对抗神经网络 更多内容
  • 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别

    test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset2, **test_kwargs) # 初始化神经网络模型并复制模型到计算设备上 model = Net().to(device) # 定义训练优化器和学习率策略,用于梯度下降计算

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  • 性能调优

    AOE自动调优更多介绍可参考Ascend转换工具功能说明。 自动高性能算子生成工具 自动高性能算子生成工具AKG(Auto Kernel Generator),可以对深度神经网络模型中的算子进行优化,并提供特定模式下的算子自动融合功能,可提升在昇腾硬件后端上运行模型的性能。 AKG的配置也是在模型转换阶段进行配置

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  • 查询在线服务详情

    Integer 隐向量长度(DEEPFM需要提供此参数)。 最小值:1 最大值:100 architecture Array of integers 神经网络结构(DEEPFM需要提供此参数)。 active_function String 激活函数(DEEPFM需要提供此参数,AutoGroup需要提供此参数)。

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  • 修改在线服务参数

    隐向量长度(DEEPFM需要提供此参数)。 最小值:1 最大值:100 architecture 否 Array of integers 神经网络结构(DEEPFM需要提供此参数)。 active_function 否 String 激活函数(DEEPFM需要提供此参数,AutoGroup需要提供此参数)。

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  • 创建智能场景

    隐向量长度(DEEPFM需要提供此参数)。 最小值:1 最大值:100 architecture 否 Array of integers 神经网络结构(DEEPFM需要提供此参数)。 active_function 否 String 激活函数(DEEPFM需要提供此参数,AutoGroup需要提供此参数)。

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  • 组合作业

    各个策略的详细参数设置和输入输出请单击下方链接查看。 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机-DeepFM 核函数特征交互神经网络-PIN 在“创建组合作业”页面,配置完过滤规则参数之后,进入“排序策略”页签,如图3所示。用户可以根据业务需要在“添加排序策略”下拉框

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  • 更新智能场景内容

    隐向量长度(DEEPFM需要提供此参数)。 最小值:1 最大值:100 architecture 否 Array of integers 神经网络结构(DEEPFM需要提供此参数)。 active_function 否 String 激活函数(DEEPFM需要提供此参数,AutoGroup需要提供此参数)。

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  • 修改训练作业参数

    隐向量长度(DEEPFM需要提供此参数)。 最小值:1 最大值:100 architecture 否 Array of integers 神经网络结构(DEEPFM需要提供此参数)。 active_function 否 String 激活函数(DEEPFM需要提供此参数,AutoGroup需要提供此参数)。

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  • 新建训练作业

    隐向量长度(DEEPFM需要提供此参数)。 最小值:1 最大值:100 architecture 否 Array of integers 神经网络结构(DEEPFM需要提供此参数)。 active_function 否 String 激活函数(DEEPFM需要提供此参数,AutoGroup需要提供此参数)。

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  • 查询联邦学习作业列表

    纵向联邦算法类型枚举。XG_BOOSTXGBoost,LIGHT_BGMLightGBM, LOG ISTIC_REGRESSION逻辑回归,NEURAL_NETWORK神经网络,FIBINETFIBINET approval_status String FL作业审批状态。APPROVED审批通过,APPROVI

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  • 新建多个训练作业

    隐向量长度(DEEPFM需要提供此参数)。 最小值:1 最大值:100 architecture 否 Array of integers 神经网络结构(DEEPFM需要提供此参数)。 active_function 否 String 激活函数(DEEPFM需要提供此参数,AutoGroup需要提供此参数)。

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  • 查询训练作业

    Integer 隐向量长度(DEEPFM需要提供此参数)。 最小值:1 最大值:100 architecture Array of integers 神经网络结构(DEEPFM需要提供此参数)。 active_function String 激活函数(DEEPFM需要提供此参数,AutoGroup需要提供此参数)。

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  • 华为云职业认证类别介绍

    场景AI战略,掌握传统机器学习和深度学习的相关算法;具备利用TensorFlow开发框架和MindSpore开发框架进行搭建、训练、部署神经网络的能力;能够胜任人工智能领域销售、市场、产品经理、项目管理、技术支持等岗位。 HCIP-AI EI Developer 培训与认证具备应

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  • 算法备案公示

    华为云MetaStudio数字人视觉驱动算法 备案编号 网信算备520111252474601240053号 算法基本原理 数字人视觉驱动算法是指使用神经网络,将视频中的人脸表情和人体姿态,转换为表情基系数及数字人骨骼驱动数据的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:单人表演视频。 算法原理:

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  • ModelArts最佳实践案例列表

    Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907) Wav2Lip,人脸说话视频模型,训练、推理 Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频,还可以直接将动态

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  • 查询数据源详情

    Integer 隐向量长度(DEEPFM需要提供此参数)。 最小值:1 最大值:100 architecture Array of integers 神经网络结构(DEEPFM需要提供此参数)。 active_function String 激活函数(DEEPFM需要提供此参数,AutoGroup需要提供此参数)。

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  • Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907)

    p模型。本文档中提供的Wav2Lip模型,是在原生Wav2Lip代码基础上适配后的模型,可以用于NPU芯片训练。 Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频,还可以直接将动态

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  • Wav2Lip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.902)

    p模型。本文档中提供的Wav2Lip模型,是在原生Wav2Lip代码基础上适配后的模型,可以用于NPU芯片训练。 Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频,还可以直接将动态

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  • GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导

    Megatron-LM是一个用于大规模语言建模的模型。它基于GPT(Generative Pre-trained Transformer)架构,这是一种基于自注意力机制的神经网络模型,广泛用于 自然语言处理 任务,如文本生成、 机器翻译 和对话系统等。 DeepSpeed是开源的加速深度学习训练的库。它针对大规模的模型和

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  • HCIP 华为认证高级工程师培训

    支持客户所在地或培训中心培训。 HCIP-AI EI Developer 华为认证企业AI开发高级工程师培训 本培训课程内容主要包括: 深度前馈神经网络、图像处理理论和应用、语音处理理论和应用、自然语言处理理论和应用、华为AI发展战略与全栈全场景解决方案介绍、图像处理实验、语音处理实验、自然语言处理实验。

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  • 什么是安全运营中心

    务器、云应用程序和电子邮件等。在此基础中,XDR将预防、检测、调查和响应相结合,提供可见性、分析、相关事件警报和自动化响应来增强数据安全并对抗威胁。 防火墙 防火墙会监视进出网络的流量,根据SOC定义的安全规则允许或阻止流量。 日志管理 日志管理解决方案通常是SIEM的一部分,它

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