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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(jì)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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最適合 AI 應(yīng)用的計(jì)算機(jī)視覺(jué)類型是什么?
計(jì)算機(jī)視覺(jué)是指為計(jì)算機(jī)賦予人類視覺(jué)這一技術(shù)目標(biāo),從而賦能裝配線檢查到駕駛輔助和機(jī)器人等應(yīng)用。計(jì)算機(jī)缺乏像人類一樣憑直覺(jué)產(chǎn)生視覺(jué)和畫面的能力。我們必須給予...
2023-12-18 標(biāo)簽:AI計(jì)算機(jī)視覺(jué)機(jī)器學(xué)習(xí) 7536 0
采用機(jī)器學(xué)習(xí)輔助優(yōu)化的智能設(shè)計(jì)方法會(huì)面臨“維數(shù)災(zāi)難”,導(dǎo)致訓(xùn)練和預(yù)測(cè)時(shí)間的增加以及預(yù)測(cè)精度的下降。 本文提出了一種先驗(yàn)知識(shí)指導(dǎo)的基單元建模(Base E...
2023-12-17 標(biāo)簽:無(wú)線通信雷達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí) 2128 0
人工智能中文本分類的基本原理和關(guān)鍵技術(shù)
在本文中,我們?nèi)嫣接懥宋谋痉诸惣夹g(shù)的發(fā)展歷程、基本原理、關(guān)鍵技術(shù)、深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用,以及從RNN到Transformer的技術(shù)演進(jìn)。文章詳細(xì)介紹了各種模...
隨著人工智能領(lǐng)域的不斷發(fā)展和進(jìn)步,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架的重要性也日益凸顯。
2023-12-13 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能計(jì)算機(jī)視覺(jué) 2507 0
機(jī)器學(xué)習(xí)硬件性能的最新趨勢(shì)
許多DGX H100服務(wù)器又可以組成所謂的SuperPOD,其中各個(gè)獨(dú)立服務(wù)器中的加速器仍可使用NVLink傳輸數(shù)據(jù),但耦合程度較低。每個(gè)SuperPO...
6G移動(dòng)通信技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)
6G(第六代無(wú)線技術(shù))是5G蜂窩技術(shù)的后繼者。6G網(wǎng)絡(luò)將能夠使用比5G網(wǎng)絡(luò)更高的頻率,并提供更高的容量和更低的延遲。6G網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)之一是支持1微秒甚至亞...
2023-12-13 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)傳輸移動(dòng)通信耦合器 3461 0
決策樹算法是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的基石之一,其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分割能力讓它在各種預(yù)測(cè)和分類問(wèn)題中扮演著重要的角色。
2023-12-13 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)python決策樹 1784 0
Python軸承故障診斷之經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EMD原理介紹
經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法是一種自適應(yīng)信號(hào)時(shí)頻處理方法,特別適用于非線性、非平穩(wěn)信號(hào)的分析處理。
2023-12-12 標(biāo)簽:信號(hào)處理EMD機(jī)器學(xué)習(xí) 2623 0
AI是計(jì)算機(jī)科學(xué)的分支領(lǐng)域,專注在創(chuàng)建擁有人類智能行為的系統(tǒng)或機(jī)器,其目標(biāo)為模擬人類的各種認(rèn)知功能,包含學(xué)習(xí)、推理、解決問(wèn)題、感知、語(yǔ)言理解等等。AI涵...
2023-12-12 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI計(jì)算機(jī)視覺(jué) 3517 0
基于YOLO技術(shù)的植物檢測(cè)與計(jì)數(shù)
利用Roboflow平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的管理和標(biāo)注。對(duì)于植物檢測(cè),使用實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)能力強(qiáng)的YOLO方法。YOLO通過(guò)將輸入圖像劃分為網(wǎng)格并預(yù)測(cè)每個(gè)網(wǎng)格單...
2023-12-12 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1284 0
關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的17種常用算法
在監(jiān)督式學(xué)習(xí)下,輸入數(shù)據(jù)被稱為“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”,每組訓(xùn)練數(shù)據(jù)有一個(gè)明確的標(biāo)識(shí)或結(jié)果,如對(duì)防垃圾郵件系統(tǒng)中“垃圾郵件”“非垃圾郵件”,對(duì)手寫數(shù)字識(shí)別中的“1“...
2023-12-11 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法向量機(jī) 1476 0
光刻各環(huán)節(jié)對(duì)應(yīng)的不同模型種類
光學(xué)模型是基于霍普金斯(Hopkins)光學(xué)成像理論,預(yù)先計(jì)算出透射相交系數(shù)(TCCs),從而描述光刻機(jī)的光學(xué)成像。光學(xué)模型中,經(jīng)過(guò)優(yōu)化的光源,通過(guò)光刻...
2023-12-11 標(biāo)簽:晶圓光刻機(jī)器學(xué)習(xí) 2307 0
Transformer迎來(lái)強(qiáng)勁競(jìng)爭(zhēng)者 新架構(gòu)Mamba引爆AI圈!
作為通用序列模型的骨干,Mamba 在語(yǔ)言、音頻和基因組學(xué)等多種模態(tài)中都達(dá)到了 SOTA 性能。在語(yǔ)言建模方面,無(wú)論是預(yù)訓(xùn)練還是下游評(píng)估,他們的 Mam...
2023-12-07 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI機(jī)器學(xué)習(xí) 643 0
PyTorch是一個(gè)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的開源庫(kù),它提供了豐富的工具和接口,幫助開發(fā)者快速構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型。本文將介紹如何在不同操作系統(tǒng)上安裝PyTo...
2023-12-07 標(biāo)簽:接口機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3029 0
YCL AI計(jì)算庫(kù)在resnet50上的優(yōu)化
英特爾第四代至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器(代號(hào)Sapphire Rapids,簡(jiǎn)稱SPR)上引入了全新的加速引擎AMX(Advanced Matrix Extens...
使用Huggingface創(chuàng)建大語(yǔ)言模型RLHF訓(xùn)練流程
ChatGPT已經(jīng)成為家喻戶曉的名字,而大語(yǔ)言模型在ChatGPT刺激下也得到了快速發(fā)展,這使得我們可以基于這些技術(shù)來(lái)改進(jìn)我們的業(yè)務(wù)。
2023-12-06 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)SFTDPO 1822 0
后端在floorplan階段,如何擺放macro是一個(gè)很重要的問(wèn)題。如果采用層次化設(shè)計(jì),對(duì)于每一個(gè)block來(lái)說(shuō)都需要在block內(nèi)部把所分配的macro擺好。
2023-12-06 標(biāo)簽:芯片設(shè)計(jì)STD機(jī)器學(xué)習(xí) 1239 0
在討論安全多方計(jì)算(下文使用 MPC) 之前,我們先討論安全多方計(jì)算的設(shè)定,在MPC 的所有參與者中,某些參與者可能會(huì)被一個(gè)敵手 (攻擊者) 控制,在敵...
2023-12-06 標(biāo)簽:函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1499 0
蘋果尚未生產(chǎn)其設(shè)備中的所有芯片。例如,調(diào)制解調(diào)器是該公司尚未獨(dú)自攻克的一大組件。
機(jī)器人的態(tài)勢(shì)感知成為行業(yè)研究熱點(diǎn)
新一代機(jī)器人的態(tài)勢(shì)感知將成為研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。通過(guò)解決環(huán)境感知、自身狀態(tài)感知和多傳感器融合等問(wèn)題,可以提高機(jī)器人的自主性、可靠性和適應(yīng)性,從而推動(dòng)機(jī)器人...
2023-12-05 標(biāo)簽:機(jī)器人視覺(jué)傳感器機(jī)器學(xué)習(xí) 489 0
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