卷积神经网络 内容精选 换一换
  • 卷积神经网络

    本课程由台湾大学李宏毅教授2022年开发的课程,主要介绍卷积神经网络

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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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  • 卷积神经网络 相关内容
  • 卷积神经网络

    本文介绍了【卷积神经网络】相关内容,与您搜索的卷积神经网络相关。邀你共享云计算使用和开发经验,汇聚云上智慧,共赢智慧未来...更多详情请点击查阅。

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  • 卷积神经网络

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  • 卷积神经网络 更多内容
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  • 昇腾AI软件栈逻辑架及功能介绍

    昇腾AI软件栈逻辑架及功能介绍 昇腾AI软件栈逻辑架及功能介绍 时间:2020-08-18 17:12:46 昇腾AI软件栈可以分为神经网络相关软件模块、工具链以及其它软件模块。 1、神经网络软件主要包含了流程编排器(Matrix),框架管理器(Framework),运行管理器(Runtime)、数字视觉预处理模块(Digital

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  • 昇腾AI软件栈框架管理器功能框架介绍

    时间:2020-08-19 10:07:38 框架管理器协同TBE为神经网络生成可执行的离线模型。在神经网络执行之前,框架管理器与昇腾AI处理器紧密结合生成硬件匹配的高性能离线模型,并拉通了流程编排器和运行管理器使得离线模型和昇腾AI处理器进行深度融合。在神经网络执行时,框架管理器联合了流程编排器、运行管

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  • 深度学习概览

    网络的部件、深度学习神经网络不同的类型以及深度学习工程中常见的问题。 目标学员 需要掌握人工智能技术,希望具备及其学习和深度学习算法应用能力,希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后,您将能够:描述神经网络的定义与发展;熟悉深度学习神经网络的重要“部件”;熟

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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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  • 卷积神经网络简介与Python实现卷积神经网络

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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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  • 卷积神经网络

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  • 张量加速引擎是什么?

    时间:2020-08-19 09:27:09 神经网络构造中,算子组成了不同应用功能的网络结构。而张量加速引擎(Tensor Boost 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

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  • 数字视觉预处理6个模块功能及架构介绍

    -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解码

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  • 卷积神经网络

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  • 华为云视频编辑 VCP是什么

    视频封面:基于互联网在线视频的内容理解,快速输出具有代表性和吸引力的精彩封面 视频摘要:基于视频的内容相关度、精彩画面,提取场景片段制作视频摘要 产品优势 准确拆分,采用深度卷积网络与海量视频数据训练、分析,精确拆分、提取不同主题的片段。 准确提取关键帧,使用光流等技术,结合时域特性,基于内容理解和结构分析,准确提取关键帧。

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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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  • 使用昇腾弹性云服务器实现黑白图像上色应用(C++)

    部署在AI1型服务器上执行的方法。 实验目标与基本要求 本实验主要介绍基于AI1型 弹性云服务器 完成黑白图像上色应用开发,通过该实验了解将神经网络模型部署到昇腾310处理器运行的一般过程和方法。 基本要求: 1. 对业界主流的深度学习框架(Caffe、TensorFlow等)有一定了解。

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  • 什么是图像识别

    类、基于场景内容或者物体的广告推荐等功能更加准确。 图1 图像标签 示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测,准确识别图像中包含的影视明星及网红人物。 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄,还是经过二次翻拍、打印翻拍等手法二次处理的图片。利用翻拍识别

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  • 卷积神经网络介绍

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