经销商伙伴计划

具有华为云的售前咨询、销售、服务能力,将华为云销售给最终用户的合作伙伴

 

 

 

    bp神经网络研究非线性 内容精选 换一换
  • 神经网络基础

    华为云计算 云知识 神经网络基础 神经网络基础 时间:2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列课程。神经网络是深度学习的重要基础,理解神经网络的基本原理、优化目标与实现方法是学习后面内容的关键,这也是本课程的重点所在。 目标学员

    来自:百科

    查看更多 →

  • 大V讲堂——神经网络结构搜索

    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

    查看更多 →

  • bp神经网络研究非线性 相关内容
  • 昇腾AI软件栈神经网络软件架构

    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

    查看更多 →

  • 计算机视觉基础:深度学习和神经网络

    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由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生,全数字化、全云化、AI驱动,一切皆服务。 华为云将持续创新,携手客户、合作伙伴和开发者,致力于让云无处不

    来自:百科

    查看更多 →

  • bp神经网络研究非线性 更多内容
  • BWA是什么意思

    ack在70-100bp illumina reads上有更好的性能。。它由三个不同的算法: BWA-backtrack:是用来比对Illumina的序列的,reads长度最长能到100bp。- BWA-SW:用于比对long-read,支持的长度为70bp-1Mbp;同时支持剪接性比对。

    来自:百科

    查看更多 →

  • 深度学习

    DL)是机器学习的一种,机器学习是实现人工智能的必由之路。深度学习的概念源于人工神经网络研究,包含多个隐藏层的多层感知器就是深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更抽象的高层代表属性类别或特征,发现数据分布式特征表示。研究深入学习的动机是建立模拟大脑分析学习的神经网络,它模拟大脑的机制来解释说明数据,如图像、声音、文本等数据。

    来自:百科

    查看更多 →

  • 大V讲堂——能耗高效的深度学习

    基于NAS的轻量级神经网络 第4章 数据高效的神经网络压缩 第5章 1-bit等价性研究 华为云 面向未来的智能世界,数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生,全数字化、全云化、AI驱动,一切皆服务。 华为云将持续创新,携手客户、合作伙伴和开发者,致力于

    来自:百科

    查看更多 →

  • 二进制代码相似度比较研究技术汇总

    华为云计算 云知识 二进制代码相似度比较研究技术汇总 二进制代码相似度比较研究技术汇总 时间:2021-12-06 10:32:26 【摘要】 二进制分析技术通常被用来对应用进行安全审计、漏洞检测等,通过分析学术界近20年发表的上百篇学术论文来分析二进制代码相似度比较都有采用了哪

    来自:百科

    查看更多 →

  • 实战篇:神经网络赋予机器识图的能力

    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

    查看更多 →

  • 大V讲堂——开放环境下的自适应视觉感知

    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: 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

    来自:百科

    查看更多 →

  • 从MindSpore手写数字识别学习深度学习

    次训练我们使用深度神经网络作为训练模型,即深度学习。深度学习通过人工神经网络来提取特征,不同层的输出常被视为神经网络提取出的不同尺度的特征,上一层的输出作为下一层的输入,层层连接构成深度神经网络。 1994年,Yann LeCun发布了结合反向传播的卷积神经网络 LeNet, 其

    来自:百科

    查看更多 →

  • 电梯内电瓶车检测

    视频监控 视频检测 人工智能 机器视觉 商品介绍 电瓶车起火事件时有发生,为保证楼宇公共安全,禁止电瓶车进入,该产品采用AI智能算法,利用卷积神经网络技术,通过深度学习实现电瓶车检测功能。 电梯内电瓶车检测商品介绍: 应用场景: 随着电瓶车越来越受欢迎,电瓶车起火事件也时有发生。特别当

    来自:云商店

    查看更多 →

  • 第十六届中国研究生数学建模竞赛华为赛题作品提交

    竞赛主要面向中国(含港澳台地区)的高校、研究所的在读研究生(硕士生、博士生)和已获研究生入学资格的本科应届毕业生,同时积极动员和欢迎国外高校研究生参赛。 【赛事介绍】 中国研究生数学建模竞赛是一项面向中国研究生群体的学术竞赛活动,是广大研究生探索实际问题、开展学术交流、提高创新能

    来自:百科

    查看更多 →

  • 华为杯第二届中国研究生人工智能创新大赛

    华为杯第二届中国研究生人工智能创新大赛 华为杯第二届中国研究生人工智能创新大赛 时间:2020-12-10 14:46:42 “华为杯”第二届中国研究生人工智能创新大赛以“AI赋能 创新引领”为理念,围绕人工智能创新主题,引领未来的战略性技术,激发研究生创新意识,提高研究生创新和实践能力。

    来自:百科

    查看更多 →

  • 图像处理理论、应用与实验

    0系列课程。计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一,它衍生出了一大批快速发展且具有实际作用的应用,包括人脸识别、图像检测、目标监测以及智能驾驶等。这一切本质都是对图像数据进行处理,本课程就图像处理理论及相应技术做了介绍,包括传统特征提取算法和卷积神经网络,学习时注意两者的区别。 目标学员

    来自:百科

    查看更多 →

  • FPGA加速型的使用场景

    便地开发FPGA加速器和部署基于FPGA加速的业务,为您提供易用、经济、敏捷和安全的FPGA云服务。 应用: 视频处理、机器学习、基因组学研究、金融风险分析。 场景特点: 适合密集计算、高并发、高带宽场景。 适用场景: 视频处理:图片自动分类识别、图片搜索、视频转码、实时渲染、互

    来自:百科

    查看更多 →

  • 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

    来自:百科

    查看更多 →

  • FPGA加速型高性能架构弹性云服务器规格及使用场景

    fp1.16xlarge.8 64 448GB 10/10 100 8 2×VU9P KVM 使用场景 应用: 视频处理、机器学习、基因组学研究、金融风险分析 场景特点: 适合密集计算、高并发、高带宽场景。 适用场景: 视频处理:图片自动分类识别、图片搜索、视频转码、实时渲染、互联

    来自:百科

    查看更多 →

  • AI技术领域课程--深度学习

    第8章 深度信念网络 第9章 卷积神经网络 第10章 循环神经网络 华为云 面向未来的智能世界,数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生,全数字化、全云化、AI驱动,一切皆服务。 华为云将持续创新,携手客户、合作伙伴和开发者,致力于让云无处不在,让智能无所不及,共建智能世界云底座。

    来自:百科

    查看更多 →

  • 语音交互服务有什么功能

    RASR优势 识别准确率高 采用最新一代语音识别技术,基于深度神经网络(Deep Neural Networks,简称DNN)技术,大大提高了抗噪性能,使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络,同时在工程上进行了大量的优化,大幅提升解码速度,使识别速度在业内处于领先地位。

    来自:百科

    查看更多 →

  • 通用型架构FPGA加速型弹性云服务器规格及功能介绍

    点内FPGA资源的共享,而这一切对您的业务都是透明的,从而最大化满足您业务的硬件加速需求。 使用场景 应用: 视频处理、机器学习、基因组学研究、金融风险分析 场景特点: 适合密集计算、高并发、高带宽场景。 适用场景: 视频处理:图片自动分类识别、图片搜索、视频转码、实时渲染、互联

    来自:百科

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了