一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法提高片上光譜傳感性能的方法

光譜傳感檢測技術(shù)是科學(xué)研究和工業(yè)生產(chǎn)中廣泛應(yīng)用的一種光學(xué)分析技術(shù)，憑借其對物質(zhì)光譜指紋的特異性辨識能力，在生物醫(yī)藥、遙感測繪、環(huán)境監(jiān)測、智慧農(nóng)業(yè)、工業(yè)自...

2023-11-08 標(biāo)簽：芯片探測器機(jī)器學(xué)習(xí) 938 0

用于計(jì)算機(jī)視覺的經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用分析

深度學(xué)習(xí)是指在大部分未處理或“原始”數(shù)據(jù)上運(yùn)行的非常大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。深度學(xué)習(xí)通過將特征提取操作拉入模型本身，對計(jì)算機(jī)視覺產(chǎn)生了巨大影響，從而使算法根據(jù)...

2023-11-07 標(biāo)簽：AI計(jì)算機(jī)視覺機(jī)器學(xué)習(xí) 684 0

人工智能技術(shù)在水聲通信中的研究進(jìn)展

多年來，從非相干水聲通信到相干水聲通信，直擴(kuò)、跳頻、OFDM、Turbo均衡、時間反轉(zhuǎn)和自適應(yīng)等各種理論和技術(shù)均被引入水聲通信中，以期克服復(fù)雜多變海洋環(huán)...

2023-11-05 標(biāo)簽：gpu人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 3250 0

最全綜述：圖像分割算法

閾值法的基本思想是基于圖像的灰度特征來計(jì)算一個或多個灰度閾值，并將圖像中每個像素的灰度值與閾值作比較，最后將像素根據(jù)比較結(jié)果分到合適的類別中。因此，該方...

2023-11-03 標(biāo)簽：算法圖像分割機(jī)器學(xué)習(xí) 1262 0

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用系統(tǒng)指紋識別技術(shù)研究

摘要： 在信息安全測試領(lǐng)域，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用系統(tǒng)深度指紋識別技術(shù)對應(yīng)用系統(tǒng)進(jìn)行漏洞檢測時，可快速獲取應(yīng)用系統(tǒng)指紋信息，并且能夠根據(jù)系統(tǒng)深度指紋信息進(jìn)行...

2023-11-03 標(biāo)簽：Web指紋識別字符串 1692 0

機(jī)器學(xué)習(xí)中統(tǒng)計(jì)概率分布大全

1. 隨機(jī)變量 離散隨機(jī)變量 隨機(jī)實(shí)驗(yàn)的所有可能結(jié)果都是隨機(jī)變量。一個隨機(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...

2023-11-03 標(biāo)簽：函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)隨機(jī)變量 855 0

模型算法總結(jié)

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...

2023-11-03 標(biāo)簽：函數(shù)模型機(jī)器學(xué)習(xí) 890 0

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義和基本特征

人工智能，深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)，不論你現(xiàn)在是否能夠理解這些概念，你都應(yīng)該學(xué)習(xí)。否則三年內(nèi)，你就會像滅絕的恐龍一樣被社會淘汰。

2023-11-02 標(biāo)簽：AI人工智能人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1889 0

第五代樹莓派效能數(shù)據(jù)揭露

第五代樹莓派（Raspberry Pi 5, RPi 5）官方預(yù)計(jì)賣60美元（4GB RAM）與80美元（8GB RAM），比前一代相同RAM容量的55...

2023-11-02 標(biāo)簽：RAM無線通信機(jī)器學(xué)習(xí) 2079 0

如何利用高斯過程回歸模型建立燃料電池電堆功率預(yù)測模型？

對車輛輔助裝置的控件進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)時，需要建立一個燃料電池電堆功率預(yù)測模型，而該模型的建立需要考慮各種電堆控制參數(shù)，這一點(diǎn)至關(guān)重要。

2023-11-02 標(biāo)簽：燃料電池加濕器機(jī)器學(xué)習(xí) 1712 0

全面總結(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法

幾乎所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法最后都?xì)w結(jié)為求一個目標(biāo)函數(shù)的極值，即最優(yōu)化問題，例如對于有監(jiān)督學(xué)習(xí)，我們要找到一個最佳的映射函數(shù)f (x)，使得對訓(xùn)練樣本的損失函...

2023-11-02 標(biāo)簽：算法向量機(jī)函數(shù) 644 0

使用先進(jìn)工藝的芯片設(shè)計(jì)成本是多少

芯片開發(fā)成本的估算非常復(fù)雜，因?yàn)檫@些數(shù)字受到多種因素影響。早在2018年，IBS發(fā)布的數(shù)據(jù)將5納米芯片的成本定為5.422億美元，這樣的估算可能不再準(zhǔn)確...

2023-11-01 標(biāo)簽：芯片芯片設(shè)計(jì)eda 938 0

如何實(shí)現(xiàn)嵌入式視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)

將一級的輸出傳遞給另一級且不構(gòu)成循環(huán)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被稱為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (FNN)，而那些有反饋、內(nèi)含定向循環(huán)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則被稱為遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN)。

2023-10-31 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可編程邏輯機(jī)器學(xué)習(xí) 617 0

機(jī)器學(xué)習(xí)的基本流程和十大算法

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，國際權(quán)威的學(xué)術(shù)組織 ICDM（the IEEE Internatio...

2023-10-31 標(biāo)簽：算法人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1366 0

什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí)

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的方式之一，它與監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)并列，是三種機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法之一。 在圍棋上擊敗世界第一李世石的 AlphaGo、在《星際爭霸2》...

2023-10-30 標(biāo)簽：模型代碼機(jī)器學(xué)習(xí) 4761 0

淺析機(jī)器學(xué)習(xí)的基本步驟

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，機(jī)器學(xué)習(xí)的效率在很大程度上取決于它所提供的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集的大小和豐富程度也決定了最終預(yù)測的結(jié)果質(zhì)量。目前在算力方面，量子計(jì)算能超越傳統(tǒng)二進(jìn)...

2023-10-30 標(biāo)簽：人工智能SVM機(jī)器學(xué)習(xí) 666 0

NNI：自動幫你做機(jī)器學(xué)習(xí)調(diào)參的神器

NNI 自動機(jī)器學(xué)習(xí)調(diào)參，是微軟開源的又一個神器，它能幫助你找到最好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)或超參數(shù)，支持 各種訓(xùn)練環(huán)境 。 它常用的 使用場景 如下： 想要在自...

2023-10-30 標(biāo)簽：微軟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NNI 2858 0

PyTorch與TensorFlow的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)

轉(zhuǎn)載自：冷凍工廠 ? 深度學(xué)習(xí)框架是簡化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (ANN) 開發(fā)的重要工具，并且其發(fā)展非常迅速。其中，TensorFlow 和 PyTorch 脫...

2023-10-30 標(biāo)簽：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)tensorflow 1471 0