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大V讲堂——能耗高效的深度学习
的深度学习。 课程目标 通过本课程的学习,使学员了解如下知识: 1、高效的结构设计。 2、用NAS搜索轻量级网络。 3、数据高效的模型压缩。 4、1bit量化。 课程大纲 第1章 能耗高效的深度学习的背景 第2章 高效的神经元和结构设计 第3章 基于NAS的轻量级神经网络 第4章
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从MindSpore手写数字识别学习深度学习
更好的训练效果。 本次训练所使用的经过数据增强的图片 基于深度学习的识别方法 与传统的机器学习使用简单模型执行分类等任务不同,此次训练我们使用深度神经网络作为训练模型,即深度学习。深度学习通过人工神经网络来提取特征,不同层的输出常被视为神经网络提取出的不同尺度的特征,上一层的输出
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2019天津大学生信息技术新工科工程实践创新设计赛
中国特色工程教育的“新体系”,继承工程教育改革发展的成功经验,深化工程人才培养改革,发挥自身与行业产业紧密联系的优势,面向当前和未来产业发展急需,主动优化学科专业布局,促进现有工科的交叉复合、工科与其他学科的交叉融合,积极发展新兴工科,拓展工科专业的内涵和建设重点,构建创新价值链
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大V讲堂——开放环境下的自适应视觉感知
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KubeEdge Sedna如何实现边缘AI模型精度提升50%