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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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針對(duì)線性回歸模型和深度學(xué)習(xí)模型,介紹了確定訓(xùn)練數(shù)據(jù)集規(guī)模的方法
具體來看,對(duì)于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,模型的表現(xiàn)先是遵循冪定律(power law),之后趨于平緩;而對(duì)于深度學(xué)習(xí),該問題還在持續(xù)不斷地研究中,不過圖一為目...
2019-05-05 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 6634 0
機(jī)器學(xué)習(xí)是指在沒有明確指令的情況下能夠?qū)W習(xí)和加以改進(jìn)的系統(tǒng)。這些系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),用于執(zhí)行特定的任務(wù)或功能。在某些情況下,學(xué)習(xí),或者更具體地說,訓(xùn)練,是...
2023-05-16 標(biāo)簽:C++機(jī)器學(xué)習(xí)python 6632 0
介紹用于 AI 開發(fā)的高質(zhì)量庫,并談?wù)勊鼈兊膬?yōu)缺點(diǎn),以及特性
在本文中,我們將介紹那些用于 AI 開發(fā)的高質(zhì)量庫,并談?wù)勊鼈兊膬?yōu)缺點(diǎn),以及特性。
2018-02-05 標(biāo)簽:AIc++機(jī)器學(xué)習(xí) 6611 0
什么是同態(tài)加密?同態(tài)加密為什么能被稱為密碼學(xué)的圣杯?
全同態(tài)加密是一種加密技術(shù),允許在不解密的前提下,對(duì)密文進(jìn)行一些有意義的運(yùn)算,使得解密后的結(jié)果與在明文上做 “相同計(jì)算” 得到的結(jié)果相同。
2023-08-09 標(biāo)簽:芯片解密機(jī)器學(xué)習(xí)同態(tài)加密 6609 0
如何學(xué)好機(jī)器學(xué)習(xí)?機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)方法4個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)整理概述
2017年人工智能就已經(jīng)列入了國務(wù)院的人工智能發(fā)展規(guī)劃中,人工智能將成為推動(dòng)中國發(fā)展的新生科技力量,并在未來扮演著越來越重要的角色,在這一背景下,機(jī)器學(xué)...
2018-09-24 標(biāo)簽:IT人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 6608 0
新一代圖片處理技術(shù)讓富士 X-Trans傳感器如虎添翼
X-Trans 相機(jī)與市場(chǎng)上的其他相機(jī)有何不同,機(jī)器學(xué)習(xí)又是如何顛覆 raw 文件的處理方式的? DxO首席科學(xué)家 Wolf Hauser 探討了 X-...
2022-04-27 標(biāo)簽:傳感器相機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 6598 0
講解隨機(jī)梯度下降、類別數(shù)據(jù)編碼、Vowpal Wabbit機(jī)器學(xué)習(xí)庫
在數(shù)據(jù)量不大的情況下,上面的數(shù)學(xué)效果不錯(cuò)(我們這里不討論局部極小值、鞍點(diǎn)、學(xué)習(xí)率選擇、動(dòng)量等問題,請(qǐng)參考《深度學(xué)習(xí)》一書的數(shù)值計(jì)算那一章)。批量梯度下降...
2018-07-17 標(biāo)簽:函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 6581 0
五個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)中的常見難題及解決方法
人們可能聽說過很多機(jī)器學(xué)習(xí)的用例。例如參加會(huì)議、分享人工智能技術(shù)的LinkedIn帖子、以及博客文章都有所提及。雖然人們都知道機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)術(shù)語,但在多大...
2021-05-05 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 6554 0
基于機(jī)器學(xué)習(xí)的磁盤故障預(yù)測(cè)的挑戰(zhàn)及設(shè)計(jì)思想
本文使用了RGF算法對(duì)磁盤狀態(tài)分類。RGF 算法是一個(gè)分類算法,它是GBDT(梯度提升決策樹)算法最好的變種之一。針對(duì) GBDT 每次迭代只優(yōu)化新建樹以...
2018-09-08 標(biāo)簽:IBM磁盤機(jī)器學(xué)習(xí) 6548 1
本文主要介紹一個(gè)被廣泛使用的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法,K-nearest neighbors(KNN),中文叫K近鄰算法。
2019-10-31 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)knn機(jī)器學(xué)習(xí) 6518 0
斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)硬件加速器的課程學(xué)芯片技術(shù)機(jī)會(huì)來了
學(xué)芯片技術(shù)的機(jī)會(huì)來了!斯坦福大學(xué)2018秋季學(xué)期推出《機(jī)器學(xué)習(xí)硬件加速器》課程,深入介紹機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中設(shè)計(jì)訓(xùn)練和推理加速器的架構(gòu)技術(shù)。課程涵蓋經(jīng)典的ML...
2018-07-21 標(biāo)簽:加速器機(jī)器學(xué)習(xí) 6480 0
人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM算法解析
我們知道,RNN是一類功能強(qiáng)大的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,RNN一個(gè)重要的優(yōu)點(diǎn)在于,其能夠在輸入和輸出序列之間的映射過程中利用上下文相關(guān)信息。但是RNN存在著梯...
2018-09-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 6472 0
DeepMind為視覺問題回答提出了一種新的硬注意力機(jī)制
然而,在基于梯度的學(xué)習(xí)框架(如深度學(xué)習(xí))中存在一個(gè)關(guān)鍵的缺點(diǎn):因?yàn)檫x擇要處理的信息的過程是離散化的,因此也就是不可微分的,所以梯度不能反向傳播到選擇機(jī)制...
2018-08-10 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺機(jī)器學(xué)習(xí) 6472 0
人工智能專業(yè)是“虛火過旺”還是“星火燎原”?報(bào)考同學(xué)需要擁有什么“底層”能力?學(xué)校和城市的選擇有哪些訣竅?
2019-06-22 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 6471 0
一個(gè)完整的MNIST測(cè)試集,其中包含60000個(gè)測(cè)試樣本
NIST手寫字符集的第一部分已經(jīng)在一年前發(fā)布,它是一個(gè)由2000名人口普查局員工手寫的訓(xùn)練集和500名高中生手寫的更具挑戰(zhàn)性的測(cè)試集。 LeCun、Co...
2019-06-02 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集MNIST 6470 0
2018年的“最佳論文獎(jiǎng)”和“最佳論文提名獎(jiǎng)”的論文分享
破碎梯度(shattered gradients)是當(dāng)防御不可微分時(shí)產(chǎn)生的,它會(huì)引起數(shù)值不穩(wěn)定或者導(dǎo)致真正的梯度信號(hào)發(fā)生錯(cuò)誤。造成梯度破碎的防御措施往往...
2018-07-02 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類機(jī)器學(xué)習(xí) 6468 0
Marvell宣布推出基于NVMExpress(NVMe)的創(chuàng)新芯片組解決方案
88SS1098和88SS1088是Marvell最新推出的支持單端口和雙端口功能、NVMe 1.3標(biāo)準(zhǔn)和開放式通道架構(gòu)的PCIe Gen3x4 NVM...
2018-03-30 標(biāo)簽:芯片人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 6467 0
關(guān)于人工智能與機(jī)器人的發(fā)展趨勢(shì)分析
工程師與創(chuàng)業(yè)者們說「在未來的一年中我們將見到人工智能領(lǐng)域內(nèi)的創(chuàng)新蓬勃發(fā)展,但那不意味著它們就不重要了。」這正是褲兜里有蘋果助手Siri和真正與她交流之間...
2019-08-26 標(biāo)簽:機(jī)器人人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 6461 0
數(shù)據(jù)工程師必備干貨(學(xué)習(xí)指南)
大數(shù)據(jù)應(yīng)用-實(shí)時(shí)流:處理大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)除了要具備處理數(shù)據(jù)的計(jì)算能力,還要具備盡可能快的處理速度。像推薦引擎這樣的應(yīng)用程序需要實(shí)時(shí)地進(jìn)行大量數(shù)據(jù)的處理、存儲(chǔ)...
2019-02-12 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)工程師 6458 0
基于深度學(xué)習(xí)的圖像塊型超分辨重建的經(jīng)典論文進(jìn)行關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)分析
基于Per-Pixel Loss的超分辨重建網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)在于直接最小化高清原圖與超分辨重建圖像之間的差異,使得超分辨重建圖像逐步逼近原圖的清晰效果。但Per...
2018-03-26 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 6453 0
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