【MindSpore易点通】循环神经网络系列之神经网络模型

需要样本集(x,y)。如果想要预测的输出是有多个分类的,那么这种神经网络就比较适合,例如检测一张数字图片,就有两个输出。总结神经网络模型是人工智能最基础的模型，它的创新是受益于神经科学家对大脑神经元的研究。神经网络通过我自学习的方式可以获得高度抽象的信息，以及手工特征无法获取到的特征，

传输丰富的特征层次结构以实现稳健的视觉跟踪 Transferring Rich Feature Hierarchies for

SO-DLT）。我们首先介绍了SO-DLT中的CNN架构和CNN的离线预训练过程。然后，我们将介绍在线跟踪流程的详细信息。 3.1 概观 跟踪器的训练可分为两个阶段： 1.离线预训练阶段 2.在线微调和跟踪阶段。 在训练前阶段，我们训练CNN学习用于区分对象与非对象的通用对象特征，即，从示例中

【MindSpore易点通】Windows上进行MindSpore的手写数字分类识别入门体验

int（模型保存及控制）、LossMonitor（loss值监视器打印每一步loss值）、Callback（自定义回调函数，自定义训练过程中的操作）等模型检测参数等等构建训练网络：构建自定义回调函数：调用训练网络及参数配置：执行训练的过程如下图：训练完成后会生成以下模型：名称具体

【Android 逆向】ARM CPU 架构体系 ( ARM 内存模型 | ARM 架构堆的实现 | ARM 架构栈的实现 )

文章目录 一、ARM 内存模型二、ARM 架构堆的实现三、ARM 架构栈的实现 一、ARM 内存模型 ARM 架构体系中 , CPU 直接访问内存 , 控制内存中的状态和数据 , 内存中映射外部设备

直播预告 | 盘古研发大模型+软件开发生产线，CodeArts重塑软件开发！

CodeArts如何重塑软件开发？ 9月25日 16：00 锁定华为云PaaS服务直播间！ 精彩看点 看点一：热点话题，专家解读! 1、CodeArts Snap公测时间一手消息 2、解读软件开发生产线CodeArts关键能力及特性

昇思MindSpore技术公开课·大模型专题（第二期）第十一课：PEFT

使用自制的数字图像测试手写数字识别模型的精度

结果通过统计分析，190张图像中，成功识别的图像有53张，正确率0.327。这也就证明了训练时只使用一层神经网络，达不到很好的训练效果。接下来，可以尝试使用卷积神经网络来训练模型并再次测试训练效果。最后，附上本次实验使用到的自制手写数字图像文件。

搭建AI低代码象棋人机对战游戏【我的低代码AI体验】

==ModelArts==是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节，包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署都可以在Mo

初识ChatGPT：AI聊天机器人的革命（1/10）

深度学习：Transformer模型通常包含多个隐藏层，这使得模型能够学习更复杂的语言特征。 2.3 训练数据和语言模式学习 ChatGPT的训练涉及大量的文本数据，这些数据为模型提供了丰富的语言模式。模型通过以下方式学习： 监督学习：在监督学习中，模型从标记的训练数据中学习，这些数据包括输入文本和正确的输出文本。

清晰视界：图像去噪技术在卫星遥感中的突破

分辨率的图像，用于后续的模型训练和算法优化。 确定技术方案： 选择合适的图像去噪算法和模型，如基于深度学习的图像去噪模型、基于传统图像处理方法的去噪算法等。 II. 数据预处理与模型训练 在收集到原始数据后，我们需要对数据进行预处理，并训练模型以实现图像去噪功能。 数据清洗：

【Atlas200DK】【ATC工具】模型转换报错

【功能模块】atc转换失败【操作步骤&问题现象】1、想实现face_detection_camera2、执行atc模型转换时，遇到问题【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

在导出模型时候device_id报类型错误

【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、导出mindir模型时 cpu版本报错gpu版本也报错 此种类型错误找不出解决的方法【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

基于人工智能的地震测井数据融合方法研究

震测井数据。人工智能技术的发展为地震测井数据处理提供了新的思路和工具。通过利用人工智能的算法和模型，可以提高地震测井数据的准确性和可靠性，帮助我们更好地理解和利用地下结构的信息。在接下来的章节中，我们将重点研究基于人工智能的地震测井数据融合方法，探索如何利用人工智能技术来处理和解释地震测井数据。

【云驻共创】走进PEFT

为不需要从头开始训练一个全新的模型。 在具体操作上，微调通常包括以下几个步骤： 1.预训练模型：首先需要一个在大型数据集上预训练好的模型，这个模型已经学会了提取通用特征和执行基本任务的能力。 2.创建目标模型：然后创建一个新模型，通常称为目标模型，它复制了源模型的大部分结构及其参

在一个device芯片中跑多个模型

【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、我现在需要在一个device芯片中跑多个模型，请问有关于这方面的样例吗？2、【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

【Atlas200DK】使用atc转换模型时报错

在按照教程复现猫狗分类过程中到模型转换这一步，报错提示找不到te.platformMindStudio版本为3.0.2（B080）Ascend-Toolkit为20.0.RC1环境变量设置如下

如何解决回归任务数据不均衡的问题？

指标也是连续的目标值。这些应用中需要预测的目标变量往往存在许多稀有和极端值。在连续域的不平衡问题在线性模型和深度模型中都是存在的，在深度模型中甚至更为严重，这是因为深度学习模型的预测往往都是over-confident的，会导致这种不平衡问题被严重的放大。    

神经网络基础

出。性能评估与目标函数类似，唯一的区别是它们不用于训练模型，而只用于评估模型。 在Keras中编译模型很容易：一旦模型编译好，就可以用fit()函数进行训练了，该函数指定了以下参数。epochs：训练轮数，是模型基于训练集重复训练的次数。在每次迭代中，优化器尝试调整权重，以使目标

YOLOv3人体目标检测模型实现（二）

DetectionBlock('l', is_training=is_training, config=self.config) self.detect_2 = DetectionBlock('m', is_training=is_training, config=self.config)

华为云AI盘古跨界时尚圈，设计出四款元旦穿搭

因此多模态预训练模型也被广泛地认为是从限定领域的弱人工智能迈向通用人工智能路径的探索。 ▲盘古工作界面 华为云盘古多模态大模型基于亿级自然图像进行预训练，并在十万级时尚产业数据上进行微调，得到适合应用于服装行业的盘古时尚多模态大模型。面向亿级数据的训练，如果利用单节点8卡V100来训练盘古大模型，耗费的时间需