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  • bp神經(jīng)網(wǎng)絡回歸預測 內容精選 換一換
  • 華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽粵港澳大灣區(qū)強降水臨近預測 華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽粵港澳大灣區(qū)強降水臨近預測 時間:2020-12-10 16:40:07 “華為云杯”2020深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽 ·粵港澳大灣區(qū)強降水臨近預測大賽以“數(shù)聚粵港澳,智匯大灣區(qū)”為主題,面向
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    本課程將會講解機器學習相關算法,包括監(jiān)督學習,無監(jiān)督學習,集成算法等。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、掌握有監(jiān)督學習,包括線性回歸,邏輯回歸,KNN,樸素貝葉斯,SVM,決策樹等算法的基礎知識及應用。 2、掌握集成算法包括Bagging及boosting算法的基礎知識及應用。
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  • bp神經(jīng)網(wǎng)絡回歸預測 相關內容
  • 實驗目標與基本要求 通過本實驗將了解如何使用Keras和Tensorflow構建DFCNN的 語音識別 神經(jīng)網(wǎng)絡,并且熟悉整個處理流程,包括數(shù)據(jù)預處理、模型訓練、模型保存和模型預測等環(huán)節(jié)。 實驗摘要 實驗準備:登錄華為云賬號 1. OBS 準備 2.ModelArts應用 3.開始語音識別操作
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    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
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  • bp神經(jīng)網(wǎng)絡回歸預測 更多內容
  • 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。
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    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
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    DL)是機器學習的一種,機器學習是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學習的動機是建立模擬大腦分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡,它模擬大腦的機制來解釋說明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。
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    昇騰AI軟件棧邏輯架及功能介紹 昇騰AI軟件棧邏輯架及功能介紹 時間:2020-08-18 17:12:46 昇騰AI軟件??梢苑譃?span style='color:#C7000B'>神經(jīng)網(wǎng)絡相關軟件模塊、工具鏈以及其它軟件模塊。 1、神經(jīng)網(wǎng)絡軟件主要包含了流程編排器(Matrix),框架管理器(Framework),運行管理器(Runtime)、數(shù)字視覺預處理模塊(Digital
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    算引擎由開發(fā)者進行自定義來完成所需要的具體功能。 通過流程編排器的統(tǒng)一調用,整個深度神經(jīng)網(wǎng)絡應用一般包括四個引擎:數(shù)據(jù)引擎,預處理引擎,模型推理引擎以及后處理引擎。 1、數(shù)據(jù)引擎主要準備神經(jīng)網(wǎng)絡需要的數(shù)據(jù)集(如MNIST數(shù)據(jù)集)和進行相應數(shù)據(jù)的處理(如圖片過濾等),作為后續(xù)計算引擎的數(shù)據(jù)來源。
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    -JPEGD模塊對JPEG格式的圖片進行解碼,將原始輸入的JPEG圖片轉換成YUV數(shù)據(jù),對神經(jīng)網(wǎng)絡的推理輸入數(shù)據(jù)進行預處理。 -JPEG圖片處理完成后,需要用JPEGE編碼模塊對處理后的數(shù)據(jù)進行JPEG格式還原,用于神經(jīng)網(wǎng)絡的推理輸出數(shù)據(jù)的后處理。 -當輸入圖片格式為PNG時,需要調用PNGD解碼
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    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)界面可以完成相應神經(jīng)網(wǎng)絡算子的開發(fā)。 TBE的重要概念之一為NPU,即Neural-network Processing Unit,神經(jīng)網(wǎng)絡處理器。 在維基百科中,NPU這個詞條被直接指向了“人工智能加速器”,釋義是這樣的:
    來自:百科
    網(wǎng)絡的部件、深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡不同的類型以及深度學習工程中常見的問題。 目標學員 需要掌握人工智能技術,希望具備及其學習和深度學習算法應用能力,希望掌握華為人工智能相關產(chǎn)品技術的工程師 課程目標 學完本課程后,您將能夠:描述神經(jīng)網(wǎng)絡的定義與發(fā)展;熟悉深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡的重要“部件”;熟
    來自:百科
    務高峰場景,可以很好的支持報文內容和時序自定義、多事務組合的復雜場景測試。通過CPTS,我們希望將性能壓測本身的工作持續(xù)簡化,將更多的精力回歸到關注業(yè)務和性能問題本身,同時降低成本、提升穩(wěn)定性、優(yōu)化用戶體驗,最大程度地幫助企業(yè)提升商業(yè)價值。 圖1云性能測試服務 華為云 面向未來的
    來自:百科
    歡迎進入《AI專業(yè)學習路徑》課程學習活動,立即報名學習,了解更多的活動規(guī)則。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來以及算力的提升將AI(人工智能)技術推向了第三次高潮,在AI技術火熱的背后仍然要回歸理性,正確的認識AI。 課程簡介 本課程主要介紹人工智能的概念、層次結構及發(fā)展歷史,人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展與戰(zhàn)略規(guī)劃,并探討華為全棧全場景AI的戰(zhàn)略。
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    基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡 第4章 數(shù)據(jù)高效的神經(jīng)網(wǎng)絡壓縮 第5章 1-bit等價性研究 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
    來自:百科
    作業(yè)流程的電子化,更是回歸管理本質,確保運營績效的達成。鏈建科技以客戶需求為優(yōu)先,通過高效落地實施計劃及執(zhí)行,快速響應、定期跟蹤、及時反饋和解決處理的閉環(huán)管理,確??蛻粼趹眠^程中得到持續(xù)優(yōu)質的服務。 為了提供多維度的支持服務,鏈建科技還提供了多種服務渠道,包括400電話、郵箱、
    來自:專題
    Core提供了充足的數(shù)據(jù)源,從而滿足了神經(jīng)網(wǎng)絡計算中大數(shù)據(jù)量、大帶寬的需求。 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。
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    通過本課程的學習,使學員了解: 1、如何構建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡基礎模型。 2、如何學習顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構建弱監(jiān)督學習模型,并進而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識學習。 課程大綱 第1章 什么是開放環(huán)境的自適應感知 第2章 面向識別與理解的神經(jīng)網(wǎng)絡共性技術 第3章 通用視覺基元屬性感知
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    部署在AI1型服務器上執(zhí)行的方法。 實驗目標與基本要求 本實驗主要介紹基于AI1型 彈性云服務器 完成黑白圖像上色應用開發(fā),通過該實驗了解將神經(jīng)網(wǎng)絡模型部署到昇騰310處理器運行的一般過程和方法。 基本要求: 1. 對業(yè)界主流的深度學習框架(Caffe、TensorFlow等)有一定了解。
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    時間:2020-08-19 09:27:09 神經(jīng)網(wǎng)絡構造中,算子組成了不同應用功能的網(wǎng)絡結構。而張量加速引擎(Tensor Boost 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
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    算法豐富:提供圖像分類、物體檢測等幾十種CNN/RNN神經(jīng)網(wǎng)絡算法模型;提供大量基于開源數(shù)據(jù)集訓練好的模型,加速模型訓練 使用便捷:無縫對接華為云的OBS存儲和GPU高性能計算,滿足各類業(yè)務場景需求 專業(yè)性強:可基于雷達數(shù)據(jù),實現(xiàn)極端天氣(大風、暴雨、冰雹)的檢測與預測 多媒體服務場景 為解決傳統(tǒng)氣象
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