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- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做線性回歸 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(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
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做線性回歸 相關(guān)內(nèi)容
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本課程將會(huì)講解機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，集成算法等。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握有監(jiān)督學(xué)習(xí)，包括線性回歸，邏輯回歸，KNN，樸素貝葉斯，SVM,決策樹(shù)等算法的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 2、掌握集成算法包括Bagging及boosting算法的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。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
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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(mǎn)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![]()
產(chǎn)品 專(zhuān)業(yè) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 專(zhuān)業(yè)數(shù)倉(cāng)支持設(shè)計(jì)應(yīng)用多維分析，快速響應(yīng) 智能設(shè)備維護(hù) 預(yù)測(cè)性維護(hù)，根據(jù)系統(tǒng)過(guò)去和現(xiàn)在的狀態(tài)，采用時(shí)間序列預(yù)測(cè)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)和回歸分析等預(yù)測(cè)推理方法，預(yù)測(cè)系統(tǒng)將來(lái)是否會(huì)發(fā)生故障，何時(shí)發(fā)生故障，發(fā)生故障類(lèi)型，可以提升服務(wù)運(yùn)維效率，降低設(shè)備非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間，節(jié)約現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)人力成本來(lái)自：百科![]()
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![]()
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![]()
。 支持二次訓(xùn)練 支持行業(yè)客戶(hù)二次訓(xùn)練專(zhuān)屬模型，打造大模型體驗(yàn)。 盤(pán)古預(yù)測(cè)大模型產(chǎn)品功能 回歸預(yù)測(cè) 用于連續(xù)值預(yù)測(cè)，可自動(dòng)進(jìn)行任務(wù)理解，分析選擇最適合的回歸模型集合，并融合多個(gè)模型來(lái)提升回歸預(yù)測(cè)精度 分類(lèi)預(yù)測(cè) 用于離散值的預(yù)測(cè)，如：不同類(lèi)別或標(biāo)簽；基于任務(wù)理解和模型選擇推薦能力，來(lái)自：專(zhuān)題![]()
抖音小視頻背景歌名識(shí)別 華為云自動(dòng)學(xué)習(xí)之垃圾分類(lèi) 智能聲音識(shí)別 樹(shù)回歸算法分析房?jī)r(jià)趨勢(shì) ModelArts實(shí)現(xiàn)零售商客戶(hù)分群 智能表單和證件文字識(shí)別 抖音小視頻背景歌名識(shí)別 華為云自動(dòng)學(xué)習(xí)之垃圾分類(lèi) 智能聲音識(shí)別 樹(shù)回歸算法分析房?jī)r(jià)趨勢(shì) ModelArts實(shí)現(xiàn)零售商客戶(hù)分群 智能表單和證件文字識(shí)別來(lái)自：專(zhuān)題![]()
會(huì)和空間，實(shí)現(xiàn)能源消費(fèi)的最優(yōu)化。 根云-能源管理 節(jié)能診斷智能化 提供回歸評(píng)估工具、單耗對(duì)標(biāo)工具和相關(guān)性分析工具等智能化節(jié)能分析工具，幫助企業(yè)科學(xué)評(píng)估能源使用效率，識(shí)別節(jié)能機(jī)會(huì)，實(shí)現(xiàn)節(jié)能診斷的智能化。 提供回歸評(píng)估工具、單耗對(duì)標(biāo)工具和相關(guān)性分析工具等智能化節(jié)能分析工具，幫助企業(yè)科來(lái)自：專(zhuān)題![]()
隊(duì)列是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它具有先進(jìn)先出的特點(diǎn)，是一種應(yīng)用很廣泛的結(jié)構(gòu)。 隊(duì)列是一種特殊的 線性表 ，特殊之處在于它只允許在表的前端（front）進(jìn)行刪除操作，而在表的后端（rear）進(jìn)行插入操作，和棧一樣，隊(duì)列是一種操作受限制的線性表。進(jìn)行插入操作的端稱(chēng)為隊(duì)尾，進(jìn)行刪除操作的端稱(chēng)為隊(duì)頭。隊(duì)列中沒(méi)有元素時(shí)，稱(chēng)為空隊(duì)列。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
所要求性能的過(guò)程，也稱(chēng)為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。常見(jiàn)的有回歸和分類(lèi)。 非監(jiān)督學(xué)習(xí)：在未加標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中，試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。常見(jiàn)的有聚類(lèi)。 強(qiáng)化學(xué)習(xí)：智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí)，以使獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)（強(qiáng)化信號(hào)）函數(shù)值最大。 回歸 回歸反映的是數(shù)據(jù)屬性值在時(shí)間上的特征，產(chǎn)生一個(gè)將數(shù)據(jù)項(xiàng)映射來(lái)自：百科![]()
以對(duì)云硬盤(pán)做格式化、創(chuàng)建文件系統(tǒng)等操作，并對(duì)數(shù)據(jù)做持久化存儲(chǔ)。 云硬盤(pán)（Elastic Volume Service）是一種為E CS 、BMS等計(jì)算服務(wù)提供持久性塊存儲(chǔ)的服務(wù)，通過(guò)數(shù)據(jù)冗余和緩存加速等多項(xiàng)技術(shù)，提供高可用性和持久性，以及穩(wěn)定的低時(shí)延性能。您可以對(duì)云硬盤(pán)做格式化、創(chuàng)建文件系統(tǒng)等操作，并對(duì)數(shù)據(jù)做持久化存儲(chǔ)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
工行為績(jī)效和部門(mén)流程績(jī)效，精準(zhǔn)定位問(wèn)題。大數(shù)據(jù)讓工作行為更公平、科學(xué)地衡量，激活員工，提高效率。 ● 智能高效運(yùn)營(yíng)，提高決策效率：中糧集團(tuán)做價(jià)格審計(jì)時(shí)，要參考諸如國(guó)際市場(chǎng)期貨交易歷史及價(jià)格等信息，這需要員工付出大量的搜集、整理等重復(fù)性工作，效率低、容易出錯(cuò)。在智能運(yùn)營(yíng)階段，信息智能化分析獲取，決策效率得到很大提高。來(lái)自：云商店![]()
Engine）作為算子的兵工廠，為基于昇騰AI處理器運(yùn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供算子開(kāi)發(fā)能力，用TBE語(yǔ)言編寫(xiě)的TBE算子來(lái)構(gòu)建各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。同時(shí)，TBE對(duì)算子也提供了封裝調(diào)用能力。在TBE中有一個(gè)優(yōu)化過(guò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TBE標(biāo)準(zhǔn)算子庫(kù)，開(kāi)發(fā)者可以直接利用標(biāo)準(zhǔn)算子庫(kù)中的算子實(shí)現(xiàn)高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。除此之外，TBE也提供來(lái)自：百科![]()
②低成本與靈活計(jì)費(fèi)：業(yè)務(wù)平穩(wěn)期和高峰期所需資源差異較大，需要按需的資源提供和計(jì)費(fèi)方式，降低成本 ③免運(yùn)維：配置彈性策略即可、無(wú)需客戶(hù)對(duì)彈性資源做運(yùn)維及管理 文中課程 ?????????更多課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)盡在華為云學(xué)院?????? 華為云容器實(shí)例（CCI）三大應(yīng)用場(chǎng)景 華為云容來(lái)自：百科![]()
型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。 4、掌握主流深度學(xué)習(xí)模型的技術(shù)特點(diǎn)。 課程大綱 第1章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)概念 第2章 數(shù)據(jù)集處理 第3章 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 第4章來(lái)自：百科![]()
如下圖所示conv1，pool1，conv2都是此網(wǎng)絡(luò)中的算子名稱(chēng)，其中conv1與conv2算子的類(lèi)型為Convolution，表示分別做一次卷積運(yùn)算。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在華為云學(xué)院 華為云微認(rèn)證：基于昇騰AI處理器的算子開(kāi)發(fā) 針對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型遷移時(shí)常見(jiàn)的算來(lái)自：百科![]()
按需擴(kuò)展：Shared-Nothing開(kāi)放架構(gòu)，可隨時(shí)根據(jù)業(yè)務(wù)情況增加節(jié)點(diǎn)，擴(kuò)展系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和查詢(xún)分析性能。 擴(kuò)容后性能線性提升：容量和性能隨集群規(guī)模線性提升，線性比0.8。 擴(kuò)容不中斷業(yè)務(wù)：擴(kuò)容過(guò)程中支持?jǐn)?shù)據(jù)增、刪、改、查，及DDL操作(Drop/Truncate/Alter t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軟件棧可以分為神經(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
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