递归张量神经网络  内容精选
  • 金龙客车

    作为整套系统的神经网络,天工为”阿波龙“提供了稳定可靠的数据通道和高效的数据存储服务。 物接入 阿波龙的行驶过程离不开车端雷达及各类传感器实时的数据采集、上报,这就需要有一个稳定可靠、支持高并发的接入系统。物接入(IoT Hub)为阿波龙提供了可支撑亿级并发连接和消息数、海量设备与云端安全可靠的上报及下发双向连接的数据通道。

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  • 祝融号数字人

    AI 性能优异 火星车数字人采用了轻量级的深度神经网络模型,能够实现端到端的表情和口型实时预测,准确率高于98.5%。该模型的驱动渲染性能优异、连线延迟低、互动效果良好。此外,百度数字人还支持预置表情动作与 AI 生成表情的实时混合,满足了不同场景下的使用需要。 驱动方式灵活多样 百度的数字人技术拥有文本驱动、语音驱动、普通 RGB 摄像头面部驱动、深度摄像头面部采集驱动共四种驱动方式。

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  • 使用Nsight工具分析优化应用程序 - GPU云服务器 | 百度智能云文档

    Nsight System使用示例 以手写数字数据库MNIST作为训练数据集,使用PyTorch框架进行神经网络训练。通过Nsight System对训练过程进行性能分析,进而找到性能瓶颈,指导优化训练过程。 1、下载训练所需的数据集和脚本 数据集采用MNIST,训练脚本我们采用该位置的PyTorch代码,基于单块NVIDIA Volta GPU我们将完成多batches和epochs的训练。

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  • 用BML实现开源大模型的预训练(Post-pretrain) - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    不同参数量下的切片数量不同,在转换模型时需进行针对性修改 TENSOR_MODEL_PARALLEL 张量切片数量,与训练保持一致。

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  • 数据集对应关系说明 - ModelBuilder

    机器学习的分支包括深度学习和神经网络,它们是人工智能的重要组成部分。\n\n机器学习的工作原理是通过训练和优化算法来不断改进模型,使得模型能够更好地适应新数据和新情境。这个过程通常包括数据预处理、特征提取、模型训练、评估和调整等步骤。机器学习的应用范围非常广泛,比如语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统等。

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  • 文心千帆大模型实战操作指南 千帆社区

    2)使用torchvision库加载MNIST数据集,并进行数据预处理;transforms.Compose()函数将多个数据预处理操作组合在一起,包括将图像转换为张量和归一化操作;使用datasets.MNIST()函数加载训练和测试数据集;使用torch.utils.data.DataLoader()函数创建数据加载器。 3)定义模型。

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  • 文心千帆大模型实战操作指南 千帆社区

    2)使用torchvision库加载MNIST数据集,并进行数据预处理;transforms.Compose()函数将多个数据预处理操作组合在一起,包括将图像转换为张量和归一化操作;使用datasets.MNIST()函数加载训练和测试数据集;使用torch.utils.data.DataLoader()函数创建数据加载器。 3)定义模型。

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  • 文件管理 对象存储(BOS)

    当您的网络情况较差时,推荐使用AppendObject的方式进行上传,每次追加较小数据(如256kb)。

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  • 我的AI大模型科研搭子AppBuilder 千帆社区

    代表作:精读AI论文、斯坦福CS231N计算机视觉中文精讲、CS224W图神经网络中文精讲、“两天搞定图像分类、目标检测、图像分割、关键点检测毕业设计”、可解释机器学习公开课、OpenMMLab代码实战。 评论 相关推荐 直播 | 从0-1教你搭建AI原生应用,《大模型应用实践》实训营来啦!

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  • 中国跳水队

    百度智能云利用 3D 视觉技术和深度神经网络估算运动员三维的姿态,获得每个关节的三维角度,将跳水过程进行三维再现。有了 3D 的人体姿态就可以实现对跳水动作进行精准的量化评估。比如水花压的不好可能是腾空的高度不够,原因可能是踏板时的加速度不够。 第三步:看得全且看得懂。

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