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Intelligence）。深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，這些學(xué)習(xí)過(guò)程中獲得的信息對(duì)諸如文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在語(yǔ)言和圖像識(shí)別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)先前
Network）的擴(kuò)展和應(yīng)用為基礎(chǔ)，這次浪潮的出現(xiàn)標(biāo)志著深度學(xué)習(xí)時(shí)代的來(lái)臨。這一階段的研究主要集中在如何提高深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能和泛化能力上。SVM作為一種經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在分類問(wèn)題上表現(xiàn)出了良好的性能。隨著深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，其應(yīng)用領(lǐng)域也在不斷擴(kuò)大。深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為了許多領(lǐng)域的重要工具，例如自然語(yǔ)言處理、計(jì)算
與傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)方法相比，深度學(xué)習(xí)方法預(yù)設(shè)了更多的模型參數(shù)，因此模型訓(xùn)練難度更大，根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的一般規(guī)律知道，模型參數(shù)越多，需要參與訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量也越大。 20世紀(jì)八九十年代由于計(jì)算機(jī)計(jì)算能力有限和相關(guān)技術(shù)的限制，可用于分析的數(shù)據(jù)量太小，深度學(xué)習(xí)在模式分析中并沒(méi)有表現(xiàn)出優(yōu)異的識(shí)別性能。自從2006年，
了一種新的學(xué)習(xí)遺傳算法，該算法利用R-NN模型來(lái)模擬人類的行為。具體采用了復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，包括：強(qiáng)化學(xué)習(xí)用于快速?zèng)Q策，深度學(xué)習(xí)用于構(gòu)建股票身份，聚類用于整體決策目的，遺傳用于轉(zhuǎn)移目的。也有通過(guò)超參數(shù)的多樣化選擇使模型更加準(zhǔn)確。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型可以在誤差較小的情況下對(duì)期權(quán)進(jìn)
思考模型和問(wèn)答模型的區(qū)別 思考模型：用于任務(wù)規(guī)劃和選擇組件，主要用于工作流、知識(shí)庫(kù)、工具的調(diào)用，以及入?yún)?span id="z5rzzzd" class='cur'>的識(shí)別傳遞等。 問(wèn)答模型：主要用于問(wèn)答及總結(jié)。 父主題： AI原生應(yīng)用引擎
用字向量作為輸入既可以減少切詞的依賴，又可以提高模型的泛化能力，因?yàn)槊總€(gè)漢字所能表達(dá)的語(yǔ)義是可以復(fù)用的。另一方面，傳統(tǒng)的輸入層是用 Embedding 的方式（如 Word2Vec 的詞向量）或者主題模型的方式（如 LDA 的主題向量）來(lái)直接做詞的映射，再把各個(gè)詞的向量累加或者拼接起來(lái)，由于
發(fā)布訓(xùn)練后的CV大模型 CV大模型訓(xùn)練完成后，需要執(zhí)行發(fā)布操作，操作步驟如下： 登錄ModelArts Studio大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)，在“我的空間”模塊，單擊進(jìn)入所需空間。 圖1 我的空間 在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“模型開(kāi)發(fā) > 模型訓(xùn)練”，單擊模型名稱進(jìn)入任務(wù)詳情頁(yè)。 單擊進(jìn)入“訓(xùn)練結(jié)果”頁(yè)簽，單擊“發(fā)布”。
發(fā)布訓(xùn)練后的預(yù)測(cè)大模型 預(yù)測(cè)大模型訓(xùn)練完成后，需要執(zhí)行發(fā)布操作，操作步驟如下： 登錄ModelArts Studio大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)，在“我的空間”模塊，單擊進(jìn)入所需空間。 圖1 我的空間 在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“模型開(kāi)發(fā) > 模型訓(xùn)練”，單擊模型名稱進(jìn)入任務(wù)詳情頁(yè)。 單擊進(jìn)入“訓(xùn)練結(jié)果”頁(yè)簽，單擊“發(fā)布”。
填寫(xiě)資產(chǎn)名稱、描述，選擇對(duì)應(yīng)的可見(jiàn)性，單擊“確定”發(fā)布模型。 發(fā)布后的模型會(huì)作為模型資產(chǎn)同步顯示在“空間資產(chǎn) > 模型”列表中。 通過(guò)預(yù)訓(xùn)練發(fā)布的模型，支持再次進(jìn)行訓(xùn)練、模型部署。 通過(guò)微調(diào)發(fā)布的模型，支持再次微調(diào)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)及部署。 父主題： 訓(xùn)練NLP大模型
Recognition，ASR）是一項(xiàng)將語(yǔ)音轉(zhuǎn)換成文本的技術(shù)。從早期的基于模板的方法到嚴(yán)格的統(tǒng)計(jì)模型，再到如今的深度模型，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)經(jīng)歷了幾代的更迭。在深度學(xué)習(xí)模型之前，自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別的主流模型是隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Models，HMM）。在使用這些模型之前，所有的自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別系
重量級(jí)：訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)較長(zhǎng)，約為中量級(jí)的2~3倍；模型精度較中量級(jí)提升約3%~5%（實(shí)際情況受語(yǔ)料以及擴(kuò)展問(wèn)數(shù)量影響）。 單擊“訓(xùn)練”，模型將在后臺(tái)啟動(dòng)訓(xùn)練，模型的狀態(tài)可以在歷史版本列表中查看。 上線模型 創(chuàng)建好的模型，需要發(fā)布上線，才能生效。發(fā)布指定模型后，會(huì)替代當(dāng)前的線上模型版本。 在模型管理頁(yè)面，在
請(qǐng)見(jiàn)選擇數(shù)據(jù)。 訓(xùn)練模型 在“應(yīng)用開(kāi)發(fā)>模型訓(xùn)練”頁(yè)面，配置訓(xùn)練參數(shù)，開(kāi)始訓(xùn)練模型。 輸出路徑 模型訓(xùn)練后，輸出的模型和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在OBS的路徑。單擊輸入框，在輸出路徑的對(duì)話框中選擇OBS桶和文件夾，然后單擊“確定”。 預(yù)訓(xùn)練模型 當(dāng)前服務(wù)提供安全帽檢測(cè)預(yù)置模型“saved_model
最重要的是，RTX 4090的出現(xiàn)降低了深度學(xué)習(xí)研究的門檻，讓更多的開(kāi)發(fā)者和研究人員能夠接觸到最前沿的AI技術(shù)。結(jié)合本文介紹的優(yōu)化策略和最佳實(shí)踐，相信大家都能充分發(fā)揮這塊顯卡的潛力，在深度學(xué)習(xí)的道路上取得更大的突破。 我是摘星！如果這篇文章在你的技術(shù)成長(zhǎng)路上留下了印記???
results# 返回處理后的圖像和檢測(cè)結(jié)果 4.算法理論概述 4.1 Mediapipe在人體姿態(tài)提取中的應(yīng)用 Mediapipe使用預(yù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型來(lái)進(jìn)行人體姿態(tài)提取，常見(jiàn)的模型結(jié)構(gòu)如OpenPose模型。該模型通過(guò)對(duì)大量人體姿態(tài)圖像數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，構(gòu)建了一個(gè)能夠準(zhǔn)確
深度學(xué)習(xí)是支撐人工智能發(fā)展的核心技術(shù)，云服務(wù)則是深度學(xué)習(xí)的主要業(yè)務(wù)模式之一。OMAI深度學(xué)習(xí)平臺(tái)（以下簡(jiǎn)稱OMAI平臺(tái)）即是在上述前提下誕生的平臺(tái)軟件。OMAI深度學(xué)習(xí)平臺(tái)是具備深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)、模型訓(xùn)練、推理服務(wù)等能力的一站式平臺(tái)軟件。OMAI平臺(tái)以支持高性能計(jì)算技術(shù)和大規(guī)模分
發(fā)布訓(xùn)練后的科學(xué)計(jì)算大模型 科學(xué)計(jì)算大模型訓(xùn)練完成后，需要執(zhí)行發(fā)布操作，操作步驟如下： 登錄ModelArts Studio大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)，在“我的空間”模塊，單擊進(jìn)入所需空間。 圖1 我的空間 在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“模型開(kāi)發(fā) > 模型訓(xùn)練”，單擊模型名稱進(jìn)入任務(wù)詳情頁(yè)。 單擊進(jìn)入“訓(xùn)練結(jié)果”頁(yè)簽，單擊“發(fā)布”。
絡(luò)模型本文根據(jù)近年來(lái)基于DCNN的圖像分類研究發(fā)展過(guò)程和方向，將深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分為以下4類：經(jīng)典的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：增加網(wǎng)絡(luò)深度，提升網(wǎng)絡(luò)性能為目標(biāo)；基于注意力機(jī)制的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：采用注意力機(jī)制使網(wǎng)絡(luò)模型更關(guān)注感興趣的區(qū)域；輕量級(jí)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：過(guò)改進(jìn)模型結(jié)構(gòu)降低網(wǎng)絡(luò)參
學(xué)，然而，雖然深度學(xué)習(xí)的一些核心概念是從人們對(duì)大腦的理解中汲取部分靈感而形成的，但深度學(xué)習(xí)模型不是大腦模型。沒(méi)有證據(jù)表明大腦的學(xué)習(xí)機(jī)制與現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)模型所使用的相同。你可能會(huì)讀到一些流行科學(xué)的文章，宣稱深度學(xué)習(xí)的工作原理與大腦相似或者是根據(jù)大腦的工作原理進(jìn)行建模的，但事實(shí)并非如此
模型定制化和應(yīng)用開(kāi)發(fā)碎片化，它可以吸收海量的知識(shí)，提高模型的泛化能力，減少對(duì)領(lǐng)域數(shù)據(jù)標(biāo)注的依賴。 大模型一方面激活了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)大規(guī)模無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)能力，同時(shí)對(duì)于 AI 框架的深度優(yōu)化和并行能力都有很高的要求，是深度學(xué)習(xí)框架下將AI做到極致的集大成者。“從傳統(tǒng)方法到深度學(xué)習(xí)，這是一次大的跳躍，而在深
創(chuàng)建模型實(shí)例 根據(jù)技能的模型，創(chuàng)建一個(gè)模型實(shí)例。HiLens Kit可以使用昇騰310芯片支持的模型來(lái)進(jìn)行推理，使用此方法來(lái)構(gòu)造一個(gè)后續(xù)用于推理的模型。 當(dāng)返回的對(duì)象被析構(gòu)時(shí)，對(duì)應(yīng)的模型資源也被釋放。 當(dāng)前支持創(chuàng)建普通模型和加密模型 接口調(diào)用 hilens.Model(filepath)
