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操作功能,如对图片进行分类处理、输入图片预处理及输出图片数据的标识等。计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(来自:百科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
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0,擅长大规模视觉识别、自动机器学习等领域。 课程简介 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章来自:百科1. 多模态审核:支持同时对视频字幕、声音与画面多维度智能核查; 2. 准确率高:采用深度卷积神经网络与海量训练数据,模型识别准确率高; 3. 识别速度快:实时对视频进行审核,快速识别视频违规项。 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来自:百科
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