AI是干什么的？機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)流程和理論基礎(chǔ)

機(jī)器學(xué)習(xí)的“訓(xùn)練”部分就是找到f( )，即成本函數(shù)按照梯度下降的方法找到最優(yōu)的f( )。大家理解了找f()，才能進(jìn)入各種算法討論。

2023-02-01 標(biāo)簽：AI機(jī)器學(xué)習(xí) 1156 0

FPGA和SoC對機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)化方案解析

對于新的架構(gòu)和微體系架構(gòu)，仍然有機(jī)會。ML工作負(fù)載正在迅速擴(kuò)展。OpenAI 5月份的一份報(bào)告顯示，用于最大AI/ML訓(xùn)練的計(jì)算能力每3.5個(gè)月就增加一...

2023-01-31 標(biāo)簽：fpga嵌入式摩爾定律 619 0

淺談圖嵌入算法如何高效解決輸入機(jī)器學(xué)習(xí)算法的問題

圖嵌入是將圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)映射為低維稠密向量的過程，同時(shí)使得原圖中拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相似或?qū)傩越咏墓?jié)點(diǎn)在向量空間上的位置也接近，能夠很好地解決圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)難以高效輸入機(jī)...

2023-01-31 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí) 847 0

常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基本概念和特點(diǎn)

沒有哪一種算法能夠適用所有情況，只有針對某一種問題更有用的算法。 機(jī)器學(xué)習(xí)算法不會要求一個(gè)問題被 100%求解，取而代之的是把問題轉(zhuǎn)化為最優(yōu)化的問題，用...

2023-01-17 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 4104 0

如何用ChatGPT 構(gòu)建一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

MNIST 算是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)典問題。即使這個(gè)手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集逐漸淡出了計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，但它的紀(jì)念意義仍然不可忽視，很多人入門深度學(xué)習(xí)的第一個(gè)數(shù)據(jù)集、驗(yàn)...

2023-01-17 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI計(jì)算機(jī)視覺 1143 0

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的汽車CAN總線異常檢測方法

目前機(jī)器學(xué)習(xí)是研究車輛網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)的熱門方向，通過引入機(jī)器學(xué)習(xí)算法來識別車載總線上的網(wǎng)絡(luò)報(bào)文，可實(shí)現(xiàn)對車輛已知/未知威脅的入侵檢測。這種基于機(jī)器學(xué)習(xí)...

2023-01-17 標(biāo)簽：CAN總線CAN異常檢測 1730 0

Jina AI到底是做什么的？為什么要做這些

在 Jina AI，我們的產(chǎn)品囊括了跨模態(tài)、多模態(tài)、神經(jīng)搜索和生成式 AI，涵蓋了未來 AI 應(yīng)用的很大一部分。

2023-01-16 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)LDA 3061 0

機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的連接系統(tǒng)應(yīng)用分析

該系統(tǒng)將構(gòu)成一個(gè)全網(wǎng)狀環(huán)形結(jié)構(gòu)。當(dāng)系統(tǒng)正面的互連從左向右或水平傳輸時(shí)，則系統(tǒng)背面的互連則是從上向下傳輸，從而構(gòu)成一個(gè)完整的網(wǎng)格。

2023-01-17 標(biāo)簽：AI神經(jīng)元機(jī)器學(xué)習(xí) 780 0

圖數(shù)據(jù)切分與模型數(shù)據(jù)載入的問題解析

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類 ”用于處理可以表示為圖的數(shù)據(jù)“ 的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。我們通常能看到的例子有: 社交網(wǎng)絡(luò)的商品的推薦，蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)的預(yù)測和芯片設(shè)計(jì)優(yōu)化等等。

2023-01-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)GNN 716 0

mmdetection訓(xùn)練數(shù)據(jù)遇到的問題

mmdetection訓(xùn)練數(shù)據(jù)遇到的問題

2023-01-13 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)Shell 842 0

如何在聯(lián)合全域指揮控制發(fā)展人工智能？

機(jī)器之間通信的增加和指揮控制過程的自主化，可能會帶來作戰(zhàn)中心硬件和人員配置的變化，這使人類作戰(zhàn)人員能夠聚焦認(rèn)知任務(wù)，如評估和完善潛在的行動方案。

2023-01-12 標(biāo)簽：嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 487 0

開發(fā)TinyML系統(tǒng)必須考慮的四大指標(biāo)

最近，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)（ML, Machine Learning）的進(jìn)步出現(xiàn)了分歧，分為兩個(gè)規(guī)模：一個(gè)是傳統(tǒng)的大型ML（云ML），模型越來越大，以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確性...

2023-01-11 標(biāo)簽：mcu瑞薩AI 2842 0

淺談三維重建的相關(guān)理論 各種視覺三維重建技術(shù)的對比

機(jī)器學(xué)習(xí)其實(shí)就是使機(jī)器具有學(xué)習(xí)的能力, 從而不斷獲得新知識以及新技能得到有效提升.機(jī)器學(xué)習(xí)在三維環(huán)境重建中一直是重點(diǎn)研究對象。

2023-01-11 標(biāo)簽：虛擬現(xiàn)實(shí)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 2777 0

為什么Chimera GPNPU如此充滿想象力和令人眼花繚亂呢

將推理(基于視覺、聲音等形式)作為創(chuàng)建應(yīng)用程序的構(gòu)建塊之一，這種想法我們可以認(rèn)為是“軟件2.0”。但這實(shí)現(xiàn)起來并不容易，SoC傳統(tǒng)應(yīng)對軟件2.0挑戰(zhàn)的方...

2023-01-08 標(biāo)簽：SoC系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)字信號處理器 1524 0