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深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。目前,在圖像、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中,深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛的應(yīng)用,并且在某些問(wèn)題上已經(jīng)達(dá)到甚至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。來(lái)自:百科企業(yè)成功 立即使用 幫助文檔 代碼檢查指南 代碼檢查API參考 代碼檢查指南 代碼檢查準(zhǔn)備工作 代碼檢查準(zhǔn)備工作:進(jìn)入代碼檢查頁(yè)面>創(chuàng)建項(xiàng)目>創(chuàng)建代碼倉(cāng)庫(kù)(針對(duì)Repo源碼源)>創(chuàng)建服務(wù)擴(kuò)展點(diǎn)(針對(duì)通用Git、GitHub和碼云三種代碼源) 代碼檢查任務(wù)創(chuàng)建 包括:創(chuàng)建Repo源來(lái)自:專題
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華為云計(jì)算 云知識(shí) “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 時(shí)間:2021-03-09 17:34:57 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 人工智能 開(kāi)發(fā)語(yǔ)言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分: 1. 內(nèi)存分配:給新建的對(duì)象分配空間 2. 垃圾識(shí)別:識(shí)別哪些對(duì)象是垃圾 3.來(lái)自:百科融合能力,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化開(kāi)辟一條獨(dú)特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應(yīng)用場(chǎng)景 1、一般情況下,通過(guò)深度學(xué)習(xí)框架中的標(biāo)準(zhǔn)算子實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)通過(guò)GPU或者其它類型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片做過(guò)訓(xùn)練。如果將這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型繼續(xù)運(yùn)行在昇騰AI處理器上時(shí),希望盡量在不改變?cè)?span style='color:#C7000B'>代碼的前提下,在來(lái)自:百科DSL開(kāi)發(fā)相對(duì)簡(jiǎn)單,適用于入門(mén)級(jí)的開(kāi)發(fā)者。其特點(diǎn)是TBE工具提供自動(dòng)優(yōu)化機(jī)制,給出較優(yōu)的調(diào)度流程,開(kāi)發(fā)者僅需要了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和TBEDSL相關(guān)知識(shí),便可指定目標(biāo)生成代碼,進(jìn)一步被編譯成專用內(nèi)核。TIK開(kāi)發(fā)難度較高,適用于對(duì)于TVM編程及達(dá)芬奇結(jié)構(gòu)都非常了解的開(kāi)發(fā)者使用。這種方式的接來(lái)自:百科
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