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- bp神經(jīng)網(wǎng)絡精度 內容精選 換一換
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來自：百科云知識 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡結構搜索 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡結構搜索 時間：2020-12-14 10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡結構搜索是當前深度學習最熱門的話題之一，已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡結構搜索的理論基礎、應用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡介 神經(jīng)網(wǎng)絡結構搜索(NAS)來自：百科
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華為云計算 云知識 KubeEdge Sedna如何實現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何實現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% 時間：2021-04-27 15:26:28 內容簡介： 隨著邊緣設備數(shù)量指數(shù)級增長，以及設備性能的提升，數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長，數(shù)據(jù)規(guī)模來自：百科流程編排器負責完成神經(jīng)網(wǎng)絡在昇騰AI處理器上的落地與實現(xiàn)，統(tǒng)籌了整個神經(jīng)網(wǎng)絡生效的過程。 數(shù)字視覺預處理模塊在輸入之前進行一次數(shù)據(jù)處理和修飾，來滿足計算的格式需求。 張量加速引擎作為神經(jīng)網(wǎng)絡算子兵工廠，為神經(jīng)網(wǎng)絡模型源源不斷提供功能強大的計算算子。 框架管理器將原始神經(jīng)網(wǎng)絡模型轉換成昇來自：百科
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本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必來自：百科![]()
華為云計算 云知識 實戰(zhàn)篇：神經(jīng)網(wǎng)絡賦予機器識圖的能力 實戰(zhàn)篇：神經(jīng)網(wǎng)絡賦予機器識圖的能力 時間：2020-12-09 09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡讓機器擁有了視覺的能力，實戰(zhàn)派帶你探索深度學習！ 課程簡介 本課程主要內容包括：深度學習平臺介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡構建多分類模型、經(jīng)典入門示例詳解：構建手寫數(shù)字識別模型。來自：百科![]()
GPU Direct 完美支撐大數(shù)據(jù)在神經(jīng)網(wǎng)絡間傳輸 100GB IB網(wǎng)絡 支持GPU Direct over RDMA，100G超高帶寬，2us超低時延 內置加速框架 一鍵式部署，分鐘級實例發(fā)放，聚焦核心業(yè)務 科學計算 在科學計算領域，要求極強的雙精度計算能力。在模擬仿真過程中，消耗來自：百科![]()
華為云計算 云知識 框架管理器離線模型生成介紹 框架管理器離線模型生成介紹 時間：2020-08-19 17:00:58 離線模型生成以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為例，在深度學習框架下構造好相應的網(wǎng)絡模型，并且訓練好原始數(shù)據(jù)，再通過離線模型生成器進行算子調度優(yōu)化、權重數(shù)據(jù)重排和壓縮、內存優(yōu)化等，最來自：百科![]()
用于預測數(shù)據(jù)集中的異常數(shù)據(jù)點；可通過學習正常數(shù)據(jù)的特征分布規(guī)律來建立基準模型，可融合多個基準模型提升預測精度并減少誤報和漏報的情況 盤古科學計算大模型產(chǎn)品功能 盤古氣象大模型 首個精度超過傳統(tǒng)數(shù)值預報方法的AI方法，1小時-7天預測精度均高于傳統(tǒng)數(shù)值方法（歐洲氣象中心的operational IFS）。預測包來自：專題![]()
科學計算 在科學計算領域，要求極強的雙精度計算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計算資源的同時，會產(chǎn)生大量臨時數(shù)據(jù)，對存儲帶寬與時延也有極高的要求 優(yōu)勢 NVMe SSD 最高68萬IOPS，消除存儲瓶頸，提升整體性能 雙精度計算 提供較CPU上百倍的雙精度計算能力 無縫遷移 支持多種科學計算軟件來自：專題![]()
Direct 完美支撐大數(shù)據(jù)在神經(jīng)網(wǎng)絡間傳輸 100GB IB網(wǎng)絡 支持GPU Direct over RDMA，100G超高帶寬， 2us超低時延 內置加速框架 一鍵式部署，分鐘級實例發(fā)放，聚焦核心業(yè)務 科學計算 在科學計算領域，要求極強的雙精度計算能力。在模擬仿真過程中，消耗來自：專題![]()
Engine）作為算子的兵工廠，為基于昇騰AI處理器運行的神經(jīng)網(wǎng)絡提供算子開發(fā)能力，用TBE語言編寫的TBE算子來構建各種神經(jīng)網(wǎng)絡模型。同時，TBE對算子也提供了封裝調用能力。在TBE中有一個優(yōu)化過的神經(jīng)網(wǎng)絡TBE標準算子庫，開發(fā)者可以直接利用標準算子庫中的算子實現(xiàn)高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡計算。除此之外，TBE也提供來自：百科![]()
測、識別、分析等能力，在多種場景下準確高效地輸出視頻結構化信息，為用戶構建強大、全面、便捷的視頻內容分析能力。 產(chǎn)品優(yōu)勢 準確識別：利用高精度的人臉檢測與識別服務，提供安全可靠的人臉布控、軌跡追蹤、人臉搜索等服務 穩(wěn)定可靠：支持大規(guī)模實時視頻分析，支持客戶各種復雜場景，穩(wěn)定運行，持續(xù)為客戶貢獻優(yōu)質服務來自：百科![]()
第8章 深度信念網(wǎng)絡 第9章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 第10章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡 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)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。 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。來自：百科![]()
科學計算 在科學計算領域，要求極強的雙精度計算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計算資源的同時，會產(chǎn)生大量臨時數(shù)據(jù)，對存儲帶寬與時延也有極高的要求 優(yōu)勢 NVMe SSD 最高68萬IOPS，消除存儲瓶頸，提升整體性能 雙精度計算 提供較CPU上百倍的雙精度計算能力 無縫遷移 支持多種科學計算軟件來自：專題![]()
科學計算 在科學計算領域，要求極強的雙精度計算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計算資源的同時，會產(chǎn)生大量臨時數(shù)據(jù)，對存儲帶寬與時延也有極高的要求 優(yōu)勢 NVMe SSD 最高68萬IOPS，消除存儲瓶頸，提升整體性能 雙精度計算 提供較CPU上百倍的雙精度計算能力 無縫遷移 支持多種科學計算軟件來自：專題![]()
實時AI推理 科學計算 在科學計算領域，要求極強的雙精度計算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計算資源的同時，會產(chǎn)生大量臨時數(shù)據(jù)，對存儲帶寬與時延也有極高的要求 GPU云服務的優(yōu)勢 GPU Direct 完美支撐大數(shù)據(jù)在神經(jīng)網(wǎng)絡間傳輸 100GB IB網(wǎng)絡 支持GPU Direct來自：專題![]()
科學計算 在科學計算領域，要求極強的雙精度計算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計算資源的同時，會產(chǎn)生大量臨時數(shù)據(jù)，對存儲帶寬與時延也有極高的要求 優(yōu)勢 NVMe SSD 最高68萬IOPS，消除存儲瓶頸，提升整體性能 雙精度計算 提供較CPU上百倍的雙精度計算能力 無縫遷移 支持多種科學計算軟件來自：專題![]()
時間：2020-08-19 10:07:38 框架管理器協(xié)同TBE為神經(jīng)網(wǎng)絡生成可執(zhí)行的離線模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡執(zhí)行之前，框架管理器與昇騰AI處理器緊密結合生成硬件匹配的高性能離線模型，并拉通了流程編排器和運行管理器使得離線模型和昇騰AI處理器進行深度融合。在神經(jīng)網(wǎng)絡執(zhí)行時，框架管理器聯(lián)合了流程編排器、運行管來自：百科
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