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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)来自：百科
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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来自：百科本教程介绍了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来自：百科
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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。来自：百科![]()
遗洒物、拥堵检测、团雾检测、交通事故等事件监测；车路协同场景中重点推出智能卡口摄像机、毫米波雷达和智能交通微边缘ITS800高精拟合方案，通过雷视拟合技术，实现全天候感知，全方位检测，全实时解析，全要素采集，并通过RSU天线实时向附近车辆广播路侧信息，实现超视距预警，辅助驾驶决策。来自：云商店![]()
三是通过边缘计算单元生成的车牌、车速、位置、姿态、属性、分向车道流量、交通事件检测等数据，有效补充交通大脑管控和服务数据源。 四是通过路口视频、雷达多方向拟合技术保障因设备故障而导致的流量数据不丢失，确保数据完整性，支撑信号控制优化实时准确性。 五是交通事件检测直接通过边缘计算单元在路来自：云商店![]()
（2）设备云端统一管理，离线时本地自闭环 （3）规则分层处理，规则云端配置，边缘进行数据拟合和实时计算、边缘闭环或者根据规则上报云侧 （4）统一AI模型开发和流程调度，云上训练，边缘执行 （5）云侧服务和逻辑按需推至边缘，服务协同、数据协同、Function协同 文中课程 更多课来自：百科![]()
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章来自：百科![]()
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也提供来自：百科![]()
or）、资产管理（Store）、内容编辑（Editor）、物理仿真（Simulation）、云渲染（Rendering）5大平台能力，帮助伙伴和开发者快速构建高质量模型，用于虚拟直播、虚拟视频内容制作等。 华为云 MetaStudio 提供了风格化模型、写实模型、体积视频、虚拟直播、来自：百科![]()
一探究竟吧。 数据集的选择与准备 机器学习中的传统机器学习和深度学习都是数据驱动的研究领域，需要基于大量的历史数据对模型进行训练，再使用模型对新的数据进行推理和预测，因此数据是机器学习中的关键要素之一。 MNIST数据集是目前手写数字识别领域使用最为广泛的公开数据集，大部分识别算来自：百科![]()
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来自：百科![]()
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、运行管来自：百科![]()
为了解决真实世界中的问题，我们的深度学习算法需要巨量的数据，同时也需要机器拥有处理庞大数据的能力，在现实世界中部署神经网络需要平衡效率和能耗以及成本的关系。本课程介绍了能耗高效的深度学习。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解如下知识： 1、高效的结构设计。 2、用NAS搜索轻量级网络。 3、数据高效的模型压缩。 4、1bit量化。来自：百科![]()
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来自：百科![]()
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。 在完成算子的基来自：百科![]()
-VENC模块提供输出视频的编码功能。对于视觉预处理模块的输出数据或原始输入的YUV格式数据，视频编码模块进行编码输出H.264/H.265视频，便于直接进行视频的播放和显示。 -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图来自：百科
