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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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淺析4個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域常用遷移學(xué)習(xí)模型
使用SOTA的預(yù)訓(xùn)練模型來(lái)通過(guò)遷移學(xué)習(xí)解決現(xiàn)實(shí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題。
2023-04-23 標(biāo)簽:人工智能計(jì)算機(jī)視覺(jué)機(jī)器學(xué)習(xí) 2380 0
標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)安全下如何處理AI漏洞?
人工智能(AI)技術(shù),特別是機(jī)器學(xué)習(xí),正在廣泛的商業(yè)和政府背景下迅速部署。這些技術(shù)容易受到一系列廣泛的操縱,這些操縱可能會(huì)觸發(fā)錯(cuò)誤、從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集推斷私人...
2023-04-23 標(biāo)簽:網(wǎng)絡(luò)安全機(jī)器學(xué)習(xí) 655 0
PowerStore內(nèi)嵌機(jī)器學(xué)習(xí)引擎,可以根據(jù)業(yè)務(wù)的存儲(chǔ)需求自動(dòng)分析群集中哪個(gè)Appliance是最佳的部署選擇,并且在業(yè)務(wù)運(yùn)行期間實(shí)時(shí)關(guān)注數(shù)據(jù)卷的增長(zhǎng)...
2023-04-23 標(biāo)簽:戴爾機(jī)器學(xué)習(xí) 549 0
計(jì)算高速鏈路的系統(tǒng)注意事項(xiàng)
計(jì)算高速鏈路? (CXL?) 可滿(mǎn)足處理器不斷增長(zhǎng)的內(nèi)存帶寬和容量需求,以加速高速計(jì)算應(yīng)用,例如人工智能、云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)。該行業(yè)正在迅速過(guò)渡,以利...
2023-04-23 標(biāo)簽:處理器人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1036 0
芯片接口IP如何支持機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的計(jì)算和數(shù)據(jù)傳輸?
其次,機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)傳輸需求也非常高。大規(guī)模的數(shù)據(jù)集需要被傳輸?shù)接?jì)算機(jī)中進(jìn)行處理,這對(duì)數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俣群涂煽啃蕴岢隽藰O高的要求。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸技...
2023-04-21 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)傳輸機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1721 0
地平線全新一代智能計(jì)算架構(gòu)——BPU納什重磅發(fā)布
智能汽車(chē)作為智能機(jī)器人的第一形態(tài),未來(lái)十年將成為下一個(gè)最大的“母生態(tài)”,為眾多領(lǐng)域的新興科技帶來(lái)巨大的發(fā)展機(jī)會(huì),地平線打造的智能計(jì)算架構(gòu)BPU(Brai...
2023-04-21 標(biāo)簽:傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 2158 0
簡(jiǎn)易溶劑描述符助力電解液AI&機(jī)器學(xué)習(xí)
鋰離子電池(LIBs)作為電化學(xué)儲(chǔ)能設(shè)備已經(jīng)取得了實(shí)質(zhì)性的進(jìn)展。新電池系統(tǒng)的實(shí)施總是受到不利的電極/電解質(zhì)界面反應(yīng)的阻礙。
使用Xcelium ML簡(jiǎn)化您的驗(yàn)證環(huán)境
Xcelium機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)應(yīng)用程序通過(guò)自動(dòng)化模擬過(guò)程和控制測(cè)試的隨機(jī)化來(lái)應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)。它使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法從以前的回歸會(huì)話(huà)中學(xué)習(xí),并自動(dòng)優(yōu)化每次模擬運(yùn)...
2023-04-20 標(biāo)簽:自動(dòng)化ML機(jī)器學(xué)習(xí) 1224 0
利用機(jī)器學(xué)習(xí)快速識(shí)別漏洞
驗(yàn)證和調(diào)試占用了大量時(shí)間,并可以說(shuō)是芯片開(kāi)發(fā)中最具挑戰(zhàn)性的環(huán)節(jié)。仿真器性能一直高居榜首,是驗(yàn)證過(guò)程中的關(guān)鍵組成部分。盡管如此,我們?nèi)韵MM(jìn)一步突破仿真器...
應(yīng)用芯片設(shè)計(jì)的人工智能解決方案有何優(yōu)勢(shì)?
谷歌的強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)將放置稱(chēng)為宏的大型電路塊視為游戲。代理在芯片畫(huà)布上一次放置一個(gè)塊。然后一個(gè)單獨(dú)的算法填充稱(chēng)為標(biāo)準(zhǔn)單元格的較小部分。
2023-05-03 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)芯片設(shè)計(jì)eda 371 0
機(jī)器學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)之特征工程3
特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中的關(guān)鍵步驟,涉及將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以有效使用的格式。在本篇博客文章中,我們介紹了各種特征工程技術(shù),包括特征選擇和提取...
2023-04-19 標(biāo)簽:編碼機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)處理 1246 0
機(jī)器學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)之特征工程2
特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中的關(guān)鍵步驟,涉及將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以有效使用的格式。在本篇博客文章中,我們介紹了各種特征工程技術(shù),包括特征選擇和提取...
2023-04-19 標(biāo)簽:編碼機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)處理 1098 0
機(jī)器學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)之特征工程1
特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中的關(guān)鍵步驟,涉及將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以有效使用的格式。在本篇博客文章中,我們介紹了各種特征工程技術(shù),包括特征選擇和提取...
2023-04-19 標(biāo)簽:編碼機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)處理 1055 0
根據(jù)有無(wú)標(biāo)簽,監(jiān)督學(xué)習(xí)可分類(lèi)為:傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)(Traditional Supervised Learning)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)(Unsupervised ...
2023-04-18 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 1779 0
我們大眾的學(xué)習(xí)記憶和印象中,物理學(xué)規(guī)律總是那么簡(jiǎn)明、直接、鏗鏘有力而不可撼動(dòng)!對(duì)視覺(jué)結(jié)構(gòu)敏感的人們,還會(huì)覺(jué)得物理學(xué)規(guī)律的表達(dá)美觀、對(duì)稱(chēng),堪稱(chēng)天工物語(yǔ)。
2023-04-18 標(biāo)簽:STM機(jī)器學(xué)習(xí)GPT 950 0
韓國(guó)光云大學(xué)博士牛閎森、殷菲菲全面回顧了用于構(gòu)建柔性傳感器的最具代表性的功能材料和創(chuàng)新結(jié)構(gòu),進(jìn)一步總結(jié)了基于柔性傳感器和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的智能感知系統(tǒng)的研究...
2023-04-16 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)柔性傳感器 2253 0
線性代數(shù)在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用實(shí)例
線性代數(shù)研究的是向量空間以及將一個(gè)向量空間映射到另一個(gè)向量空間的函數(shù)。我們主要考慮線性函數(shù)(對(duì)于任何常數(shù)α和β以及向量 x 和 y,滿(mǎn)足關(guān)系 f (α ...
2023-04-14 標(biāo)簽:AI人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 2084 0
Python作為一種流行的編程語(yǔ)言,擁有豐富的第三方庫(kù)資源,這些庫(kù)可以幫助開(kāi)發(fā)者輕松實(shí)現(xiàn)各種功能,從數(shù)據(jù)分析到Web開(kāi)發(fā),從機(jī)器學(xué)習(xí)到圖像處理,涵蓋了各...
機(jī)器學(xué)習(xí)——CNN如何進(jìn)行圖像分類(lèi)
在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,感受野( Receptive Field )的定義是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)每層輸出的特征圖.上的像素點(diǎn)在輸入圖片.上映射的區(qū)域大小。換句話(huà)說(shuō),感...
2023-04-13 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2963 0
開(kāi)發(fā)一個(gè)完整的眼動(dòng)追蹤應(yīng)用-Python版
dlib提供一個(gè)方法可將人臉圖片數(shù)據(jù)映射到128維度的空間向量,如果兩張圖片來(lái)源于同一個(gè)人,那么兩個(gè)圖片所映射的空間向量距離就很近,否則就會(huì)很遠(yuǎn)。因此,...
2023-04-13 標(biāo)簽:傳感器檢測(cè)器機(jī)器學(xué)習(xí) 2436 0
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