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云知識 大V講堂——神經網絡結構搜索 大V講堂——神經網絡結構搜索 時間：2020-12-14 10:07:11 神經網絡結構搜索是當前深度學習最熱門的話題之一，已經成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經網絡結構搜索的理論基礎、應用和發(fā)展現狀。 課程簡介 神經網絡結構搜索(NAS)來自：百科ModelArts模型訓練 ModelArts模型訓練簡介 ModelArts模型訓練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數據進行探索分析，從中發(fā)現因果關系、內部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型，模型可以應用到新的數據中，得到預測、評價等結果。來自：專題
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華為云計算 云知識 邏輯模型和物理模型的對比 邏輯模型和物理模型的對比 時間：2021-06-02 14:37:26 數據庫 邏輯模型與物理模型的對比如下： 名稱定義：邏輯模型取名按照業(yè)務規(guī)則和現實世界對象的命名規(guī)范來取名；物理模型需要考慮到數據庫產品限制，比如不能出現非法字符，不能使用數據庫關鍵詞，不能超長等約束；來自：百科![]()
格式需求。 張量加速引擎作為神經網絡算子兵工廠，為神經網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網絡模型轉換成昇騰AI處理器支持的形態(tài)，并且將轉換的模型與昇騰AI處理器相融合，引導神經網絡運行并高效發(fā)揮出性能。 運行管理器為神經網絡的任務下發(fā)和分配提供了各種資源管理通道。來自：百科![]()
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)；深度神經網絡的基本單元組成和產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、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡 華為云 面向未來的智能世界，數字化是企業(yè)發(fā)展的必來自：百科![]()
了TBE算子的融合能力，為神經網絡的優(yōu)化開辟一條獨特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應用場景 1、一般情況下，通過深度學習框架中的標準算子實現的神經網絡模型已經通過GPU或者其它類型神經網絡芯片做過訓練。如果將這個神經網絡模型繼續(xù)運行在昇騰AI處理器上時，希望盡量在不改變原始代來自：百科![]()
Executor，OME）以及模型管家（AI Model Manager），如圖所示。開發(fā)者使用離線模型生成器來生成離線模型，以om為后綴的文件進行保存。隨后，軟件棧中的流程編排器調用框架管理器中模型管家，啟動離線模型執(zhí)行器，將離線模型加載到昇騰AI處理器上，最后再通過整個軟件棧完成離線模型的執(zhí)行。從來自：百科![]()
云知識 什么是產品模型 什么是產品模型 時間：2020-09-09 14:43:48 產品模型用于描述設備具備的能力和特性。開發(fā)者通過定義產品模型，在 物聯(lián)網平臺 構建一款設備的抽象模型，使平臺理解該款設備支持的服務、屬性、命令等信息，如顏色、開關等。當定義完一款產品模型后，在進行注冊設來自：百科![]()
備上運行的人工智能應用程序，負責對模型的生成、加載和運算的調度。在L2層將神經網絡的原始模型轉化成最終可以執(zhí)行在昇騰AI處理器上運行的離線模型后，離線模型執(zhí)行器將離線模型傳送給L1芯片使能層進行任務分配。 L1芯片使能層 L1芯片使能層是離線模型通向昇騰AI處理器的橋梁。在收到L來自：百科![]()
方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經網絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數據處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。 4、掌握主流深度學習模型的技術特點。 課程大綱 第1章 神經網絡基礎概念 第2章 數據集處理來自：百科![]()
各功能模塊都需要統(tǒng)一通過流程編排器進行調用。 3、數據流進行神經網絡推理時，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據流完成神經網絡的前向計算。 4、在模型推理引擎輸出結果后，后處理引擎再對模型推理引擎輸出的數據進行后續(xù)處理，如 圖像識別 的加框和加標識等處理操作。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 實戰(zhàn)篇：神經網絡賦予機器識圖的能力 實戰(zhàn)篇：神經網絡賦予機器識圖的能力 時間：2020-12-09 09:28:38 深度神經網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、神經網絡構建多分類模型、經典入門示例詳解：構建手寫數字識別模型。來自：百科![]()
基于深度學習的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同，此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來自：百科![]()
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