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標(biāo)簽 > 機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。
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EDA企業(yè)如何推進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)部署
芯片設(shè)計中使用的數(shù)據(jù)量相對較小,問題非常復(fù)雜,并且通常是特定于設(shè)計的。因此,雖然EDA供應(yīng)商繼續(xù)試驗AI用于各種用途,但最初的實現(xiàn)集中在一個稱為強(qiáng)化學(xué)習(xí)...
2023-05-04 標(biāo)簽:eda人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 479 0
應(yīng)用芯片設(shè)計的人工智能解決方案有何優(yōu)勢?
谷歌的強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)將放置稱為宏的大型電路塊視為游戲。代理在芯片畫布上一次放置一個塊。然后一個單獨的算法填充稱為標(biāo)準(zhǔn)單元格的較小部分。
Python中enumerate函數(shù)的解釋及可視化
在許多情況下,我們需要在迭代數(shù)據(jù)對性(即我們可以循環(huán)的任何對象)時獲取元素的索引。實現(xiàn)預(yù)期結(jié)果的一種方法是:
2020-12-10 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)python深度學(xué)習(xí) 473 0
光量子行走的高效機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)研究
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),僅利用相對于傳統(tǒng)態(tài)層析方法50%的測量基數(shù)目,即可實現(xiàn)平均保真度高達(dá)97.5%的開放光量子行走的完整混合量子態(tài)表征。
2024-03-19 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)量子計算 460 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介:什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?
隨著人工智能(AI)技術(shù)的快速發(fā)展,AI可以越來越多地支持以前無法實現(xiàn)或者難以實現(xiàn)的應(yīng)用。本系列文章基于此解釋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)及其對人工智能和機(jī)...
2023-06-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 457 0
從 AWS 的角度來看,負(fù)責(zé)任的人工智能需要具備幾個關(guān)鍵屬性。系統(tǒng)需要公平,無論種族、宗教、性別和其他用戶屬性如何,對所有用戶平等運作。ML 系統(tǒng)還需要...
2022-12-07 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 449 0
我們可以選擇在整個人口中隨機(jī)抽取一個 60 大小的樣本,但在這些城鎮(zhèn)中,隨機(jī)樣本可能不太平衡,因此會產(chǎn)生偏差,導(dǎo)致估計誤差很大。 相反,如果我...
2023-10-11 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)python 441 0
在機(jī)器學(xué)習(xí)新浪潮中,最讓人擔(dān)憂的是 AI 專家們難以接受自己知識的局限性。人類發(fā)明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),更關(guān)鍵的是,還發(fā)明了一個自動優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的算法。
2024-01-04 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)Redis 437 0
人工智能和網(wǎng)絡(luò)安全防范新出現(xiàn)的威脅
隨著人工智能等新技術(shù)改變我們的數(shù)字世界,網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險正在迅速增長。然而,人工智能也可以用來發(fā)現(xiàn)和減少這些新的危險。使用人工智能進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)防御的組織可以更快地識...
2023-06-15 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 407 0
搜索微信公眾號:'AI-ming3526'或者'計算機(jī)視覺這件小事' 獲取更多算法、機(jī)器學(xué)習(xí)干貨 csdn:[鏈...
2020-12-10 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)組 401 0
基于NumPy的機(jī)器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)
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...
2024-01-17 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)python深度學(xué)習(xí) 391 0
【RA8D1-Vision Board】openmv實現(xiàn)鳥巢識別 | 技術(shù)集結(jié)
項目簡介本項目使用EdgeImpulse進(jìn)行模型的訓(xùn)練。EdgeImpulse是一個端到端的開發(fā)平臺,專為構(gòu)建和部署嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)模型而設(shè)計。它使開發(fā)人...
2025-06-22 標(biāo)簽:嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)openMV 390 0
機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)之KNN近鄰算法編程實例
一般情況下,我們需要先指定一個k,當(dāng)一個新的數(shù)據(jù)集來臨時,我們首先計算這個新的數(shù)據(jù)跟訓(xùn)練集中的每一個數(shù)據(jù)的距離,一般使用歐氏距離。
2023-06-06 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí) 373 0
TensorRT-LLM的大規(guī)模專家并行架構(gòu)設(shè)計
之前文章已介紹引入大規(guī)模 EP 的初衷,本篇將繼續(xù)深入介紹 TensorRT-LLM 的大規(guī)模專家并行架構(gòu)設(shè)計與創(chuàng)新實現(xiàn)。
2025-09-23 標(biāo)簽:cpu機(jī)器學(xué)習(xí)LLM 372 0
量子機(jī)器學(xué)習(xí)入門:三種數(shù)據(jù)編碼方法對比與應(yīng)用
在傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)編碼確實相對直觀:獨熱編碼處理類別變量,標(biāo)準(zhǔn)化調(diào)整數(shù)值范圍,然后直接輸入模型訓(xùn)練。整個過程更像是數(shù)據(jù)清洗,而非核心算法組件。量子機(jī)器...
2025-09-15 標(biāo)簽:量子機(jī)器學(xué)習(xí)量子電路 340 0
影響數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)未來的五個趨勢
數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)正在從獨立軟件或混合式部署模式過渡到徹底的云原生解決方案。預(yù)計到2024年,50%的新系統(tǒng)部署基于集成化的云數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng),而非手動集成的單點...
2023-08-21 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中心人工智能 329 0
一旦開發(fā)出令人滿意的模型配置,你就可以在所有可用數(shù)據(jù)(訓(xùn)練數(shù)據(jù)+驗證數(shù)據(jù))上訓(xùn)練最終的生產(chǎn)模型,然后在測試集上最后評估一次。
2023-07-06 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 321 0
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2020-12-10 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 317 0
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