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TBE基本概念之NPU
Engine)提供了昇腾AI处理器自定义算子开发能力,通过TBE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。 TBE的重要概念之一为NPU,即Neural-network Processing Unit,神经网络处理器。 在维基百科中,NPU这个词条被直接指向了“人工智能加速器”,释义是这样的:
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昇腾AI软件栈流程编排器(Matrix)功能介绍
算引擎由开发者进行自定义来完成所需要的具体功能。 通过流程编排器的统一调用,整个深度神经网络应用一般包括四个引擎:数据引擎,预处理引擎,模型推理引擎以及后处理引擎。 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。
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大V讲堂——开放环境下的自适应视觉感知
通过本课程的学习,使学员了解: 1、如何构建高效的神经网络基础模型。 2、如何学习显著性物体、边缘等通用属性。 3、如何利用通用属性构建弱监督学习模型,并进而利用互联网数据自主完成知识学习。 课程大纲 第1章 什么是开放环境的自适应感知 第2章 面向识别与理解的神经网络共性技术 第3章 通用视觉基元属性感知
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大V讲堂——能耗高效的深度学习
时间:2020-12-08 10:09:21 现在大多数的AI模型,尤其是计算视觉领域的AI模型,都是通过深度神经网络来进行构建的,从2015年开始,学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要较高算力和能好的。并且有大量的研究论文集中于如何将这些AI模型从云上部署到端侧,为AI模型创造更多的应用场景和产业价值。
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数字视觉预处理机制介绍
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