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- xilinx的FPGA做深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機(jī)制來解釋說明數(shù)據(jù)，如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用：計(jì)算機(jī)視覺、 語音識(shí)別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自：百科來自：百科
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云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識(shí)： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)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(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科
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本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識(shí)雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(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)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，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，上一層的輸出來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自：百科![]()
至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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。來自：百科![]()
PGA加速的業(yè)務(wù)，為您提供易用、經(jīng)濟(jì)、敏捷和安全的FPGA云服務(wù)。 FPGA加速云服務(wù)器包括兩類： 高性能架構(gòu) 基于DPDK的高性能交互框架，支持流計(jì)算模型，支持?jǐn)?shù)據(jù)流并發(fā)，主要用于RTL開發(fā)場景，滿足用戶高帶寬低時(shí)延的要求。 通用型架構(gòu) 基于SDAccel的通用型交互框架，支持塊計(jì)算模塊，支持Xilinx來自：百科![]()
領(lǐng)域都有海量數(shù)據(jù)的處理，該領(lǐng)域需要硬件加速來解決生物計(jì)算量的性能瓶頸。FPGA云服務(wù)器提供的強(qiáng)大的可編程的硬件計(jì)算能力可以很好滿足海量生物數(shù)據(jù)快速計(jì)算的需求。 金融風(fēng)險(xiǎn)分析：金融行業(yè)對(duì)計(jì)算能力、基于超低時(shí)延和高吞吐能力的及時(shí)響應(yīng)有很高的要求，比如基于 定價(jià) 樹模型的金融計(jì)算、高頻金融來自：百科![]()
SGDMA數(shù)據(jù)傳輸框架，主要用于高級(jí)語言開發(fā)或已有算法移植，滿足用戶快速上線的需求。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不來自：百科![]()
FPGA云服務(wù)的硬件加速資源以池化的形式呈現(xiàn)，我們像分配CPU資源一樣，按照您的需求分配最合適、最經(jīng)濟(jì)的FPGA資源。通過FPGA虛擬化技術(shù)、隔離技術(shù)和分布式技術(shù)，我們可以實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)內(nèi)FPGA資源的共享，而這一切對(duì)您的業(yè)務(wù)都是透明的，從而最大化滿足您業(yè)務(wù)的硬件加速需求。 使用場景 應(yīng)用： 視頻處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、基因組學(xué)研究、金融風(fēng)險(xiǎn)分析來自：百科![]()
華為云開發(fā)者中心 華為云開發(fā)者中心為開發(fā)者提供所有云服務(wù)的API及API手冊、各產(chǎn)品的SDK、可服務(wù)的節(jié)點(diǎn)區(qū)域和各服務(wù)的終端節(jié)點(diǎn)EndPoint和在使用 華為云產(chǎn)品 時(shí)需要用到的CLI工具、業(yè)務(wù)工具等的下載及使用說明。 API SDK API Explorer [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi)來自：百科![]()
碼加速需求。 產(chǎn)品優(yōu)勢 完備的標(biāo)準(zhǔn)支持 華為云FPGA視頻編碼加速服務(wù)支持H.265，H.264編碼標(biāo)準(zhǔn)，并提供高畫質(zhì)，高密度，低時(shí)延檔位的硬件編碼器支持多種應(yīng)用場景，滿足客戶不同的編碼需求。 支持超高清 在4K超高清領(lǐng)域，硬件編碼器可以極大的提升視頻編碼的效率，華為云FPGA視頻編碼加速服務(wù)支持AV1，H來自：百科![]()
云知識(shí) FPGA視頻轉(zhuǎn)碼加速服務(wù)的功能 FPGA視頻轉(zhuǎn)碼加速服務(wù)的功能 時(shí)間：2020-09-22 16:34:51 FPGA視頻轉(zhuǎn)碼加速服務(wù)支持H.265，H.264編碼標(biāo)準(zhǔn)，提供高畫質(zhì)、高密度、低時(shí)延等檔位的FPGA硬件編碼器，支持直播，點(diǎn)播，短視頻等場景，滿足客戶不同的視頻編碼加速需求。來自：百科![]()
HPC保持一致，實(shí)現(xiàn)結(jié)果的高準(zhǔn)確度。 GATK標(biāo)準(zhǔn)流程 支持從原始數(shù)據(jù)fastq到生成vcf/gvcf結(jié)果的BWA+GATK標(biāo)準(zhǔn)生信分析流程的FPGA加速，解決全過程的所有高密度計(jì)算的同時(shí)，提供標(biāo)準(zhǔn)的解決方案，方便客戶的使用。 豐富可靠的云存儲(chǔ) 提供豐富的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，EVS/SF來自：百科![]()
以根據(jù)您的需求隨時(shí)調(diào)整您的彈性云服務(wù)器規(guī)格。公有云提供了幾種類型的彈性云服務(wù)器供您選擇，針對(duì)不同的應(yīng)用場景，可以選擇不同規(guī)格的彈性云服務(wù)器。 通用計(jì)算型 通用計(jì)算型彈性云服務(wù)器主要提供基本水平的vCPU性能、平衡的計(jì)算、內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)資源，同時(shí)可根據(jù)工作負(fù)載的需要實(shí)現(xiàn)性能的突增，具有來自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 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)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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)來自：百科![]()
硬件加速來解決生物計(jì)算量的性能瓶頸。FPGA云服務(wù)器提供的強(qiáng)大的可編程的硬件計(jì)算能力可以很好滿足海量生物數(shù)據(jù)快速計(jì)算的需求。 金融風(fēng)險(xiǎn)分析：金融行業(yè)對(duì)計(jì)算能力、基于超低時(shí)延和高吞吐能力的及時(shí)響應(yīng)有很高的要求，比如基于定價(jià)樹模型的金融計(jì)算、高頻金融交易、基金/證券交易算法、金融風(fēng)險(xiǎn)來自：百科![]()
支持BWA比對(duì)軟件的FPGA異構(gòu)加速，顯著提升BWA計(jì)算效率，大大縮短數(shù)據(jù)比對(duì)時(shí)間。經(jīng)測試30x人重測序數(shù)據(jù)(90GB)比對(duì)耗時(shí)從常規(guī)的20小時(shí)下降到2.5小時(shí)以內(nèi)，且比對(duì)準(zhǔn)確度完全一致。 單個(gè)樣本Germline遺傳變異檢測 支持GATK v3.8和GATK v4.0.6版本的Haplo來自：百科![]()
x16接口，吞吐量高達(dá)100Gbps；FPGA之間提供高達(dá)300Gbps的Mesh光互連網(wǎng)絡(luò)；每片提供64GB的DDR4，接口速率高達(dá)2133MHz。讓您的應(yīng)用不再受限硬件配置 硬件加速器資源池 FPGA云服務(wù)的硬件加速資源以池化的形式呈現(xiàn)，我們像分配CPU資源一樣，按照您的需求分配合適的、經(jīng)濟(jì)的FPGA資源。來自：百科
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