华为云计算 云知识 神经网络基础 神经网络基础 时间：2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列课程。神经网络是深度学习的重要基础，理解神经网络的基本原理、优化目标与实现方法是学习后面内容的关键，这也是本课程的重点所在。 目标学员

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华为云计算 云知识 Pod详解-外部输入 Pod详解-外部输入 时间：2021-06-30 19:08:06 Pod可以接收的外部输入方式：环境变量、配置文件以及密钥。 1.环境变量：使用简单，但一旦变更后必须重启容器。 Key-value自定义 From 配置文件（configmap）

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云知识 大V讲堂——神经网络结构搜索 大V讲堂——神经网络结构搜索 时间：2020-12-14 10:07:11 神经网络结构搜索是当前深度学习最热门的话题之一，已经成为了一大研究潮流。本课程将介绍神经网络结构搜索的理论基础、应用和发展现状。 课程简介 神经网络结构搜索(NAS)

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MEM对于70bp-100bp的Illumina数据来说，效果也更好些。 对于上述三种算法，首先需要使用索引命令构建参考基因组的索引，用于后面的比对。所以，使用BWA整个比对过程主要分为两步，第一步建索引，第二步使用BWA MEM进行比对。 bwa的使用需要两中输入文件： Reference

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流程编排器负责完成神经网络在昇腾AI处理器上的落地与实现，统筹了整个神经网络生效的过程。 数字视觉预处理模块在输入之前进行一次数据处理和修饰，来满足计算的格式需求。 张量加速引擎作为神经网络算子兵工厂，为神经网络模型源源不断提供功能强大的计算算子。 框架管理器将原始神经网络模型转换成昇

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本教程介绍了AI解决方案深度学习的发展前景及其面临的巨大挑战；深度神经网络的基本单元组成和产生表达能力的方式及复杂的训练过程。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、了解深度学习。 2、了解深度神经网络。 课程大纲 第1章 深度学习和神经网络 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必

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华为云计算 云知识 实战篇：神经网络赋予机器识图的能力 实战篇：神经网络赋予机器识图的能力 时间：2020-12-09 09:28:38 深度神经网络让机器拥有了视觉的能力，实战派带你探索深度学习！ 课程简介 本课程主要内容包括：深度学习平台介绍、神经网络构建多分类模型、经典入门示例详解：构建手写数字识别模型。

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1、数据引擎主要准备神经网络需要的数据集（如MNIST数据集）和进行相应数据的处理（如图片过滤等），作为后续计算引擎的数据来源。 2、一般输入媒体数据需要进行格式预处理来满足昇腾AI处理器的计算要求，而预处理引擎主要进行媒体数据的预处理，完成图像和视频编解码以及格式转换等操作，并且数字视觉预处理各功

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-JPEGD模块对JPEG格式的图片进行解码，将原始输入的JPEG图片转换成YUV数据，对神经网络的推理输入数据进行预处理。 -JPEG图片处理完成后，需要用JPEGE编码模块对处理后的数据进行JPEG格式还原，用于神经网络的推理输出数据的后处理。 -当输入图片格式为PNG时，需要调用PNGD解

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，被誉为卷积神经网络的“Hello Word”。LeNet-5以及在此之后产生的变体定义了现代卷积神经网络的基本结构，可谓入门级神经网络模型。本次实践使用的模型正是LeNet-5。 LeNet-5由输入层、卷积层、池化层和全连接层组成。输入层用于输入数据；卷积层通过卷积运算对输入进行局

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成分为输入张量描述、权重数据转换和输出张量描述三个流程。在输入张量描述中，计算每个算子的输入维度、内存大小等信息，并且在离线模型生成器中定义好算子输入数据的形式。在权重数据转换中，对算子使用的权重参数进行数据格式（比如FP32到FP16的转换）、形状转换（如分形重排）、数据压缩等

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SIS服务接口支持从对象存储服务上采用临时授权和匿名公开授权的方式获取数据并进行处理。录音文件识别支持从 OBS 上采用授权的方式获取数据并进行处理。 SIS服务接口支持从对象存储服务上采用临时授权和匿名公开授权的方式获取数据并进行处理。录音文件识别支持从OBS上采用授权的方式获取数据并进行处理。 了解更多 文字语音识别 约束与限制

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计算方法和步骤，而调度过程描述完成数据切块和数据流向的规划。算子每次计算都按照固定数据形状进行处理，这就需要提前针对在昇腾AI处理器中的不同计算单元上执行的算子进行数据形状切分，如矩阵计算单元、向量计算单元以及AI CPU上执行的算子对输入数据形状的需求各不相同。 在完成算子的基

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09:16:46 当输入数据进入数据引擎时，引擎一旦检查发现数据格式不满足后续AI Core的处理需求，则可开启数字视觉预处理模块进行数据预处理。如图所示的数据流所示，以图片预处理为例： 1、首先Matrix会将数据从内存搬运到DVPP的缓冲区进行缓存。 2、根据具体数据的格式，预处理

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Core是昇腾AI处理器的算力核心，主要完成神经网络的矩阵相关计算。而AI CPU完成控制算子、标量和向量等通用计算。如果输入数据需要进行预处理操作，DVPP专用硬件模块会被激活并专门用来进行图像和视频数据的预处理执行，在特定场景下为AI Core提供满足计算需求的数据格式。AI Core主要负责大算力的计算任务，AI

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提供的API和自定义算子编程开发界面可以完成相应神经网络算子的开发。 张量（Tensor）是TBE算子中的数据，包括输入数据与输出数据，TensorDesc（Tensor描述符）是对输入数据与输出数据的描述，TensorDesc数据结构包含如下属性： 名称（name）：用于对Te

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自动静音检测：对输入语音流进行静音检测，识别效率和准确率更高。 RASR优势： 识别准确率：采用最新一代 语音识别 技术，基于DNN（深层神经网络）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快：把语言模型，词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了

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课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握神经网络基础理论。 2、掌握深度学习中数据处理的基本方法。 3、掌握深度学习训练中调参、模型选择的基本方法。 4、掌握主流深度学习模型的技术特点。 课程大纲 第1章 神经网络基础概念 第2章 数据集处理 第3章 网络构建 第4章 正则化 第5章

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Engine）作为算子的兵工厂，为基于昇腾AI处理器运行的神经网络提供算子开发能力，用TBE语言编写的TBE算子来构建各种神经网络模型。同时，TBE对算子也提供了封装调用能力。在TBE中有一个优化过的神经网络TBE标准算子库，开发者可以直接利用标准算子库中的算子实现高性能的神经网络计算。除此之外，TBE也提供

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的概念源于人工神经网络的研究，包含多个隐藏层的多层感知器就是深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更抽象的高层代表属性类别或特征，发现数据分布式特征表示。研究深入学习的动机是建立模拟大脑分析学习的神经网络，它模拟大脑的机制来解释说明数据，如图像、声音、文本等数据。 深度学习的

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连续识别语音流内容，即时输出结果，并可根据上下文语言模型自动校正。 自动静音检测 对输入语音流进行静音检测，识别效率和准确率更高。 RASR优势 识别准确率高 采用最新一代语音识别技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。

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