[帮助文档] DSW实例网络配置
创建DSW实例时，如果资源配额选择公共资源，您需要对网络进行相关配置。本文为您介绍如何根据实际使用场景选择网络配置方案。
什么是人工智能领域的卷积神经网络
卷积神经网络是一种深度学习模型，它在处理具有网格拓扑结构的数据，如图像（2D网格）和音频（1D网格）时，表现出色。CNN 通过模仿生物视觉系统的工作原理，能够从图像中自动学习和提取有用的特征，这一能力使其成为视觉识别任务中的首选模型。 CNN 的关键构件 卷积层：这是 CNN 的核心，负责从输入图像...
什么是人工智能的神经网络
在探讨人工智能领域的神经网络之前，我们需要明确什么是人工智能（AI）。人工智能是计算机科学的一个分支，旨在创建能够执行通常需要人类智能的任务的机器。这些任务包括但不限于视觉感知、语言理解、决策和翻译之间的语言。 神经网络，或称为人工神经网络（ANN），是人工智能中的一项关键技术，它受到生物神经网络的...
人工智能与图像识别：基于卷积神经网络的猫狗分类器
随着人工智能技术的快速发展，图像识别已成为该领域的重要应用之一。卷积神经网络（CNN）作为一种深度学习算法，已被广泛用于图像分类、目标检测等任务。本文将介绍如何使用CNN构建一个猫狗分类器，并提供相应的代码示例。一、卷积神经网络的基本原理卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，特别适用于处理图像数据。...
人工智能与图像识别：基于深度学习的卷积神经网络
在人工智能的浪潮中，图像识别已成为了一个核心的技术领域。随着深度学习的崛起，尤其是卷积神经网络（CNN）的广泛应用，图像识别技术取得了巨大的突破。本文将深入探讨基于深度学习的图像识别技术，并给出一个简单的CNN实现的代码示例。一、深度学习在图像识别中的应用深度学习，特别是CNN，为图像识别提供了强大...
人工智能应用工程师技能提升系列2、——TensorFlow2——keras高级API训练神经网络模型
TensorFlow 2中的Keras概述 TensorFlow 2中的Keras是一个高级深度学习API，它是TensorFlow的一个核心组件。Keras被设计为用户友好、模块化和可扩展的，允许快速构建和训练深度学习模型。 在TensorFlow 2中，Keras被集成作为TensorFlow的...
[帮助文档] 使用灵骏智算资源提交DLC任务时配置高性能网络变量和镜像_人工智能平台 PAI(PAI)
在大模型的AI并行计算中，确保算力最优计算性能，需要通过降低通信量、计算和通信交叠、提升通信效率达到通信的最优。 PAI灵骏智算（Serverless）是阿里云基于软硬件一体优化技术，构建高性能异构算力底座，面向大规模深度学习及融合智算，具备高性能、高效率、高利用率等核心优势。本文为您介绍使用高性能...
鱼类识别Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法
一、介绍 鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（'墨鱼', '多宝鱼', '带鱼', '石斑鱼', '秋刀鱼', '章鱼', '红鱼', '罗非鱼', '胖头鱼', '草鱼', '银鱼', '青鱼', '马头鱼', '鱿鱼', '鲇鱼', '鲈鱼', '鲍鱼'...
[帮助文档] 查询PAI灵骏网络拓扑图
PAI灵骏提供了统一的网络通信距离NCD（Network Communication Distance）查询接口，供您对GPU节点（或网卡）间的通信距离进行查询，以实现更优的任务调度，获得最佳的训练性能。本文为您介绍NCD的基本概念、使用NCD的原因以及如何使用NCD。
AI学术交流——“人工智能”和“神经网络学习”
前言本章将会讲解AI中人工智能与神经网络的学习，了解人工智能的发展史，与神经网络。一.人工智能1.“人工智能之父”艾伦·麦席森·图灵英国数学家、逻辑学家，被称为计算机科学之父，人工智能之父。图灵对于人工智能的发展有诸多贡献，提出了一种用于判定机器是否具有智能的试验方法，即图灵试验，每年都有试验的比赛...
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