- 随着边缘设备数量指数级增长以及设备性能的提升，边云协同机器学习应运而生，以期打通机器学习的最后一公里。 随着边缘设备数量指数级增长以及设备性能的提升，边云协同机器学习应运而生，以期打通机器学习的最后一公里。
- 本节主要对于神经网络的参数生成和训练进行讲解，涉及到了前向传播和后向传播的概念与知识！ 本节主要对于神经网络的参数生成和训练进行讲解，涉及到了前向传播和后向传播的概念与知识！
- 多模态机器学习旨在从多种模态建立一种模型，能够处理和关联多种模态的信息。考虑到数据的异构性，MMML（Multimodal Machine Learning）领域带来了许多独特的挑战，总体而言五种：表示、转化、对齐、融合、协同学习。 多模态机器学习旨在从多种模态建立一种模型，能够处理和关联多种模态的信息。考虑到数据的异构性，MMML（Multimodal Machine Learning）领域带来了许多独特的挑战，总体而言五种：表示、转化、对齐、融合、协同学习。
- 4月25日，华为云CEO余承东在华为开发者大会 #HDC.Cloud 2021 期间，重磅发布了华为云盘古系列大模型，帮助千行百业解决 AI 模型难以泛化和复制的问题，开启 AI 工业化开发新模式。华为云盘古大模型基于华为云一站式AI开发平台ModelArts构建，包含了：华为云盘古NLP大模型：是业界首个2000亿参数中文预训练模型，预训练阶段学习了40TB中文文本数据，是最接近人类中文理... 4月25日，华为云CEO余承东在华为开发者大会 #HDC.Cloud 2021 期间，重磅发布了华为云盘古系列大模型，帮助千行百业解决 AI 模型难以泛化和复制的问题，开启 AI 工业化开发新模式。华为云盘古大模型基于华为云一站式AI开发平台ModelArts构建，包含了：华为云盘古NLP大模型：是业界首个2000亿参数中文预训练模型，预训练阶段学习了40TB中文文本数据，是最接近人类中文理...
- 作者认为以前的NAS在sample layer的op的时候，都是独立的，没有考虑之前layer的采样情况，搜索阶段的进化算法只允许变异和交叉操作，没有考虑层间的关系，导致了次优结果。所以用Monte Carlo Tress(MCT)方法捕捉层间依赖，存储过往op采样和性能信息。 作者认为以前的NAS在sample layer的op的时候，都是独立的，没有考虑之前layer的采样情况，搜索阶段的进化算法只允许变异和交叉操作，没有考虑层间的关系，导致了次优结果。所以用Monte Carlo Tress(MCT)方法捕捉层间依赖，存储过往op采样和性能信息。
- 随着AI的快速发展，如何快速准备大量高质量的数据已经成为AI开发过程中一个极具挑战性的问题！ 为了解决这类问题，本案例将为您演示：1.如何使用数据校验功能快速对数据进行清洗；2.如何使用自动分组功能从众多数据中选出想要的数据；3.如何使用标注工具快速完成标注；4.如何使用智能标注等功能加速数据标注。用户只需要进行确认或者稍作调整即可完成标注，可以大大提高数据标注效率，节省用户标注时间。 随着AI的快速发展，如何快速准备大量高质量的数据已经成为AI开发过程中一个极具挑战性的问题！ 为了解决这类问题，本案例将为您演示：1.如何使用数据校验功能快速对数据进行清洗；2.如何使用自动分组功能从众多数据中选出想要的数据；3.如何使用标注工具快速完成标注；4.如何使用智能标注等功能加速数据标注。用户只需要进行确认或者稍作调整即可完成标注，可以大大提高数据标注效率，节省用户标注时间。
- Faiss是由Facebook AI Research研发的为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类的框架。通过其官方给出的新手指南，我们可以快速地体验Faiss的基本功能。但是，相信大多数人看完官方的新手指南后，对Faiss很多的概念还是有点模糊、无法清晰的明确这些概念之间的边界。比如说在Faiss中，Quantizer是个什么概念、其与Index之间的联系是什么；还有各种Inde... Faiss是由Facebook AI Research研发的为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类的框架。通过其官方给出的新手指南，我们可以快速地体验Faiss的基本功能。但是，相信大多数人看完官方的新手指南后，对Faiss很多的概念还是有点模糊、无法清晰的明确这些概念之间的边界。比如说在Faiss中，Quantizer是个什么概念、其与Index之间的联系是什么；还有各种Inde...
- 基于华为视觉计划，华为云将为AI开发者带来神秘大礼 基于华为视觉计划，华为云将为AI开发者带来神秘大礼
- 地标识别，基于深度学习及大规模图像训练，支持上千种物体识别及场景识别，广泛应用于拍照识图、幼教科普、图片分类等场景。本文将为大家带来6种关于地标识的算法整理和总结。 地标识别，基于深度学习及大规模图像训练，支持上千种物体识别及场景识别，广泛应用于拍照识图、幼教科普、图片分类等场景。本文将为大家带来6种关于地标识的算法整理和总结。
- 本文解决了两个挑战：一是在没有明确监督的情况下，将尚未引入的目标识别为“未知”，二是让网络进行N+1式增量学习。 虽然目标检测技术目前已经发展得较为成熟，但如果要真正能实现让计算机像人眼一样进行识别，有项功能一直尚未达成——那就是像人一样能识别现实世界中的所有物体，并且能够逐渐学习认知新的未知物体。来自澳大利亚国立大学和瑞典林雪平⼤学的学者发现并解决了这个问题。他们提出了一种新颖的方案：Op... 本文解决了两个挑战：一是在没有明确监督的情况下，将尚未引入的目标识别为“未知”，二是让网络进行N+1式增量学习。 虽然目标检测技术目前已经发展得较为成熟，但如果要真正能实现让计算机像人眼一样进行识别，有项功能一直尚未达成——那就是像人一样能识别现实世界中的所有物体，并且能够逐渐学习认知新的未知物体。来自澳大利亚国立大学和瑞典林雪平⼤学的学者发现并解决了这个问题。他们提出了一种新颖的方案：Op...
- 本文带来什么是可解释AI，如何使用可解释AI能力来更好理解图片分类模型的预测结果，获取作为分类预测依据的关键特征区域，从而判断得到分类结果的合理性和正确性，加速模型调优。 本文带来什么是可解释AI，如何使用可解释AI能力来更好理解图片分类模型的预测结果，获取作为分类预测依据的关键特征区域，从而判断得到分类结果的合理性和正确性，加速模型调优。
- 现在从流程的最左边开始，先用手机拍了一张照片，这张照片是在一张A4纸上用铅笔写的数字然后要用opencv打开图片，先要安装并导入opencv库，安装：pip3 install opencv-python安装没有报错，试着导入一下，报错了：>>> import cv2Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <... 现在从流程的最左边开始，先用手机拍了一张照片，这张照片是在一张A4纸上用铅笔写的数字然后要用opencv打开图片，先要安装并导入opencv库，安装：pip3 install opencv-python安装没有报错，试着导入一下，报错了：>>> import cv2Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <...
- 本文我将带大家通过几个小实践快速上手MindSpore，其中包括MindSpore端边云统一格式及华为智慧终端背后的黑科技。 本文我将带大家通过几个小实践快速上手MindSpore，其中包括MindSpore端边云统一格式及华为智慧终端背后的黑科技。
- 本文就目标检测算法的基础知识进行简要综述，方便大家学习查看。 本文就目标检测算法的基础知识进行简要综述，方便大家学习查看。
- NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一，也是入门机器学习编程的必备工具。然而对初学者来说，NumPy的大量运算方法非常难记。最近，国外有位程序员讲NumPy的基本运算以图解的方式写下来，让学习过程变得轻松有趣。在Reddit机器学习社区发布不到半天就收获了500+赞。下面就让我们跟随他的教程一起来学习吧！教程内容分为向量 （一维数组）、矩阵 （二维数组）、三维与更高维数组3个部分。... NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一，也是入门机器学习编程的必备工具。然而对初学者来说，NumPy的大量运算方法非常难记。最近，国外有位程序员讲NumPy的基本运算以图解的方式写下来，让学习过程变得轻松有趣。在Reddit机器学习社区发布不到半天就收获了500+赞。下面就让我们跟随他的教程一起来学习吧！教程内容分为向量 （一维数组）、矩阵 （二维数组）、三维与更高维数组3个部分。...
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