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- bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出不變 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 時(shí)間：2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的重要基礎(chǔ)，理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、優(yōu)化目標(biāo)與實(shí)現(xiàn)方法是學(xué)習(xí)后面內(nèi)容的關(guān)鍵，這也是本課程的重點(diǎn)所在。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科云知識(shí) 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(shí)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(mén)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(jiǎn)介 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(NAS)來(lái)自：百科
- bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出不變 相關(guān)內(nèi)容
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流程編排器負(fù)責(zé)完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在昇騰AI處理器上的落地與實(shí)現(xiàn)，統(tǒng)籌了整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生效的過(guò)程。 數(shù)字視覺(jué)預(yù)處理模塊在輸入之前進(jìn)行一次數(shù)據(jù)處理和修飾，來(lái)滿足計(jì)算的格式需求。 張量加速引擎作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子兵工廠，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型源源不斷提供功能強(qiáng)大的計(jì)算算子。 框架管理器將原始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型轉(zhuǎn)換成昇來(lái)自：百科模塊都需要統(tǒng)一通過(guò)流程編排器進(jìn)行調(diào)用。 3、數(shù)據(jù)流進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理時(shí)，需要用到模型推理引擎。模型推理引擎主要利用加載好的模型和輸入的數(shù)據(jù)流完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向計(jì)算。 4、在模型推理引擎輸出結(jié)果后，后處理引擎再對(duì)模型推理引擎輸出的數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)處理，如 圖像識(shí)別 的加框和加標(biāo)識(shí)等處理操作。來(lái)自：百科
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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(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)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(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必來(lái)自：百科![]()
-VDEC模塊提供H.264/H.265的視頻解碼功能，對(duì)輸入的視頻碼流進(jìn)行解碼輸出圖像，用于視頻識(shí)別等場(chǎng)景的前處理。 -VENC模塊提供輸出視頻的編碼功能。對(duì)于視覺(jué)預(yù)處理模塊的輸出數(shù)據(jù)或原始輸入的YUV格式數(shù)據(jù)，視頻編碼模塊進(jìn)行編碼輸出H.264/H.265視頻，便于直接進(jìn)行視頻的播放和顯示。 -來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)戰(zhàn)篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)器識(shí)圖的能力 實(shí)戰(zhàn)篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)器識(shí)圖的能力 時(shí)間：2020-12-09 09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器擁有了視覺(jué)的能力，實(shí)戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)！ 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括：深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類(lèi)模型、經(jīng)典入門(mén)示例詳解：構(gòu)建手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別模型。來(lái)自：百科![]()
和輸出。離線模型生成器分析當(dāng)前算子的輸入數(shù)據(jù)來(lái)源，獲取上一層中與當(dāng)前算子直接進(jìn)行銜接的算子類(lèi)型，通過(guò)TBE算子加速庫(kù)的接口進(jìn)入算子庫(kù)中尋找來(lái)源算子的輸出數(shù)據(jù)描述，然后將來(lái)源算子的輸出數(shù)據(jù)信息返回給離線模型生成器，作為當(dāng)前算子的具體輸入張量描述。因此了解了來(lái)源算子的輸出信息就可以自然的獲得當(dāng)前算子輸入數(shù)據(jù)的描述。來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2020-08-19 10:07:38 框架管理器協(xié)同TBE為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成可執(zhí)行的離線模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行之前，框架管理器與昇騰AI處理器緊密結(jié)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(yùn)行管理器使得離線模型和昇騰AI處理器進(jìn)行深度融合。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行時(shí)，框架管理器聯(lián)合了流程編排器、運(yùn)行管來(lái)自：百科![]()
-圖像數(shù)據(jù)可以根據(jù)模型要求經(jīng)過(guò)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(guò)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(jì)算。 -將輸出的圖像數(shù)據(jù)統(tǒng)一通過(guò)JPEG編碼模塊進(jìn)行編碼，完成編碼后處理，將數(shù)來(lái)自：百科![]()
基于對(duì)視頻中的場(chǎng)景信息的分析，輸出豐富而準(zhǔn)確的概念、場(chǎng)景標(biāo)簽 人物識(shí)別 基于對(duì)視頻中的人物信息的分析，輸出準(zhǔn)確的人物標(biāo)簽 視頻 OCR 識(shí)別視頻中出現(xiàn)的文字內(nèi)容，包括字幕、彈幕、以及部分自然場(chǎng)景文字和藝術(shù)字等 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 識(shí)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，識(shí)別精度高，支持實(shí)時(shí)識(shí)別與檢測(cè)來(lái)自：百科![]()
次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出作為下一層的輸入，層層連接構(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 1994年，Yann LeCun發(fā)布了結(jié)合反向傳播的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) LeNet， 其來(lái)自：百科![]()
智能斷句：通過(guò)提取上下文相關(guān)語(yǔ)義特征，并結(jié)合語(yǔ)音特征，智能劃分?jǐn)嗑浼疤砑訕?biāo)點(diǎn)符號(hào)，提升輸出文本的可閱讀性。 中英文混合識(shí)別：支持在中文句子識(shí)別中可夾帶英文字母、數(shù)字等，從而實(shí)現(xiàn)中、英文以及數(shù)字的混合識(shí)別。 即時(shí)輸出識(shí)別結(jié)果：連續(xù)識(shí)別語(yǔ)音流內(nèi)容，即時(shí)輸出結(jié)果，并可根據(jù)上下文語(yǔ)言模型自動(dòng)校正。 自動(dòng)靜音檢測(cè)：對(duì)輸來(lái)自：百科![]()
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(shí)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(luò)相關(guān)軟件模塊、工具鏈以及其它軟件模塊。 1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件主要包含了流程編排器（Matrix），框架管理器（Framework），運(yùn)行管理器（Runtime）、數(shù)字視覺(jué)預(yù)處理模塊（Digital來(lái)自：百科![]()
發(fā)能力，通過(guò)TBE提供的API和自定義算子編程開(kāi)發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開(kāi)發(fā)。 張量（Tensor）是TBE算子中的數(shù)據(jù)，包括輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù)，TensorDesc（Tensor描述符）是對(duì)輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù)的描述，TensorDesc數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包含如下屬性： 名稱(chēng)（na來(lái)自：百科![]()
本實(shí)驗(yàn)通過(guò)模型轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)預(yù)處理/網(wǎng)絡(luò)模型加載/推理/結(jié)果輸出全流程展示昇騰處理器推理應(yīng)用開(kāi)發(fā)過(guò)程，幫助您快速熟悉ACL這套計(jì)算加速庫(kù)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 ① 了解華為昇騰全棧開(kāi)發(fā)工具M(jìn)indStudio及其離線模型轉(zhuǎn)換功能； ② 了解如何使用ACL開(kāi)發(fā)基于華為昇騰處理器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理應(yīng)用 實(shí)驗(yàn)摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境來(lái)自：百科![]()
發(fā)生的動(dòng)作或行為。 人臉提?。?云上人臉提取：分析華為云上的視頻文件或VIS視頻流，識(shí)別其中的人臉并輸出圖片。 邊緣人臉提?。悍治鲞吘壒?jié)點(diǎn)上的RTSP視頻流，識(shí)別其中的人臉并輸出圖片。 人流量統(tǒng)計(jì)： 云上人流量統(tǒng)計(jì)：分析華為云上的視頻文件或VIS視頻流，檢測(cè)穿過(guò)自定義線與區(qū)域的人流量以及視頻幀中的熱點(diǎn)分布信息。來(lái)自：百科![]()
昇騰AI軟件棧運(yùn)行管理器介紹 昇騰AI軟件棧運(yùn)行管理器介紹 時(shí)間：2020-08-19 09:45:52 運(yùn)行管理器是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件任務(wù)流向系統(tǒng)硬件資源的大壩系統(tǒng)閘門(mén)，專(zhuān)門(mén)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)分配提供了資源管理通道。昇騰AI處理器通過(guò)運(yùn)行管理器為應(yīng)用程序提供了存儲(chǔ)（Memory）管理、設(shè)備（De來(lái)自：百科![]()
通過(guò)提取上下文相關(guān)語(yǔ)義特征，并結(jié)合語(yǔ)音特征，智能劃分?jǐn)嗑浼疤砑訕?biāo)點(diǎn)符號(hào)，提升輸出文本的可閱讀性。 中英文混合識(shí)別 支持在中文句子識(shí)別中夾帶英文字母、數(shù)字等，從而實(shí)現(xiàn)中、英文以及數(shù)字的混合識(shí)別。 即時(shí)輸出識(shí)別結(jié)果 連續(xù)識(shí)別語(yǔ)音流內(nèi)容，即時(shí)輸出結(jié)果，并可根據(jù)上下文語(yǔ)言模型自動(dòng)校正。 自動(dòng)靜音檢測(cè) 對(duì)輸來(lái)自：百科![]()
視頻轉(zhuǎn)碼工具設(shè)置了三路輸出，為什么實(shí)際只有兩路輸出？ 可能是由于轉(zhuǎn)碼模板中設(shè)置的分辨率高于原始分辨率導(dǎo)致，點(diǎn)播服務(wù)暫不支持將視頻從低分辨率轉(zhuǎn)碼成高分辨率，若轉(zhuǎn)碼模板設(shè)置的分辨率高于原始分辨率，則將按原始分辨率輸出。如果有兩路視頻流設(shè)置的分辨率都高于原始分辨率，則只輸出一路原始分辨率。具體請(qǐng)參見(jiàn)轉(zhuǎn)碼設(shè)置。來(lái)自：專(zhuān)題
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