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  • bp神經網絡算法視頻 內容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 “垃圾”回收算法的三個組成部分 “垃圾”回收算法的三個組成部分 時間:2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個組成部分: 1. 內存分配:給新建的對象分配空間 2. 垃圾識別:識別哪些對象是垃圾 3.
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    供高性價比的視頻解決方案,是視頻類場景的理想選擇。 機器學習:機器學習中多層神經網絡需要大量計算資源,其中訓練過程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中,F(xiàn)PGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢,可針對不同算法動態(tài)編程設計最
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    來自:專題
    違規(guī)或者關鍵信息,包括踢、扔、拋物體等。 視頻質量分析VQA 視頻質量分析(Video Quality Analysis)是通過深度卷積神經網絡算法識別視頻畫面質量,將視頻畫面的質量進行歸類,從而過濾出清晰的高質量視頻視頻 OCR 視頻OCR(Video Optical Character
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    次訓練我們使用深度神經網絡作為訓練模型,即深度學習。深度學習通過人工神經網絡來提取特征,不同層的輸出常被視為神經網絡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,層層連接構成深度神經網絡。 1994年,Yann LeCun發(fā)布了結合反向傳播的卷積神經網絡 LeNet, 其
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    PGA開發(fā)、測試及培訓。 應用場景: 視頻處理 圖片自動分類識別、圖片搜索、視頻轉碼、實時渲染、互聯(lián)網直播和AR/VR等視頻應用,需要大量的實時計算能力,普通的云服務器難以滿足性能需求,F(xiàn)PGA云服務器可以提供高性價比的視頻解決方案,是視頻類場景的理想選擇 優(yōu)勢 高性能 高并行計
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    網絡的部件、深度學習神經網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:描述神經網絡的定義與發(fā)展;熟悉深度學習神經網絡的重要“部件”;熟
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    264/H.265的視頻解碼功能,對輸入的視頻碼流進行解碼輸出圖像,用于視頻識別等場景的前處理。 -VENC模塊提供輸出視頻的編碼功能。對于視覺預處理模塊的輸出數(shù)據(jù)或原始輸入的YUV格式數(shù)據(jù),視頻編碼模塊進行編碼輸出H.264/H.265視頻,便于直接進行視頻的播放和顯示。 -J
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    通過深度神經網絡來進行構建的,從2015年開始,學術界已經開始注意到現(xiàn)有的神經網絡模型都是需要較高算力和能好的。并且有大量的研究論文集中于如何將這些AI模型從云上部署到端側,為AI模型創(chuàng)造更多的應用場景和產業(yè)價值。 課程簡介 為了解決真實世界中的問題,我們的深度學習算法需要巨量的
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    SGDMA數(shù)據(jù)傳輸框架,主要用于高級語言開發(fā)或已有算法移植,滿足用戶快速上線的需求。 使用場景 應用: 視頻處理、機器學習、基因組學研究、金融風險分析 場景特點: 適合密集計算、高并發(fā)、高帶寬場景。 適用場景: 視頻處理:圖片自動分類識別、圖片搜索、視頻轉碼、實時渲染、互聯(lián)網直播和AR/VR等視頻應用,需要大量的
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