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大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉入雙向對偶系統(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自：百科
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它進行訓練和驗證。MNIST數(shù)據(jù)集包含0~9這10種數(shù)字，每一種數(shù)字都包含大量不同形態(tài)的手寫數(shù)字圖片訓練集，分為訓練集和測試集。訓練集涵蓋6萬張手寫數(shù)字圖片，測試級涵蓋1萬張手寫數(shù)字圖片。每一張圖片皆為經(jīng)過尺寸標準化的黑白圖像，是28*28像素，像素值為0或者1的二值化圖像。MN來自：百科![]()
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(jīng)網(wǎng)絡基礎概念 第2章 數(shù)據(jù)集處理 第3章 網(wǎng)絡構建 第4章 正則化 第5章 優(yōu)化器 第6章 初始化 第7章 參數(shù)調節(jié) 第8章 深度信念網(wǎng)絡 第9章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 第10章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡 華為云 面向未來的智能世來自：百科![]()
云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要較高算力和能好的來自：百科![]()
云知識 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(shù)據(jù)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![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
華為云計算 云知識 AI人工智能免費學習課程 AI人工智能免費學習課程 時間：2020-12-02 19:17:08 想系統(tǒng)學AI，但苦于沒有渠道和路徑，莫慌，由華為云學院潛心打造、用心打磨的AI體系化好課，是2020年不可錯過的普惠AI課程！課程擁有資深專家講師陣容，華為云AI來自：百科![]()
華為云計算 云知識 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎 時間：2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。神經(jīng)網(wǎng)絡是深度學習的重要基礎，理解神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理、優(yōu)化目標與實現(xiàn)方法是學習后面內容的關鍵，這也是本課程的重點所在。 目標學員來自：百科![]()
rk Processing Unit，神經(jīng)網(wǎng)絡處理器。 在維基百科中，NPU這個詞條被直接指向了“人工智能加速器”，釋義是這樣的： “人工智能加速器（AI accelerator）是一類專用于人工智能（特別是人工神經(jīng)網(wǎng)絡、機器視覺、機器學習等）硬件加速的微處理器或計算系統(tǒng)。典型的來自：百科![]()
and why 第3章 神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)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(shù)字化是來自：百科![]()
P系列：計算加速型或推理加速型 彈性云服務器 ，適合于深度學習、科學計算、CAE等。 GPU加速云服務器在售實例 GPU加速實例總覽 主售：計算加速型P2s、推理加速型Pi2、圖形加速增強型G6 在售：除主售外的其他GPU機型均為在售機型，如果在售機型售罄，推薦使用主售機型 圖像加速G系列 圖形加速增強型G6v 圖形加速增強型G6（主售）來自：專題![]()
流程編排器進行統(tǒng)籌。流程編排器向開發(fā)者提供用于深度學習計算的開發(fā)平臺，包含計算資源、運行框架以及相關配套工具等，讓開發(fā)者可以便捷高效的編寫在特定硬件設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(jīng)網(wǎng)絡的原始模型轉化成最終可以執(zhí)行在昇騰AI處理器上運來自：百科![]()
手寫數(shù)字識別模型。 課程目標 通過本課程的學習使學員掌握深度學習平臺應用及入門深度學習。 課程大綱 第1節(jié) 導讀&往期內容回顧 第2節(jié) 深度學習平臺介紹 第3節(jié) 深度學習入門示例介紹 第4節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡構建多分類模型 第5節(jié) 華為云深度學習平臺實操演練 華為云 面向未來的智能世界，來自：百科![]()
使用data表示；入?yún)閟hape，name，dtype,是為Tensor對象的屬性。 3.定義計算過程 4.定義調度過程 5.算子構建 6.測試驗證 誒等一等，還沒結束呢。只有在仿真環(huán)境中驗證了算子功能的正確性，自定義算子的開發(fā)才算完成。 ST測試流程 我們需要用ST測試（即S來自：百科
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