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AI技术领域课程--深度学习
本课程将会探讨深度学习中的基础理论、算法、使用方法、技巧与不同的深度学习模型。 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
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昇腾AI软件栈逻辑架及功能介绍
,支持离线模型的加速计算。张量加速引擎中包含了标准算子加速库,这些算子经过优化后具有良好性能。算子在执行过程中与位于算子加速库上层的运行管理器进行交互,同时运行管理器与L2执行框架层进行通信,提供标准算子加速库接口给L2执行框架层调用,让具体网络模型能找到优化后的、可执行的、可加
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张量加速引擎(TBE)的三种应用场景
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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数据仓库DWS助力某高校打破数据孤岛实现数据综合分析案例
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GaussDB(DWS)服务_什么是IoT数仓_如何使用IoT数仓
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从MindSpore手写数字识别学习深度学习
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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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