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  • 量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 內(nèi)容精選 換一換
  • 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
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    和算法尚在萌芽階段。華為HiQ量子計(jì)算軟件是針對(duì)近期的量子芯片所設(shè)計(jì),通過(guò)軟件開(kāi)源和云平臺(tái)服務(wù),為初學(xué)者和專(zhuān)業(yè)的量子工程師提供的優(yōu)質(zhì)的量子計(jì)算學(xué)習(xí)和開(kāi)發(fā)工具,促進(jìn)量子計(jì)算領(lǐng)域的發(fā)展。 內(nèi)容大綱: 1. 量子計(jì)算的基本原理。 2. 量子計(jì)算近期的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。 3. HiQ軟件在線(xiàn)路仿真和組合優(yōu)化等新增應(yīng)用。
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  • 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(huà)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)
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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(chǎng),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
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  • 量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 更多內(nèi)容
  • 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
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    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。
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    ,在這里展現(xiàn)你的軟件編程的超高技術(shù),與我們一起勇攀智能世界的高峰 馬克斯·普朗克是德國(guó)著名物理學(xué)家、量子力學(xué)重要?jiǎng)?chuàng)始人,普朗克發(fā)表量子論的這一天,被看作自然科學(xué)新紀(jì)元的開(kāi)端,量子力學(xué)的產(chǎn)物電子學(xué)革命將人類(lèi)帶入計(jì)算機(jī)時(shí)代。大賽以“普朗克計(jì)劃”為主題,旨在尋找像普朗克一樣,永不滿(mǎn)足持
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    以解答。 了解更多 量子計(jì)算機(jī)會(huì)不會(huì)對(duì) 區(qū)塊鏈 造成威脅? 量子計(jì)算機(jī)是一種運(yùn)用量子力學(xué)的特性使得計(jì)算機(jī)完成傳統(tǒng)的電子計(jì)算機(jī)無(wú)法完成的算法的計(jì)算機(jī)。它在某些算法上的性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了傳統(tǒng)計(jì)算機(jī),比如,大數(shù)分解算法。傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)分解一個(gè)大數(shù)的復(fù)雜度是指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的,而量子計(jì)算機(jī)只需要多項(xiàng)式時(shí)間
    來(lái)自:專(zhuān)題
    新能力解決實(shí)際問(wèn)題、創(chuàng)造無(wú)限價(jià)值,大賽冠軍最高獎(jiǎng)金高達(dá)20萬(wàn)元。 馬克斯·普朗克是德國(guó)著名物理學(xué)家、量子力學(xué)重要?jiǎng)?chuàng)始人,普朗克發(fā)表量子論的這一天,被看作自然科學(xué)新紀(jì)元的開(kāi)端,量子力學(xué)的產(chǎn)物電子學(xué)革命將人類(lèi)帶入計(jì)算機(jī)時(shí)代。大賽以“普朗克計(jì)劃”為主題,旨在尋找像普朗克一樣,永不滿(mǎn)足持
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    ubeEdge、Volcano等熱門(mén)開(kāi)源項(xiàng)目;與Linux、Apache、開(kāi)源中國(guó)、CNCF等社區(qū)大牛探討最新開(kāi)源技術(shù); ●了解異構(gòu)計(jì)算、量子計(jì)算、函數(shù)編程等前沿理論和未來(lái)技術(shù); 華為 開(kāi)發(fā)者大會(huì) 2021(Cloud)將于4月24日-26日在深圳大學(xué)城(西麗)舉行,屆時(shí)將開(kāi)設(shè)深圳主
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    亮點(diǎn)引關(guān)注 亮點(diǎn)一:“普朗克計(jì)劃”開(kāi)啟,尋找用技術(shù)推動(dòng)世界進(jìn)步的軟件精英 普朗克是德國(guó)著名物理學(xué)家、量子力學(xué)重要?jiǎng)?chuàng)始人。普朗克發(fā)表量子論的這一天,被看作自然科學(xué)新紀(jì)元的開(kāi)端,量子力學(xué)的產(chǎn)物電子學(xué)革命將人類(lèi)帶入計(jì)算機(jī)時(shí)代。本屆大賽主題升級(jí)為“普朗克計(jì)劃”,旨在尋找永不滿(mǎn)足持續(xù)追問(wèn)的
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    新能力解決實(shí)際問(wèn)題、創(chuàng)造無(wú)限價(jià)值,大賽冠軍最高獎(jiǎng)金高達(dá)20萬(wàn)元。 馬克斯·普朗克是德國(guó)著名物理學(xué)家、量子力學(xué)重要?jiǎng)?chuàng)始人,普朗克發(fā)表量子論的這一天,被看作自然科學(xué)新紀(jì)元的開(kāi)端,量子力學(xué)的產(chǎn)物電子學(xué)革命將人類(lèi)帶入計(jì)算機(jī)時(shí)代。大賽以“普朗克計(jì)劃”為主題,旨在尋找像普朗克一樣,永不滿(mǎn)足持
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    學(xué)習(xí)等智能化技術(shù)和安全保障技術(shù),提供擴(kuò)展開(kāi)發(fā)工具,為傳統(tǒng)OA產(chǎn)業(yè)注入新的活力。 訪(fǎng)問(wèn)店鋪 量子增強(qiáng)服務(wù)器密碼機(jī) 量子增強(qiáng)服務(wù)器密碼機(jī)對(duì)各類(lèi)業(yè)務(wù)敏感數(shù)據(jù)提供基于密碼技術(shù)的安全保護(hù),并進(jìn)行量子增強(qiáng),主要用于高速、多任務(wù)并行處理的密碼運(yùn)算,可以滿(mǎn)足應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)的簽名/驗(yàn)證,加密/解密的要求。
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    新能力解決實(shí)際問(wèn)題、創(chuàng)造無(wú)限價(jià)值,大賽冠軍最高獎(jiǎng)金高達(dá)20萬(wàn)元。 馬克斯·普朗克是德國(guó)著名物理學(xué)家、量子力學(xué)重要?jiǎng)?chuàng)始人,普朗克發(fā)表量子論的這一天,被看作自然科學(xué)新紀(jì)元的開(kāi)端,量子力學(xué)的產(chǎn)物電子學(xué)革命將人類(lèi)帶入計(jì)算機(jī)時(shí)代。大賽以“普朗克計(jì)劃”為主題,旨在尋找像普朗克一樣,永不滿(mǎn)足持
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    Engine)作為算子的兵工廠(chǎng),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
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    了遠(yuǎn)程接入服務(wù),可能與中遠(yuǎn)麒麟SSLVPN服務(wù)有關(guān)。 除了中遠(yuǎn)麒麟SSLVPN遠(yuǎn)程接入系統(tǒng)外,云商店還有哪些相關(guān)產(chǎn)品? 量子增強(qiáng)SSL VPN安全網(wǎng)關(guān)系統(tǒng) 量子增強(qiáng)SSL VPN安全網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)構(gòu)建遠(yuǎn)程終端與企業(yè)內(nèi)部應(yīng)用服務(wù)器之間的安全加密通信網(wǎng)絡(luò),保證僅系統(tǒng)授權(quán)認(rèn)證的用戶(hù)能夠訪(fǎng)問(wèn)內(nèi)
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    深度了解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、鯤鵬、昇騰、容器、微服務(wù)、DevOps、數(shù)據(jù)庫(kù)、區(qū)塊鏈、數(shù)據(jù)通信、移動(dòng)邊緣計(jì)算等ICT開(kāi)放能力; 3.了解異構(gòu)計(jì)算、量子計(jì)算、函數(shù)編程等前沿理論和未來(lái)技術(shù); 4.深度參與openEuler、openGauss、MindSpore、KubeEdge、Volca
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    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
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    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
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    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(xiàn)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(xiàn)模型,并拉通了流程編排器和運(yùn)行管理器使得離線(xiàn)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
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    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
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