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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(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。
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受人腦的啟發(fā),研究人員開(kāi)發(fā)出了一種新的突觸晶體管,它可以像人腦一樣同時(shí)處理和存儲(chǔ)信息,進(jìn)行更高層次的思考。
如何從零開(kāi)始構(gòu)建深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目?(如何啟動(dòng)一個(gè)深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目)
性能重大提升的背后往往是模型設(shè)計(jì)的改變。不過(guò)有些時(shí)候?qū)δP瓦M(jìn)行微調(diào)也可以提升機(jī)器學(xué)習(xí)的性能。最終的判斷可能會(huì)取決于你對(duì)相應(yīng)任務(wù)的基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果。
2024-01-11 標(biāo)簽:GaN機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 572 0
通過(guò)新的ONNX導(dǎo)出器簡(jiǎn)化模型導(dǎo)出流程
大家好。我叫Manav Dalal,今天我將講解如何通過(guò)新的ONNX導(dǎo)出器簡(jiǎn)化模型導(dǎo)出流程。如果你還沒(méi)有聽(tīng)說(shuō)過(guò)ONNX,它是一種用于表示機(jī)器學(xué)習(xí)模型的開(kāi)...
2024-01-10 標(biāo)簽:cpu模型機(jī)器學(xué)習(xí) 1.7k 0
研究一種代替人工定位LTE外部干擾的工具,通過(guò)AI算法和自動(dòng)化技術(shù),將外部干擾源呈現(xiàn)在地圖上。
2024-01-10 標(biāo)簽:LTEPCA機(jī)器學(xué)習(xí) 1.8k 0
Torch TensorRT是一個(gè)優(yōu)化PyTorch模型推理性能的工具
那么,什么是Torch TensorRT呢?Torch是我們大家聚在一起的原因,它是一個(gè)端到端的機(jī)器學(xué)習(xí)框架。而TensorRT則是NVIDIA的高性能...
2024-01-09 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí)pytorch 2.8k 0
芯片開(kāi)發(fā)的驗(yàn)證調(diào)試工具為何需要一場(chǎng)革命呢?
驗(yàn)證調(diào)試是辛苦活兒。除錯(cuò)(debug)要先找出錯(cuò)誤,但錯(cuò)誤通常只在特定場(chǎng)景下才能復(fù)現(xiàn),當(dāng)工藝演進(jìn)到5納米及以下,超大芯片集成度動(dòng)輒超過(guò)百億晶體管時(shí),遍歷...
對(duì)于人類來(lái)講,90%以上的信息都是通過(guò)視覺(jué)獲取的,眼睛就是獲取大量視覺(jué)信息的傳感器,然后再交給大腦這個(gè)“處理器”進(jìn)行處理,之后我們才能理解外部環(huán)境,建立世界觀。
2024-01-08 標(biāo)簽:傳感器機(jī)器視覺(jué)機(jī)器學(xué)習(xí) 2.5k 0
如何使用TensorFlow構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型
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 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí)python 1.5k 0
隨著開(kāi)源預(yù)訓(xùn)練大型語(yǔ)言模型(Large Language Model, LLM )變得更加強(qiáng)大和開(kāi)放,越來(lái)越多的開(kāi)發(fā)者將大語(yǔ)言模型納入到他們的項(xiàng)目中。其...
2024-01-04 標(biāo)簽:語(yǔ)言模型機(jī)器學(xué)習(xí)LoRa 1.2k 0
微型機(jī)器學(xué)習(xí)在電源管理系統(tǒng)中的應(yīng)用有哪些?
如今,數(shù)據(jù)處理架構(gòu)呈現(xiàn)出一種“分裂”的特性。擁有龐大規(guī)模和計(jì)算能力的“云”計(jì)算成為了關(guān)注焦點(diǎn),
2024-01-04 標(biāo)簽:處理器人工智能電源管理系統(tǒng) 1.1k 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(shí)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(gè)自動(dòng)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
使用聲像儀時(shí)需要注意的7個(gè)要點(diǎn)
高達(dá)65 kHz的更高頻率聲音非常適合可以近距離檢查的問(wèn)題,例如某些壓縮空氣、壓縮氣體或真空泄漏,通過(guò)隨時(shí)調(diào)整您的聲像儀頻率,以使用最合適的頻譜來(lái)執(zhí)行檢測(cè)任務(wù)。
2024-01-04 標(biāo)簽:麥克風(fēng)頻率機(jī)器學(xué)習(xí) 1.1k 0
python常用機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)庫(kù)介紹
目前,隨著人工智能的大熱,吸引了諸多行業(yè)對(duì)于人工智能的關(guān)注,同時(shí)也迎來(lái)了一波又一波的人工智能學(xué)習(xí)的熱潮,雖然人工智能背后的原理并不能通過(guò)短短一文給予詳細(xì)...
2024-01-03 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)python 1.4k 0
目前主流的深度學(xué)習(xí)算法模型和應(yīng)用案例
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(wèn)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(lái)執(zhí)行特定任務(wù)。
2024-01-03 標(biāo)簽:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型機(jī)器學(xué)習(xí) 3.2k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)概率分布全面總結(jié)
隨機(jī)實(shí)驗(yàn)的所有可能結(jié)果都是隨機(jī)變量。一個(gè)隨機(jī)變量集合用 表示。 如果實(shí)驗(yàn)可能的結(jié)果是可數(shù)的,那么它被稱為離散隨機(jī)變量。例如,如果你拋硬幣 10 次,你...
2024-01-02 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)隨機(jī)變量python 999 0
微納光子結(jié)構(gòu)在兼容性偽裝技術(shù)上的應(yīng)用
為應(yīng)對(duì)多波段探測(cè)設(shè)備的威脅,目標(biāo)物須兼顧其他探測(cè)波段的偽裝要求。(1)在可見(jiàn)波段,目標(biāo)可采用低反射率(高吸收率或透明)表面或者與背景色相似的迷彩表面。
如何使用NVIDIA DeepStream和Edge Impulse快速推進(jìn)計(jì)算機(jī)視覺(jué)部署
基于 AI 的計(jì)算機(jī)視覺(jué)(CV)應(yīng)用日益增多,這對(duì)于從視頻流中提取實(shí)時(shí)洞察至關(guān)重要。這項(xiàng)革命性的技術(shù)使作業(yè)人員能夠在沒(méi)有大量操作干預(yù)的情況下獲得有價(jià)值的...
2024-01-02 標(biāo)簽:NVIDIA計(jì)算機(jī)視覺(jué)機(jī)器學(xué)習(xí) 1.4k 0
材料科學(xué)邁向AI4Materials的關(guān)鍵因素(上)
材料的結(jié)構(gòu)直接決定了其物理和化學(xué)性質(zhì),這種關(guān)系也常稱之為“構(gòu)效關(guān)系”。如何快速有效地建立起這種“構(gòu)效關(guān)系”是探索和設(shè)計(jì)新型功能材料的關(guān)鍵。
在 Release 19,大規(guī)模MIMO將支持超大規(guī)模的天線陣列,從而提供更高的增益和更靈活的波束賦形。這將提高鏈路和網(wǎng)絡(luò)性能,對(duì)6–7 GHz 范圍內(nèi)...
邊緣計(jì)算和邊緣智能計(jì)算是兩個(gè)相關(guān)但不同的概念。邊緣計(jì)算指的是數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)在靠近數(shù)據(jù)源的邊緣設(shè)備上進(jìn)行,而不是在遠(yuǎn)程云服務(wù)器上進(jìn)行。邊緣智能計(jì)算則進(jìn)一步...
2023-12-27 標(biāo)簽:人工智能數(shù)據(jù)源機(jī)器學(xué)習(xí) 1.7k 0
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