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在典型实验室环境下设计和训练的人工智能模型,在行业应用场景变换时,容易导致系统性能急剧下降。本课程将从弱监督视觉理解的角度,介绍在降低模型对特定应用场景数据依赖方面所开展的一些研究工作。 课程简介 本课程介绍了在降低模型对特定应用场景数据依赖方面所开展的一些研究工作。 课程目标 通过本课程的学习,使学员了解:来自:百科现在大多数的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。 课程简介 为了解决真实世界中来自:百科
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来自:百科时间: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对算子也提供来自:百科
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