電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/李彎彎）AI算法是人工智能領(lǐng)域中使用的算法，用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能。這些算法可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)，并被廣泛應(yīng)用于語音識(shí)別、自然語言處理、計(jì)算機(jī)
2024-02-07 00:07:00
4433 David Bourgin 表示他一直在慢慢寫或收集不同模型與模塊的純 NumPy 實(shí)現(xiàn)，它們跑起來可能沒那么快，但是模型的具體過程一定足夠直觀。每當(dāng)我們想了解模型 API 背后的實(shí)現(xiàn)，卻又不想看復(fù)雜的框架代碼，那么它可以作為快速的參考。
2024-01-17 12:36:25102 
這篇文章我們將為 AMD Kria KR260 在 AMD Vitis 上創(chuàng)建硬件加速平臺(tái)。 我們將從 KR260 預(yù)設(shè)文件開始，添加平臺(tái)所需的外設(shè)并對(duì)其進(jìn)行配置。 一切設(shè)置完畢后，我們將把硬件設(shè)計(jì)導(dǎo)出到 XSA。
2024-01-12 09:36:15457 
在這篇文章中，我將逐步講解如何使用 TensorFlow 創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
2024-01-08 09:25:34272 
深度學(xué)習(xí)在科學(xué)計(jì)算中獲得了廣泛的普及，其算法被廣泛用于解決復(fù)雜問題的行業(yè)。所有深度學(xué)習(xí)算法都使用不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來執(zhí)行特定任務(wù)。
2024-01-03 10:28:21460 
Hello大家好，今天給大家分享一下如何基于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)工件切割點(diǎn)位置預(yù)測(cè)，主要是通過對(duì)YOLOv8姿態(tài)評(píng)估模型在自定義的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，生成一個(gè)工件切割分離點(diǎn)預(yù)測(cè)模型
2023-12-22 11:07:46258 
空間的軌跡構(gòu)造方法，包括直線、圓弧、NURBS自由曲線等軌跡的構(gòu)造方程。
模型機(jī)器人測(cè)試與仿真：通過LabVIEW編程，項(xiàng)目在PC端實(shí)現(xiàn)了算法和運(yùn)動(dòng)仿真。六軸模型機(jī)器人被用作實(shí)體測(cè)試對(duì)象，通過模塊化方法
2023-12-21 20:03:18
自主學(xué)習(xí)能力的提升，即不斷地與環(huán)境交互和從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，不斷優(yōu)化自己的模型和算法，提高自己的性能和適應(yīng)性，這將使得機(jī)器人能夠適應(yīng)不同的任務(wù)和環(huán)境，并能夠不斷改進(jìn)自己的表現(xiàn)
2023-12-06 09:41:25100 本文將繼續(xù)修煉回歸模型算法，并總結(jié)了一些常用的除線性回歸模型之外的模型，其中包括一些單模型及集成學(xué)習(xí)器。 保序回歸、多項(xiàng)式回歸、多輸出回歸、多輸出K近鄰回歸、決策樹回歸、多輸出決策樹回歸
2023-11-03 10:39:49251 
幾乎所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法最后都?xì)w結(jié)為求一個(gè)目標(biāo)函數(shù)的極值，即最優(yōu)化問題，例如對(duì)于有監(jiān)督學(xué)習(xí)，我們要找到一個(gè)最佳的映射函數(shù)f (x)，使得對(duì)訓(xùn)練樣本的損失函數(shù)最小化（最小化經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)或結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)）。
2023-11-02 10:18:52231 
為了進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，數(shù)據(jù)科學(xué)家們提出了各種模型，在眾多的數(shù)據(jù)挖掘模型中，國(guó)際權(quán)威的學(xué)術(shù)組織 ICDM（the IEEE International Conference on Data Mining）評(píng)選出了十大經(jīng)典的算法。
2023-10-31 11:30:55445 
。 想要在 不同的環(huán)境中 加速運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。 想要更容易 實(shí)現(xiàn)或試驗(yàn)新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法 的研究員或數(shù)據(jù)科學(xué)家，包括：超參調(diào)優(yōu)算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搜索算法以及模型壓縮算法。 它支持的框架有： PyTorch
2023-10-30 10:28:021661 
作者：Karan Kantharia AMD Kria SOM 產(chǎn)品營(yíng)銷經(jīng)理 無論是電動(dòng)汽車（ EV ）充電站的逆變器控制，還是手持式醫(yī)療設(shè)備的傳感器融合，抑或是發(fā)電系統(tǒng)、公共交通、自動(dòng)化多軸工業(yè)
2023-10-25 16:15:02239 
想在STM32 MCU上部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型？這份入門教程，讓你一學(xué)就會(huì)~
2023-10-18 17:45:562610 
https://www.xilinx.com/products/som/kria/kv260-vision-starter-kit.html
中，介紹了一步步的如何組裝開發(fā)套件應(yīng)用，如何給開發(fā)套件配上
2023-10-17 08:39:59
加速應(yīng)用程序參考基于 Linux 操作系統(tǒng)構(gòu)建。入門網(wǎng)頁提供了一個(gè)預(yù)構(gòu)建的參考映像，可以將其寫入 microSD 卡以實(shí)現(xiàn)開箱即用的功能。如果要自定義操作系統(tǒng)，也可以使用 SOM 板支持包
（BSP
2023-10-17 08:28:19
AMD Kria K24 SOM是一款顛覆性的模塊化解決方案，為電機(jī)控制領(lǐng)域帶來了更多可能性。其先進(jìn)的特性、靈活的配置和易用的開發(fā)環(huán)境使其成為控制平臺(tái)的理想選擇。
2023-10-10 12:43:05197 
STM8可以實(shí)現(xiàn)從SRAM啟動(dòng)程序嗎
2023-10-09 07:38:29
。 從Kria KV260資料上看該開發(fā)板的ReID加速應(yīng)用的AI Box能夠執(zhí)行可擴(kuò)展的分布式多流的跟蹤與識(shí)別?；赗eiD的應(yīng)用不僅可利用機(jī)器學(xué)習(xí)來跟蹤行人并解碼多個(gè)攝像頭數(shù)據(jù)流，而且還可
2023-10-09 01:32:12
，能集成到 SDK 框架的高效的定制加速內(nèi)核。無
論是否使用定制加速內(nèi)核，一般的嵌入式開發(fā)者都能簡(jiǎn)便輕松地裝配定制加速流水線。
2.3、加速應(yīng)用
加速應(yīng)用是 Kria SOM 解決方案的基本構(gòu)建塊
2023-09-26 15:17:29
K24 SOM 和 KD240 套件支持為電機(jī)控制和數(shù)字信號(hào)處理應(yīng)用設(shè)計(jì)高能效量產(chǎn)就緒型解決方案，并加速上市進(jìn)程— ? 2023 年 9 月 19 日，加利福尼亞州圣克拉拉訊 —— AMD今日宣布
2023-09-25 09:41:26123 
設(shè)計(jì)，提供各種速度能力，而電機(jī)驅(qū)動(dòng)使得電機(jī)扭矩、轉(zhuǎn)速更大的同時(shí)功耗更低。專家表示，提高電機(jī)的效率將對(duì)全球用電量產(chǎn)生顯著的積極影響。 ? 最近，AMD推出K24 SOM擴(kuò)展Kria自適應(yīng)系統(tǒng)模塊（SOM）產(chǎn)品組合，同時(shí)推出的還有KD240驅(qū)動(dòng)器
2023-09-22 17:28:52437 
機(jī)器學(xué)習(xí)算法是數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)能力分析和數(shù)學(xué)建模必不可少的一部分，而隨機(jī)森林算法和決策樹算法是其中較為常用的兩種算法，本文將會(huì)對(duì)隨機(jī)森林算法的Python實(shí)現(xiàn)進(jìn)行保姆級(jí)教學(xué)。
2023-09-21 11:17:28560 
SOM 基于 Zynq UltraScale+ MPSoC EV 架構(gòu)并配備風(fēng)扇和散熱器的主動(dòng)散熱解決方案用于加速工業(yè)級(jí)機(jī)器人解決方案的開發(fā)，維護(hù)和商業(yè)化，同時(shí)使用自適應(yīng)計(jì)算。
2.高達(dá)4 GB
2023-09-18 14:56:59
電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《用賽靈思FPGA加速機(jī)器學(xué)習(xí)推斷.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-09-15 15:02:17
1 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《Kria機(jī)器人堆棧.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-09-14 11:36:590 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《借助Kria SOM實(shí)現(xiàn)嵌入式設(shè)計(jì)簡(jiǎn)化.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-09-14 11:35:060 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《Kria KR260機(jī)器人入門套件：通過硬件加速釋放機(jī)器人.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-09-14 10:16:384 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《Kria K26 SOM熱設(shè)計(jì)指南.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-09-14 10:15:280 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《Kria K26 SOM：邊緣視覺AI的理想平臺(tái).pdf》資料免費(fèi)下載
2023-09-13 17:04:580 先了解生物神經(jīng)元模型。
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2.Python編程：從入門到實(shí)踐
如何學(xué)習(xí)編寫第一個(gè)程序，每個(gè)程序員都有不同的故事。我還是個(gè)孩子時(shí)就開始學(xué)習(xí)
2023-09-13 16:41:18
機(jī)器學(xué)習(xí)模型指標(biāo)在機(jī)器學(xué)習(xí)建模過程中，針對(duì)不同的問題，需采用不同的模型評(píng)估指標(biāo)。
2023-09-06 12:51:50409 
深度學(xué)習(xí)這幾年特別火，就像5年前的大數(shù)據(jù)一樣，不過深度學(xué)習(xí)其主要還是屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的范疇領(lǐng)域內(nèi)，所以這篇文章里面我們來嘮一嘮機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法流程區(qū)別。
2023-09-06 12:48:401174 
一、全系資料匯總
1.1、Kria K26 SOM可用的相關(guān)信息和鏈接
https://xilinx-wiki.atlassian.net/wiki/spaces/A/pages
2023-09-05 13:57:51
?機(jī)器學(xué)習(xí)按照模型類型分為監(jiān)督學(xué)習(xí)模型、無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型兩大類。 1. 有監(jiān)督學(xué)習(xí) 有監(jiān)督學(xué)習(xí)通常是利用帶有專家標(biāo)注的標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)一個(gè)從輸入變量X到輸入變量Y的函數(shù)映射
2023-09-05 11:45:061159 
，具有自學(xué)能力，能夠自動(dòng)從大量數(shù)據(jù)中提取并學(xué)習(xí)規(guī)律，從而實(shí)現(xiàn)人工智能的基礎(chǔ)。 盤古AI大模型采用了GPU（圖形處理器）加速技術(shù)，GPU優(yōu)化的算法使其在短時(shí)間內(nèi)能夠完成非常龐大的數(shù)據(jù)集的學(xué)習(xí)和處理。GPU的基本原理是通過并行處理來加
2023-08-31 09:01:402004 提供給數(shù)學(xué)數(shù)據(jù)模型,可以分為監(jiān)督、不受監(jiān)督和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)的想法幾乎可以在每一個(gè)領(lǐng)域實(shí)現(xiàn);社交媒體特寫、互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品建議、圖像識(shí)別和語言翻譯都是機(jī)器學(xué)習(xí)的范例。
與支持機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的DNN(深
2023-08-29 06:46:48
機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是當(dāng)今最流行的人工智能(AI)技術(shù)之一。這兩種技術(shù)都有助于在不需要人類干預(yù)的情況下讓計(jì)算機(jī)自主學(xué)習(xí)和改進(jìn)預(yù)測(cè)模型。本文將探討機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的概念以及二者之間的區(qū)別。
2023-08-28 17:31:09885 謂八仙過海各顯神通了。 本次機(jī)器學(xué)習(xí)算法專題分享包括: 機(jī)器視覺介紹與異常檢測(cè)、ChatGPT 原理介紹 、MediaPipe 介紹、用 TensorFlow 實(shí)現(xiàn) GPT 模型。對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣的您一定
2023-08-24 17:40:10322 
OceanStor A310深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)，主要面向基礎(chǔ)/行業(yè)大模型數(shù)據(jù)湖場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)歸集、預(yù)處理到模型訓(xùn)練、推理應(yīng)用的AI全流程海量數(shù)據(jù)管理。
2023-08-23 14:34:32232 
謂八仙過海各顯神通了。 本次機(jī)器學(xué)習(xí)算法專題分享包括: 機(jī)器視覺介紹與異常檢測(cè)、ChatGPT 原理介紹 、MediaPipe 介紹、用 TensorFlow 實(shí)現(xiàn) GPT 模型。對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣的您一定
2023-08-22 19:25:01251 
隨著計(jì)算能力和大數(shù)據(jù)的崛起，機(jī)器學(xué)習(xí)算法正迎來快速發(fā)展的時(shí)期。在研究層面上，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前最主要的熱點(diǎn)。在計(jì)算能力的推動(dòng)下，機(jī)器學(xué)習(xí)算法取得了許多重大突破，如AlphaGo戰(zhàn)勝人類棋手
2023-08-22 17:49:271654 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支，它是一種讓計(jì)算機(jī)通過大量的數(shù)據(jù)分析和學(xué)習(xí)，以便自主預(yù)測(cè)和決策的技術(shù)。它利用算法和統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，讓計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”到模式，并使用這些模式來進(jìn)行自主決策，在沒有人
2023-08-22 17:40:54791 深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其主要特點(diǎn)是模型由多個(gè)隱層組成，可以自動(dòng)地學(xué)習(xí)特征，并進(jìn)行預(yù)測(cè)或分類。該算法在計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、自然語言處理、推薦系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用，成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一種重要分支。
2023-08-21 18:22:53923 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是什么？機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在新型電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定中的應(yīng)用 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是指從大量的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)中，利用計(jì)算機(jī)算法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)學(xué)習(xí)的一種技術(shù)。這種技術(shù)強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，從而得到
2023-08-17 16:30:21745 機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展歷程：機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展現(xiàn)狀、機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展前景和機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展歷史 隨著科技的快速發(fā)展，全球各個(gè)行業(yè)都在加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從而加速了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展。機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為許多公司和組織實(shí)現(xiàn)商業(yè)
2023-08-17 16:30:151038 機(jī)器學(xué)習(xí)有哪些算法？機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法有哪些？機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)判有哪些算法？ 機(jī)器學(xué)習(xí)是一種人工智能技術(shù)，通過對(duì)數(shù)據(jù)的分析和學(xué)習(xí)，為計(jì)算機(jī)提供智能決策。機(jī)器學(xué)習(xí)算法是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法
2023-08-17 16:30:111243 解一下theta。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，theta通常表示模型的參數(shù)。在回歸問題中，theta可能表示線性回歸的斜率和截距；在分類問題中，theta可能表示多項(xiàng)式模型的各項(xiàng)系數(shù)。這些參數(shù)通常是通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)自動(dòng)學(xué)習(xí)得到的，而不是手工設(shè)置的。 在機(jī)器學(xué)習(xí)中，優(yōu)化theta是一
2023-08-17 16:30:081013 機(jī)器學(xué)習(xí)是什么意思？機(jī)器學(xué)習(xí)屬于什么分支？機(jī)器學(xué)習(xí)是什么有什么用處？ 機(jī)器學(xué)習(xí)是指讓計(jì)算機(jī)通過經(jīng)驗(yàn)來不斷優(yōu)化和改進(jìn)自身的算法和模型的過程。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)可以被理解為是一種從數(shù)據(jù)中自動(dòng)獲取規(guī)律和知識(shí)
2023-08-17 16:30:041143 機(jī)器學(xué)習(xí)vsm算法 隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，相似性計(jì)算是機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要組成部分。在信息檢索、文本挖掘、機(jī)器翻譯等領(lǐng)域中，相似性計(jì)算是必不可少的一項(xiàng)技術(shù)。在這些領(lǐng)域中，我們通常使用向量空間模型
2023-08-17 16:29:35529 機(jī)器學(xué)習(xí)算法入門 機(jī)器學(xué)習(xí)算法介紹 機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)比 機(jī)器學(xué)習(xí)算法入門、介紹和對(duì)比 隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的普及，越來越多的人想要了解和學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。在這篇文章中，我們將會(huì)簡(jiǎn)單介紹機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基本概念
2023-08-17 16:27:15568 機(jī)器學(xué)習(xí)算法總結(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)算法是什么?機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)缺點(diǎn)? 機(jī)器學(xué)習(xí)算法總結(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)算法是一種能夠從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)的算法。它能夠從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征，進(jìn)而對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、回歸、聚類等任務(wù)。通過
2023-08-17 16:11:50937 機(jī)器學(xué)習(xí)算法匯總 機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類 機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的分支之一，它通過分析和識(shí)別數(shù)據(jù)模式，學(xué)習(xí)從中提取規(guī)律，并用于未來的決策和預(yù)測(cè)。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，算法是最基本的組成部分之一。算法
2023-08-17 16:11:48632 機(jī)器學(xué)習(xí)算法的5種基本算子 機(jī)器學(xué)習(xí)是一種重要的人工智能技術(shù)，它是為了讓計(jì)算機(jī)能夠通過數(shù)據(jù)自主的學(xué)習(xí)和提升能力而發(fā)明的。機(jī)器學(xué)習(xí)算法是機(jī)器學(xué)習(xí)的核心，它是指讓計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中進(jìn)行自主學(xué)習(xí)并且可以實(shí)現(xiàn)
2023-08-17 16:11:461244 的區(qū)別。 1. 機(jī)器學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)是指通過數(shù)據(jù)使機(jī)器能夠自動(dòng)地學(xué)習(xí)和改進(jìn)性能的算法。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)重要分支，它通過一系列的訓(xùn)練樣本，讓機(jī)器從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，從而得出預(yù)測(cè)或決策。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)
2023-08-17 16:11:402718 了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。 深度學(xué)習(xí)算法可以分為兩大類：監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本任務(wù)是訓(xùn)練模型去學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的特征和其對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，然后用于新數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。而無監(jiān)督學(xué)習(xí)通常用于聚類、降維和生成模型等任務(wù)中
2023-08-17 16:11:26637 計(jì)算，深度學(xué)習(xí)模型可以自動(dòng)學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的內(nèi)在特征表示，從而實(shí)現(xiàn)各種計(jì)算任務(wù)。 MLP的本質(zhì)是一種前饋（feedforward）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，由多個(gè)神經(jīng)元層組成。網(wǎng)絡(luò)的輸入層接受原始數(shù)據(jù)向量，該向量經(jīng)過隱藏層的一些工程操作后，最終輸出到輸出層上形成預(yù)測(cè)。 在機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)
2023-08-17 16:11:112288 深度學(xué)習(xí)算法庫框架學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí)是一種非常強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它可以用于許多不同的應(yīng)用程序，例如計(jì)算機(jī)視覺、語言處理和自然語言處理。然而，實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)技術(shù)需要使用一些算法庫框架。在本文中，我們將探討
2023-08-17 16:11:07411 什么是深度學(xué)習(xí)算法？深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用 深度學(xué)習(xí)算法被認(rèn)為是人工智能的核心，它是一種模仿人類大腦神經(jīng)元的計(jì)算模型。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種變體，主要通過變換各種架構(gòu)來對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)以及分類處理
2023-08-17 16:03:041299 深度學(xué)習(xí)算法工程師是做什么 深度學(xué)習(xí)算法工程師是一種高級(jí)技術(shù)人才，是數(shù)據(jù)科學(xué)中創(chuàng)新的推動(dòng)者，也是實(shí)現(xiàn)人工智能應(yīng)用的重要人才。他們致力于開發(fā)和實(shí)現(xiàn)深度機(jī)器學(xué)習(xí)算法來解決各種現(xiàn)實(shí)問題，應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域
2023-08-17 16:03:01723 深度學(xué)習(xí)算法簡(jiǎn)介 深度學(xué)習(xí)算法是什么?深度學(xué)習(xí)算法有哪些?? 作為一種現(xiàn)代化、前沿化的技術(shù)，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在很多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，其能夠不斷地從數(shù)據(jù)中提取最基本的特征，從而對(duì)大量的信息進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)
2023-08-17 16:02:565989 對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)而言，編程語言是非常重要的，因?yàn)?b class="flag-6" style="color: red">機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)需要大量的算法和模型。而編程語言的選擇，除了開發(fā)效率上的因素外，還會(huì)影響到模型的速度和精度等方面，從而直接影響到機(jī)器學(xué)習(xí)的效果和應(yīng)用價(jià)值。
2023-08-14 14:40:41464 人工智能算法通常使用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)來訓(xùn)練模型，這些技術(shù)基于統(tǒng)計(jì)學(xué)原理和模式識(shí)別。其目的是根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，通過學(xué)習(xí)模型中的參數(shù)，從而使該模型能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)。
2023-08-13 14:13:512384 智智能數(shù)字辨識(shí)水表-基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法
2023-08-10 11:26:40371 
非常重要。本文將詳細(xì)探討AI算法和模型的區(qū)別，并解釋它們?cè)贏I應(yīng)用中的作用。 AI算法 人工智能算法是一組定義和實(shí)現(xiàn)任務(wù)的計(jì)算機(jī)指令。例如，許多AI算法用于分類和預(yù)測(cè)。這些算法可以從數(shù)據(jù)中提取有用的信息，并根據(jù)其他變量預(yù)測(cè)結(jié)果。AI算法適用于處
2023-08-08 17:35:392250 自定義。 AI大模型的開源算法簡(jiǎn)單來說就是用于訓(xùn)練AI大模型的算法，并且是開源的。 現(xiàn)階段隨著計(jì)算能力的不斷提升和數(shù)據(jù)量的不斷攀升，越來越多的機(jī)器學(xué)習(xí)算法開始涌現(xiàn)出來。其中一個(gè)趨勢(shì)就是AI大模型的興起，大模型指的是參數(shù)量非常
2023-08-08 17:25:011223 隨著人工智能的不斷發(fā)展和應(yīng)用，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的大小越來越成為一個(gè)重要的問題。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們通常將模型分為兩類：大模型和小模型。本文將介紹AI大模型和小模型是什么，并分析它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)以及區(qū)別。
2023-08-08 16:55:334534 機(jī)器學(xué)習(xí)是一種方法，利用算法來讓機(jī)器可以自我學(xué)習(xí)和適應(yīng)，而且不需要明確地編程。在許多應(yīng)用中，需要機(jī)器使用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，然后使用該模型來對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)或分類
2023-08-02 17:36:34332 通常，當(dāng)開發(fā)人員談?wù)?b class="flag-6" style="color: red">機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)時(shí)，他們指的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(nn)。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巨大優(yōu)勢(shì)在于，你不需要成為一個(gè)領(lǐng)域?qū)＜?，而且可以迅速找到一個(gè)可行的解決方案。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點(diǎn)是它們通常需要無數(shù)的記憶
2023-08-02 07:12:59
的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，掌握如何從零開始設(shè)計(jì)一個(gè)能用、好用的產(chǎn)品級(jí)加速器。通過閱讀本書，你將：
透徹理解與深度學(xué)習(xí)相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其實(shí)現(xiàn)
學(xué)會(huì)主流圖像處理領(lǐng)域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
掌握加速器運(yùn)算子系統(tǒng)和存儲(chǔ)子系統(tǒng)
2023-07-28 10:50:51
OceanStor A310深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)，面向基礎(chǔ)/行業(yè)大模型數(shù)據(jù)湖場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)歸集、預(yù)處理到模型訓(xùn)練、推理應(yīng)用的AI全流程海量數(shù)據(jù)管理。
2023-07-21 14:51:46363
Kria KV260 視覺 AI 入門套件官方介紹主頁：
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2023-07-15 22:00:25
1957年，弗蘭克·羅森布拉特（Frank Rosenblatt）從數(shù)學(xué)角度考察MP模型，并提出可以通過若干成對(duì)的輸入輸出數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法獲得ω和b的值，羅森布拉特依此提出感知機(jī)算法（Perceptron Algorithm）。
2023-07-15 12:56:48294 
監(jiān)控生產(chǎn)中的機(jī)器學(xué)習(xí)模型指南
2023-07-05 16:30:38249 實(shí)踐中的機(jī)器學(xué)習(xí)：構(gòu)建 ML 模型
2023-07-05 16:30:36412 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《機(jī)器學(xué)習(xí)模型:用于使用邊緣脈沖軟件預(yù)測(cè)大象的行為.zip》資料免費(fèi)下載
2023-06-29 14:47:350 基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的校準(zhǔn)優(yōu)化方案
2023-06-29 12:35:49236 
電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《創(chuàng)建自定義Kria KV260加速ML應(yīng)用程序.zip》資料免費(fèi)下載
2023-06-26 10:20:050 了對(duì) HLS 的理解，開始初步掌握使用 HLS 進(jìn)行并行性編程的方法。我們學(xué)習(xí)了 PYNQ 框架，在 PYNQ-Z2 上實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速 電路，有了軟硬件協(xié)同開發(fā)的經(jīng)歷。除此之外，我們還學(xué)習(xí)了
2023-06-20 19:45:12
優(yōu)化算法一直以來是機(jī)器學(xué)習(xí)能根據(jù)數(shù)據(jù)學(xué)到知識(shí)的核心技術(shù)。而好的優(yōu)化算法可以大大提高學(xué)習(xí)速度，加快算法的收斂速度和效果。該論文從淺層模型到深度模型縱覽監(jiān)督學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法，并指出了每一種優(yōu)化算法
2023-06-15 11:20:22395 
電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型(AI)進(jìn)行預(yù)測(cè)是否安全.zip》資料免費(fèi)下載
2023-06-14 11:04:240 KNN(k-Nearest Neighbors)思想簡(jiǎn)單，應(yīng)用的數(shù)學(xué)知識(shí)幾乎為0，所以作為機(jī)器學(xué)習(xí)的入門非常實(shí)用、可以解釋機(jī)器學(xué)習(xí)算法使用過程中的很多細(xì)節(jié)問題。能夠更加完整地刻畫機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的流程。
2023-06-06 11:15:02392 
優(yōu)化是機(jī)器學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵步驟。在這個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系列中，我們將簡(jiǎn)要介紹優(yōu)化問題，然后探討兩種特定的優(yōu)化方法，即拉格朗日乘子和對(duì)偶分解。這兩種方法在機(jī)器學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和圖模型中非常流行。
2023-05-30 16:47:171333 
從
加載數(shù)據(jù)到部署訓(xùn)練模型的整個(gè)開發(fā)流程。對(duì)于每個(gè)訓(xùn)練階段，我們將
演示取得精確模型的關(guān)鍵技術(shù)，幫助您掌握更具挑戰(zhàn)性的訓(xùn)練任務(wù)，包
括選擇算法、優(yōu)化模型參數(shù)和避免過擬合。
在本電子書中，您還將學(xué)習(xí)如何將模型轉(zhuǎn)變成預(yù)測(cè)工具，具體包括在
2023-05-29 09:14:530 ? 一、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)概念 ? 關(guān)于數(shù)據(jù) ? 機(jī)器學(xué)習(xí)就是喂入算法和數(shù)據(jù)，讓算法從數(shù)據(jù)中尋找一種相應(yīng)的關(guān)系。 ? Iris 鳶尾花數(shù)據(jù)集是一個(gè)經(jīng)典數(shù)據(jù)集，在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域都經(jīng)常被用作示例。數(shù)據(jù)
2023-05-28 11:29:41649 
本文介紹了支持 ChatGPT 的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的概況，文章將從大型語言模型的介紹開始，深入探討用來訓(xùn)練 GPT-3 的革命性自我注意機(jī)制，然后深入研究由人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制這項(xiàng)讓 ChatGPT 與眾不同的新技術(shù)。
2023-05-26 11:44:32541 
機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是解決涉及模式識(shí)別問題的一個(gè)非常好的工具，ML算法能將雜亂的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用信號(hào)。其基本流程是基于數(shù)據(jù)產(chǎn)生模型，然后利用模型預(yù)測(cè)輸出，從而實(shí)現(xiàn)無需人工交互即可完成學(xué)習(xí)、推理和決策
2023-05-19 09:55:331397 
分類是機(jī)器學(xué)習(xí)最常見的應(yīng)用之一。 分類技術(shù)可預(yù)測(cè)離散的響應(yīng) — 例如，電子郵件是不是垃圾郵件，腫瘤是惡性還是良性的。 分類模型可將輸入數(shù)據(jù)劃分成不同類別。 典型的應(yīng)用包括醫(yī)學(xué)成像、語音識(shí)別和信用評(píng)估。
2023-05-11 09:53:08669 
熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)典算法、模型及實(shí)現(xiàn)的任務(wù)等，同時(shí)學(xué)習(xí)搭建和配置機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境，并學(xué)會(huì)用 線性回歸 解決一個(gè)實(shí)際問題。
2023-05-10 14:42:30432 
人工智能 (AI)、機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 和算法這幾個(gè)詞經(jīng)常出現(xiàn)誤用、混淆和誤解。盡管它們都有各自的固定含義，但是人們常常會(huì)將這幾個(gè)概念互換使用。遺憾的是，如果沒有領(lǐng)會(huì)這些含義，它們可能會(huì)讓本已
2023-05-09 10:55:181284 
來源：DeepNoMind對(duì)于初學(xué)者來說，機(jī)器學(xué)習(xí)相當(dāng)復(fù)雜，可能很容易迷失在細(xì)節(jié)的海洋里。本文通過將機(jī)器學(xué)習(xí)算法分為三個(gè)類別，梳理出一條相對(duì)清晰的路線，幫助初學(xué)者理解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基本原理，從而更高
2023-05-08 10:24:39320 
從數(shù)據(jù)提取和預(yù)處理到模型訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)，模型和部署的分析將在主流設(shè)計(jì)中的單個(gè)實(shí)體中運(yùn)行。這意味著將使用相同的腳本提取、清理、準(zhǔn)備、建模和部署數(shù)據(jù)。由于機(jī)器學(xué)習(xí)模型通常比其他軟件應(yīng)用程序包含的代碼少得多，因此將所有資源保存在一個(gè)地方非常有意義。由于深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的進(jìn)步，全球市場(chǎng)有望獲得牽引力。
2023-05-04 09:55:56453 特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)過程中的關(guān)鍵步驟，涉及將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以有效使用的格式。在本篇博客文章中，我們介紹了各種特征工程技術(shù)，包括特征選擇和提取、編碼分類變量、縮放和歸一化、創(chuàng)建新特征、處理不平衡數(shù)據(jù)、處理偏斜和峰度、處理稀有類別、處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)、特征轉(zhuǎn)換和文本預(yù)處理。
2023-04-19 11:38:51702 
特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)過程中的關(guān)鍵步驟，涉及將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以有效使用的格式。在本篇博客文章中，我們介紹了各種特征工程技術(shù)，包括特征選擇和提取、編碼分類變量、縮放和歸一化、創(chuàng)建新特征、處理不平衡數(shù)據(jù)、處理偏斜和峰度、處理稀有類別、處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)、特征轉(zhuǎn)換和文本預(yù)處理。
2023-04-19 11:38:47560 
特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)過程中的關(guān)鍵步驟，涉及將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以有效使用的格式。在本篇博客文章中，我們介紹了各種特征工程技術(shù)，包括特征選擇和提取、編碼分類變量、縮放和歸一化、創(chuàng)建新特征、處理不平衡數(shù)據(jù)、處理偏斜和峰度、處理稀有類別、處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)、特征轉(zhuǎn)換和文本預(yù)處理。
2023-04-19 11:38:43518 
機(jī)器人，又或者是汽車的自動(dòng)駕駛，視覺AI應(yīng)用已成為推動(dòng)智能化發(fā)展的關(guān)鍵一環(huán)。 2023年5月18日? 上午10:00—11:30 《AMD Kria SOM及KV260 視覺入門套件介紹》研討會(huì) 掃碼下方二維碼 立即報(bào)名 作為一名視覺應(yīng)用開發(fā)者，如何能夠快速開發(fā)出
2023-04-14 17:15:01315 
SOM 8M Plus系統(tǒng)模塊 (SOM)。這是一款全面集成的軟硬件解決方案，結(jié)合了NXP的多核處理、雙頻2x2 Wi-Fi? 5和藍(lán)牙5.3連接，適用于機(jī)器人和機(jī)器學(xué)習(xí)等多用途先進(jìn)IoT
2023-04-04 14:26:52460 
如何評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能？典型的回答可能是：首先，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)饋送給學(xué)習(xí)算法以學(xué)習(xí)一個(gè)模型。第二，預(yù)測(cè)測(cè)試集的標(biāo)簽。第三，計(jì)算模型對(duì)測(cè)試集的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。
2023-04-04 14:15:19547 數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用較多的技術(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)主流算法包括三種：關(guān)聯(lián)分析、分類分析、聚類分析。
2023-03-27 14:13:302540
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