- 摘要单幅图像去雾是一项具有挑战性的不适定问题，它旨在从观测到的雾图中估计出潜在的清晰图像。一些现有的基于深度学习的方法致力于通过增加卷积的深度或宽度来提高模型性能。卷积神经网络（CNN）结构的学习能力仍待充分探索。在本文中，我们提出了一种包含细节增强卷积（DEConv）和内容引导注意力（CGA）的细节增强注意力模块（DEAB），以增强特征学习，从而提升去雾性能。具体而言，DEConv将先验... 摘要单幅图像去雾是一项具有挑战性的不适定问题，它旨在从观测到的雾图中估计出潜在的清晰图像。一些现有的基于深度学习的方法致力于通过增加卷积的深度或宽度来提高模型性能。卷积神经网络（CNN）结构的学习能力仍待充分探索。在本文中，我们提出了一种包含细节增强卷积（DEConv）和内容引导注意力（CGA）的细节增强注意力模块（DEAB），以增强特征学习，从而提升去雾性能。具体而言，DEConv将先验...
- 摘要一、论文介绍论文主题：本文介绍了一种名为DEA-Net的图像去雾算法。背景信息：单幅图像去雾是一项具有挑战性的任务，旨在从观测到的雾图中恢复出潜在的清晰图像。传统的去雾方法以及现有的基于深度学习的方法都存在不足，尤其是在处理复杂场景和非均匀雾分布时。核心贡献：论文提出了一种包含细节增强卷积（DEConv）和内容引导注意力（CGA）的细节增强注意力模块（DEAB），用于提升去雾性能。二、创... 摘要一、论文介绍论文主题：本文介绍了一种名为DEA-Net的图像去雾算法。背景信息：单幅图像去雾是一项具有挑战性的任务，旨在从观测到的雾图中恢复出潜在的清晰图像。传统的去雾方法以及现有的基于深度学习的方法都存在不足，尤其是在处理复杂场景和非均匀雾分布时。核心贡献：论文提出了一种包含细节增强卷积（DEConv）和内容引导注意力（CGA）的细节增强注意力模块（DEAB），用于提升去雾性能。二、创...
- 摘要本文将分享笔者在项目中应用华为昇腾AI处理器的使用感受和实践经验，探讨其在智能计算和深度学习领域的突出表现，并提供具体的操作流程和应用案例分析。 关键词华为昇腾AI、深度学习、智能计算、实践分享、案例分析作为一名人工智能和机器学习工程师，我在多个项目中体验了华为昇腾AI处理器的强大计算能力。昇腾AI处理器不仅提升了深度学习模型的训练效率，还显著优化了模型的推理速度。以下是我在项目中应用... 摘要本文将分享笔者在项目中应用华为昇腾AI处理器的使用感受和实践经验，探讨其在智能计算和深度学习领域的突出表现，并提供具体的操作流程和应用案例分析。 关键词华为昇腾AI、深度学习、智能计算、实践分享、案例分析作为一名人工智能和机器学习工程师，我在多个项目中体验了华为昇腾AI处理器的强大计算能力。昇腾AI处理器不仅提升了深度学习模型的训练效率，还显著优化了模型的推理速度。以下是我在项目中应用...
- 在上一部分中，我们讨论了矩阵的基本概念及其在深度学习中的应用。然而，矩阵的世界不仅仅是简单的二维表格，还有一些在深度学习中扮演重要角色的“有名有姓”的矩阵。这些矩阵在理论研究和实际应用中发挥着关键作用。本文将带您深入了解这些矩阵，并探索它们背后的数学原理和用途。 1. 单位矩阵（Identity Matrix）定义单位矩阵是一个对角线上全为 1，其余元素全为 0 的方阵，通常表示为 III。... 在上一部分中，我们讨论了矩阵的基本概念及其在深度学习中的应用。然而，矩阵的世界不仅仅是简单的二维表格，还有一些在深度学习中扮演重要角色的“有名有姓”的矩阵。这些矩阵在理论研究和实际应用中发挥着关键作用。本文将带您深入了解这些矩阵，并探索它们背后的数学原理和用途。 1. 单位矩阵（Identity Matrix）定义单位矩阵是一个对角线上全为 1，其余元素全为 0 的方阵，通常表示为 III。...
- 在深度学习模型的训练过程中，如何有效地从过拟合（Overfitting）到泛化（Generalization）是提升模型性能的关键。过拟合问题通常发生在模型过于复杂、训练数据不足或者训练时间过长时，导致模型在训练集上表现很好，但在新的、未见过的数据上表现较差。相反，良好的泛化能力能够让模型在新的数据集上同样表现出色。本篇文章将深入探讨如何通过多种技巧来优化深度学习模型，从而达到更好的泛化效果... 在深度学习模型的训练过程中，如何有效地从过拟合（Overfitting）到泛化（Generalization）是提升模型性能的关键。过拟合问题通常发生在模型过于复杂、训练数据不足或者训练时间过长时，导致模型在训练集上表现很好，但在新的、未见过的数据上表现较差。相反，良好的泛化能力能够让模型在新的数据集上同样表现出色。本篇文章将深入探讨如何通过多种技巧来优化深度学习模型，从而达到更好的泛化效果...
- 深度学习作为当前人工智能领域的核心技术之一，已在语音识别、计算机视觉、自然语言处理等多个领域取得了显著进展。在训练深度神经网络时，优化策略是确保模型有效学习、加速收敛的重要手段。优化算法不仅仅依赖于基本的梯度下降方法，还需要结合不同的技巧与创新策略来提高训练效率，克服梯度消失、梯度爆炸等问题。本篇文章将从基础优化算法入手，逐步介绍优化策略的进展与前沿创新，最后结合代码实例展示如何在实际中应用... 深度学习作为当前人工智能领域的核心技术之一，已在语音识别、计算机视觉、自然语言处理等多个领域取得了显著进展。在训练深度神经网络时，优化策略是确保模型有效学习、加速收敛的重要手段。优化算法不仅仅依赖于基本的梯度下降方法，还需要结合不同的技巧与创新策略来提高训练效率，克服梯度消失、梯度爆炸等问题。本篇文章将从基础优化算法入手，逐步介绍优化策略的进展与前沿创新，最后结合代码实例展示如何在实际中应用...
- 🍞引言卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）是深度学习领域中的一类经典神经网络结构，尤其在图像识别、语音识别等任务中得到了广泛的应用。CNN通过模仿生物视觉系统处理信息的方式，能够高效地从原始输入中提取特征，进而完成分类、回归等任务。在本文中，我们将详细探讨卷积神经网络的基本原理，逐层分析其组成部分，并通过代码示例加深理解。 🍞卷积神经网络... 🍞引言卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）是深度学习领域中的一类经典神经网络结构，尤其在图像识别、语音识别等任务中得到了广泛的应用。CNN通过模仿生物视觉系统处理信息的方式，能够高效地从原始输入中提取特征，进而完成分类、回归等任务。在本文中，我们将详细探讨卷积神经网络的基本原理，逐层分析其组成部分，并通过代码示例加深理解。 🍞卷积神经网络...
- 使用Python实现智能食品营养分析的深度学习模型 使用Python实现智能食品营养分析的深度学习模型
- 单算子API调用方式，是指直接调用单算子API接口，基于C语言的API执行算子。算子工程AscendC从入门到精通系列（三）基于自定义算子工程开发AscendC算子 - 知乎 (zhihu.com)创建完成后，基于工程代码框架完成算子原型定义、kernel侧算子实现、host侧tiling实现，通过工程编译脚本完成算子的编译部署，之后再进行单算子API的调用。 1 基本原理完成自定义算子编译... 单算子API调用方式，是指直接调用单算子API接口，基于C语言的API执行算子。算子工程AscendC从入门到精通系列（三）基于自定义算子工程开发AscendC算子 - 知乎 (zhihu.com)创建完成后，基于工程代码框架完成算子原型定义、kernel侧算子实现、host侧tiling实现，通过工程编译脚本完成算子的编译部署，之后再进行单算子API的调用。 1 基本原理完成自定义算子编译...
- 如果已经通过Ascend C编程语言实现了算子，那该如何通过pybind进行调用呢？ 1 Pybind调用介绍通过PyTorch框架进行模型的训练、推理时，会调用很多算子进行计算，其中的调用方式与kernel编译流程有关。对于自定义算子工程，需要使用PyTorch Ascend Adapter中的OP-Plugin算子插件对功能进行扩展，让torch可以直接调用自定义算子包中的算子，详细内容... 如果已经通过Ascend C编程语言实现了算子，那该如何通过pybind进行调用呢？ 1 Pybind调用介绍通过PyTorch框架进行模型的训练、推理时，会调用很多算子进行计算，其中的调用方式与kernel编译流程有关。对于自定义算子工程，需要使用PyTorch Ascend Adapter中的OP-Plugin算子插件对功能进行扩展，让torch可以直接调用自定义算子包中的算子，详细内容...
- 本次主要讨论下AscendC另外一种开发流程，基于自定义算子工程的算子开发。从算子工程创建、代码编写、编译部署到运行验证的开发全流程，让您对算子开发工程有个宏观的认识，此处我们以输入是动态shape（主要体现在tiling）的Add算子实现为例，为了与内置Add算子区分，定义算子类型为AddCustom。 1、创建工程CANN软件包中提供了工程创建工具msOpGen，开发者可以输入算子原型定... 本次主要讨论下AscendC另外一种开发流程，基于自定义算子工程的算子开发。从算子工程创建、代码编写、编译部署到运行验证的开发全流程，让您对算子开发工程有个宏观的认识，此处我们以输入是动态shape（主要体现在tiling）的Add算子实现为例，为了与内置Add算子区分，定义算子类型为AddCustom。 1、创建工程CANN软件包中提供了工程创建工具msOpGen，开发者可以输入算子原型定...
- 本次主要讨论下AscendC算子的开发流程，基于Kernel直调工程的算子开发。 1 AscendC算子开发的基本流程使用Ascend C完成Add算子核函数开发；使用ICPU_RUN_KF CPU调测宏完成算子核函数CPU侧运行验证；使用<<<>>>内核调用符完成算子核函数NPU侧运行验证。在正式的开发之前，还需要先完成环境准备和算子分析工作，开发Ascend C算子的基本流程如下图所示：... 本次主要讨论下AscendC算子的开发流程，基于Kernel直调工程的算子开发。 1 AscendC算子开发的基本流程使用Ascend C完成Add算子核函数开发；使用ICPU_RUN_KF CPU调测宏完成算子核函数CPU侧运行验证；使用<<<>>>内核调用符完成算子核函数NPU侧运行验证。在正式的开发之前，还需要先完成环境准备和算子分析工作，开发Ascend C算子的基本流程如下图所示：...
- Ascend C是CANN针对算子开发场景推出的编程语言，原生支持C和C++标准规范，兼具开发效率和运行性能。基于Ascend C编写的算子程序，通过编译器编译和运行时调度，运行在昇腾AI处理器上。使用Ascend C，开发者可以基于昇腾AI硬件，高效的实现自定义的创新算法。 Ascend C是CANN针对算子开发场景推出的编程语言，原生支持C和C++标准规范，兼具开发效率和运行性能。基于Ascend C编写的算子程序，通过编译器编译和运行时调度，运行在昇腾AI处理器上。使用Ascend C，开发者可以基于昇腾AI硬件，高效的实现自定义的创新算法。
- 在计算机科学和深度学习领域，算子 tiling（有时也被称作操作符 tiling 或者循环 tiling）是一种优化技术，主要用于提高计算效率，尤其是在处理大规模张量运算时。Tiling 技术通常用于将大的计算任务分解成更小的块，这些小块可以在内存中更高效地处理，或者更适合并行计算环境。 在计算机科学和深度学习领域，算子 tiling（有时也被称作操作符 tiling 或者循环 tiling）是一种优化技术，主要用于提高计算效率，尤其是在处理大规模张量运算时。Tiling 技术通常用于将大的计算任务分解成更小的块，这些小块可以在内存中更高效地处理，或者更适合并行计算环境。
- Ascend Transformer Boost加速库（下文简称为ATB加速库）是一款高效、可靠的加速库，基于华为Ascend AI处理器，专门为Transformer类模型的训练和推理而设计 Ascend Transformer Boost加速库（下文简称为ATB加速库）是一款高效、可靠的加速库，基于华为Ascend AI处理器，专门为Transformer类模型的训练和推理而设计
上滑加载中
推荐直播
-
HDC深度解读系列 - Serverless与MCP融合创新，构建AI应用全新智能中枢2025/08/20 周三 16:30-18:00
张昆鹏 HCDG北京核心组代表
HDC2025期间，华为云展示了Serverless与MCP融合创新的解决方案，本期访谈直播，由华为云开发者专家(HCDE)兼华为云开发者社区组织HCDG北京核心组代表张鹏先生主持，华为云PaaS服务产品部 Serverless总监Ewen为大家深度解读华为云Serverless与MCP如何融合构建AI应用全新智能中枢
回顾中 -
关于RISC-V生态发展的思考2025/09/02 周二 17:00-18:00
中国科学院计算技术研究所副所长包云岗教授
中科院包云岗老师将在本次直播中，探讨处理器生态的关键要素及其联系，分享过去几年推动RISC-V生态建设实践过程中的经验与教训。
回顾中 -
一键搞定华为云万级资源，3步轻松管理企业成本2025/09/09 周二 15:00-16:00
阿言 华为云交易产品经理
本直播重点介绍如何一键续费万级资源，3步轻松管理成本，帮助提升日常管理效率！
回顾中
热门标签