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基于深度學習算法的 語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結合清華大學開源語音數據集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關內容與應用。來自：百科第3章 神經網絡架構搜索的廣義框架 第4章 基于進化的方法 第5章 基于強化學習的方法 第6章 one-shot架構搜索 第7章 在計算視覺領域的廣泛應用 第8章 華為在神經網絡架構搜索領域的進展 第9章 開放性問題和未來方向 華為云 面向未來的智能世界，數字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路來自：百科
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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![]()
更好的訓練效果。 本次訓練所使用的經過數據增強的圖片 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，上一層的輸出來自：百科![]()
分發(fā)給不同的服務器。它用相應的權重表示服務器的處理性能，按照權重的高低以及輪詢方式將請求分配給各服務器，相同權重的服務器處理相同數目的連接數。常用于短連接服務，例如HTTP等服務。 2.最少連接 權重：支持 算法策略：最少連接是通過當前活躍的連接數來估計服務器負載情況的一種動態(tài)調來自：百科![]()
內存回收：將垃圾占用的空間回收，以便將來繼續(xù)分配 具體的垃圾回收算法（如mark-sweep, mark-compact等）是以上三者的組合。 文中課程 ????????更多課程、微認證、沙箱實驗盡在華為云學院????? “垃圾”回收算法的三個組成部分 具體的垃圾回收算法（如mark-sweep來自：百科![]()
任務調度器作為一個硬件執(zhí)行的任務驅動者，為昇騰AI處理器提供具體的目標任務。運行管理器和任務調度器聯(lián)合互動，共同組成了神經網絡任務流通向硬件資源的大壩系統(tǒng)，實時監(jiān)控和有效分發(fā)不同類型的執(zhí)行任務。 總之，整個神經網絡軟件為昇騰AI處理器提供一個軟硬件結合且功能完備的執(zhí)行流程，助力相關AI應用的開發(fā)。 華為云來自：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)展的必由之路。來自：百科![]()
根據當前TBE框架可支持的計算描述API，可采用如下公式來表達Sqrt算子的計算過程 算子代碼的實現(xiàn)可分為以下步驟： 1.算子入參 shape：Tensor的屬性，表示Tensor的形狀，用list或tuple類型表示，例如（3,2,3）、（4,10）； dtype：Tensor的數據類型，用來自：百科![]()
的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解如下知識： 1、高效的結構設計。 2、用NAS搜索輕量級網絡。 3、數據高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學習的背景 第2章 高效的神經元和結構設計 第3章 基于NAS的輕量級神經網絡 第4章來自：百科![]()
深度學習是一種以人工神經網絡為架構，對數據進行表征學習的算法。目前，在圖像、語音識別、自然語言處理、強化學習等許多技術領域中，深度學習獲得了廣泛的應用，并且在某些問題上已經達到甚至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。來自：百科![]()
go語言是最近幾年發(fā)展非?；?span style='color:#C7000B'>的一種語言，它具備和C/C++一樣的運行速度快的優(yōu)點，同時又具備開發(fā)效率高，支持包管理機制高階語言特點。其編譯出來的二進制文件格式和C/C++一樣運行在Linux平臺下是elf格式，運行在windows平臺下是pe格式，但同時在二進制文件的內部細節(jié)上go語言有來自：百科![]()
華為云計算服務產品在當前企業(yè)市場中扮演著不可或缺的角色，通用計算、異構計算、專屬計算作為當前主流計算產品的三大支流，它們各自都存在哪些特性可以在哪些領域中大展所長？ 本次課程通過計算服務的三大講師來為大家分享計算產品的內部技術以及外部場景表現(xiàn)，同時課后還有當堂測試從而達到知識穩(wěn)固的目的。 課程目標 會用云，能看網懂網，了解當前主流計算產品來自：百科![]()
量非結構化數據，提高分析運算速度，具有較強的計算性能。 算法功能特性： 算法可有效檢測高空拋物，準確繪制拋物路線，過濾雨雪、飛鳥、飛蟲等干擾因素，截取拋物、墜物的圖像、視頻等信息并保存。發(fā)送告警信息至管理人員的手機端和網頁端，提供強有力的證據，幫助管理部門及時準確鎖定高空拋物行為人，對其進行教育、警告甚至處罰。來自：云商店![]()
具體網絡模型能找到優(yōu)化后的、可執(zhí)行的、可加速的算子進行功能上的最優(yōu)實現(xiàn)。如果L1芯片使能層的標準算子加速庫中無L2執(zhí)行框架層所需要的算子，這時可以通過張量加速引擎編寫新的自定義算子來支持L2執(zhí)行框架層的需要，因此張量加速引擎通過提供標準算子庫和自定義算子的能力為L2執(zhí)行框架層提供了功能完備性的算子。來自：百科
