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- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) tensorflow 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科LeCun等人構(gòu)建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LeNet-5在手寫數(shù)字識別問題中取得成功 ，被譽(yù)為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“Hello Word”。LeNet-5以及在此之后產(chǎn)生的變體定義了現(xiàn)代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)，可謂入門級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。本次實踐使用的模型正是LeNet-5。 LeNet-5由輸入層、卷積層、池化來自：百科
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識別準(zhǔn)確 采用標(biāo)簽排序?qū)W習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，標(biāo)簽識別準(zhǔn)確度高 標(biāo)簽可定制 只需提供少量視頻與對應(yīng)標(biāo)簽，便可以按需定制標(biāo)簽類別、層次體系 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。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)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。 華為來自：百科10:15:15 視頻監(jiān)控 視頻檢測 人工智能 機(jī)器視覺 商品介紹 電瓶車起火事件時有發(fā)生，為保證樓宇公共安全，禁止電瓶車進(jìn)入，該產(chǎn)品采用AI智能算法，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)電瓶車檢測功能。 電梯內(nèi)電瓶車檢測商品介紹： 應(yīng)用場景： 隨著電瓶車越來越受歡迎，電瓶車起火事件也時有發(fā)來自：云商店
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云知識 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 時間：2020-12-14 10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)最熱門的話題之一，已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡介 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(NAS)來自：百科![]()
第6章 初始化 第7章 參數(shù)調(diào)節(jié) 第8章 深度信念網(wǎng)絡(luò) 第9章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第10章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 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。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)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開來自：百科![]()
像處理理論及相應(yīng)技術(shù)做了介紹，包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)時注意兩者的區(qū)別。 目標(biāo)學(xué)員 1、希望成為企業(yè)AI工程師的人員 2、希望獲得HCIP-AI EI Developer V2.0認(rèn)證的人員 3、希望了解華為AI產(chǎn)品使用、管理和維護(hù)的人員 課程目標(biāo) 掌握圖像處理理來自：百科![]()
深度學(xué)習(xí)的典型模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用：計算機(jī)視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。 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。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)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。來自：百科![]()
17:00:58 離線模型生成以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，在深度學(xué)習(xí)框架下構(gòu)造好相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型，并且訓(xùn)練好原始數(shù)據(jù)，再通過離線模型生成器進(jìn)行算子調(diào)度優(yōu)化、權(quán)重數(shù)據(jù)重排和壓縮、內(nèi)存優(yōu)化等，最終生成調(diào)優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型來自：百科![]()
Boost Engine）提供了昇騰AI處理器自定義算子開發(fā)能力，通過TBE提供的API和自定義算子編程開發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開發(fā)。 算子類型及名稱為TBE的重要概念： 算子類型（Type）即算子的type，代表算子的類型，例如卷積算子的類型為Convolution，來自：百科![]()
L0計算資源層是昇騰AI處理器的硬件算力基礎(chǔ)。在L1芯片使能層完成算子對應(yīng)任務(wù)的分發(fā)后，具體計算任務(wù)的執(zhí)行開始由L0計算資源層啟動。L0計算資源層包含了操作系統(tǒng)、AI CPU、AI Core和DVPP專用硬件模塊。 AI Core是昇騰AI處理器的算力核心，主要完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的矩陣相關(guān)計算。而AI來自：百科![]()
華為云計算 云知識 昇騰AI軟件棧神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件架構(gòu) 昇騰AI軟件棧神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件架構(gòu) 時間：2020-08-18 17:03:43 為完成一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的實現(xiàn)和執(zhí)行，昇騰AI軟件棧在深度學(xué)習(xí)框架到昇騰AI處理器之間架起了一座橋梁，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從原始模型，到中間計算圖表征，再到獨立執(zhí)來自：百科![]()
2. 準(zhǔn)確率高：采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，模型識別準(zhǔn)確率高； 3. 識別速度快：實時對視頻進(jìn)行審核，快速識別視頻違規(guī)項。 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。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)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。 華為云來自：百科![]()
時間：2020-12-01 15:29:16 本實驗主要介紹基于AI1型服務(wù)器的黑白圖像上色項目，并部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實驗主要介紹基于AI1型 彈性云服務(wù)器 完成黑白圖像上色應(yīng)用開發(fā)，通過該實驗了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過程和方法。 基本要求：來自：百科![]()
6、經(jīng)過一系列的預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)有以下兩種處理方式： -圖像數(shù)據(jù)可以根據(jù)模型要求經(jīng)過AIPP進(jìn)行進(jìn)一步預(yù)處理（可選，若DVPP輸出的數(shù)據(jù)滿足圖像要求，則可以不經(jīng)過AIPP的處理），然后將滿足要求的圖像數(shù)據(jù)在AI CPU的控制下進(jìn)入AI Core進(jìn)行所需的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算。 -將輸出的圖像數(shù)據(jù)統(tǒng)一通過JPEG編碼模塊進(jìn)來自：百科![]()
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（Fully-connectedLayer，F(xiàn)Clayer）中的權(quán)值求和過程，也是一個算子。 Ascend模型轉(zhuǎn)換導(dǎo)航 絕大多數(shù)情況下，由于昇騰AI軟件棧來自：百科![]()
課程簡介 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)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 華為云 面向未來的智能來自：百科![]()
AI基礎(chǔ)課程--常用框架工具 AI基礎(chǔ)課程--概覽 AI基礎(chǔ)課程--Python編程知識 AI基礎(chǔ)課程--數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識 AI基礎(chǔ)課程--常用框架工具 技術(shù)領(lǐng)域 技術(shù)領(lǐng)域 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)來自：專題![]()
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。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本實驗將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的語音識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且熟悉整個處理流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測等環(huán)節(jié)。 實驗摘要 實驗準(zhǔn)備：登錄華為云賬號 1來自：百科![]()
人員打手機(jī)圖片數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行智能檢測訓(xùn)練。算法采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)中關(guān)鍵特征，忽略圖片數(shù)據(jù)中的不相關(guān)信息，并結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行推理判斷。 將訓(xùn)練完成后的算法加載到AI攝像機(jī)內(nèi)部，利用攝像機(jī)內(nèi)部AI芯片強(qiáng)大的分析推理能力，對攝像機(jī)拍攝到的視頻畫面（支持夜視功能）進(jìn)來自：云商店
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