(diào)量取決于任務(wù)的復(fù)雜性和數(shù)據(jù)集的大小。在深度學(xué)習(xí)中，微調(diào)用于改進(jìn)預(yù)訓(xùn)練模型的性能。
數(shù)據(jù)的一個(gè)非常常見的屬性是具有順序結(jié)構(gòu)，例如視頻中的幀、蛋白質(zhì)的氨基酸序列或句子中的單詞。開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來處理序列數(shù)據(jù)一直是過去幾年來最廣泛的研究領(lǐng)域之一。其中很大一部分是由自然語言處理任務(wù)的進(jìn)展所推動，該領(lǐng)域的重點(diǎn)是讓計(jì)算機(jī)讀懂人的工作。這個(gè)領(lǐng)域的機(jī)器翻譯和問題回答兩個(gè)
負(fù)責(zé)進(jìn)行特征的提取，最后的3層全連接層負(fù)責(zé)完成分類任務(wù)。 2、VGG16的卷積核 VGG使用多個(gè)較小卷積核（3x3）的卷積層代替一個(gè)卷積核較大的卷積層，一方面可以減少參數(shù)，另一方面相當(dāng)于進(jìn)行了更多的非線性映射，可以增加網(wǎng)絡(luò)的擬合/表達(dá)能力。 卷積層全部都是3*3的卷積核，用上圖
整數(shù)），在不損失太多精度的情況下減少模型的存儲和計(jì)算需求。 知識蒸餾：將復(fù)雜的大模型（教師模型）的知識傳遞給一個(gè)較小的模型（學(xué)生模型），使學(xué)生模型在較小的規(guī)模下仍能保持較好的性能。 ModelArts Studio（MaaS）大模型即服務(wù)平臺當(dāng)前支持的模型壓縮策略主要是Smoot
們希望這個(gè)模型能夠比必須從頭開始訓(xùn)練的模型表現(xiàn)得更好。同樣地，一個(gè)已經(jīng)學(xué)會預(yù)測句子里的下一個(gè)單詞的模型，也應(yīng)該對人類語言模式有一定的了解。我們可能期望這個(gè)模型可以作為翻譯或情感分析等相關(guān)任務(wù)的好的初始化模型。 預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)在計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理中都已有了成功的應(yīng)用。雖然
