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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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Tensorflow 2.0將正式入場,給暗流涌動的框架之爭再燃一把火
要定義GAN的判別器D,我們一定會用到tf.variable_scope里的reuse參數(shù)。因為首先我們會把真實圖像輸入判別器,之后把生成的假樣本再輸進(jìn)...
2018-11-27 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)Tensorflow 2735 0
“在人工智能的世界里,大模型就像超級大腦一樣,能夠處理和理解大量的信息。你可能聽說過ChatGPT,它就是大模型的一個典型代表。那么,什么是大模型呢?讓...
2024-08-07 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)大模型 2731 0
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的區(qū)別
在人工智能領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩個核心概念,它們各自擁有獨特的特性和應(yīng)用場景。雖然它們都旨在使計算機(jī)系統(tǒng)能夠自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提升,但它們在多個方...
2024-07-04 標(biāo)簽:人工智能人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 2720 0
機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)介紹:支持向量機(jī)(低維到高維的映射)
根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)介紹(9)——支持向量機(jī)(線性不可分情況),通過引入松弛變量δi將支持向量機(jī)推廣至解決非線性可分訓(xùn)練樣本分類的方式不能解決所有非線性可分...
2023-05-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí) 2717 0
什么是“可解釋的人工智能”(XAI)?面向異常檢測的“可解釋人工智能”(XAI)有哪些案例?
異常檢測是識別某種事物偏離正常和預(yù)期情形的過程。 如果能夠及早檢測出異常狀況,則可以采取相關(guān)糾正措施,避免引發(fā)嚴(yán)重后果。兒時的我們玩過誰能在一幅精心編排...
隨著人工智能(Artificial Intelligence, AI)技術(shù)的飛速發(fā)展,其在各行各業(yè)的應(yīng)用日益廣泛。在編程領(lǐng)域,人工智能輔助編程工具作為一...
2024-07-05 標(biāo)簽:人工智能編程工具機(jī)器學(xué)習(xí) 2712 0
賽靈思全新reVISION? 堆棧如何更快速的開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用
既能軟件定義,又能硬件優(yōu)化,管你市場風(fēng)云變幻,管你市場標(biāo)準(zhǔn)、用戶需求如何莫測, 賽靈思All Programmable (全可編程芯片) 都能像變形金剛...
2020-01-02 標(biāo)簽:賽靈思可編程機(jī)器學(xué)習(xí) 2703 0
機(jī)器視覺方法有哪些類型 機(jī)器視覺的基本功能包括哪些方面
深度學(xué)習(xí)是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法,通過多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來學(xué)習(xí)圖像的特征表示。深度學(xué)習(xí)在機(jī)器視覺領(lǐng)域取得了巨大的突破和成功,常見的模型包括卷積...
2023-08-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器視覺機(jī)器學(xué)習(xí) 2700 0
計算機(jī)視覺(Computer Vision)是指讓機(jī)器通過數(shù)字圖像或視頻等視覺信息來模擬人類視覺的過程,以達(dá)到對物體的理解、識別、分類、跟蹤、重建等目的...
2023-05-30 標(biāo)簽:模型計算機(jī)視覺機(jī)器學(xué)習(xí) 2688 0
ML-Bench 1.0構(gòu)建和分析機(jī)器學(xué)習(xí)基準(zhǔn)
本講座描述了用于構(gòu)建此機(jī)器學(xué)習(xí)基準(zhǔn)的分析方法。
2018-11-13 標(biāo)簽:計算機(jī)intel機(jī)器學(xué)習(xí) 2688 0
演示了使用 SDAccel 編譯器技術(shù)創(chuàng)建的機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)解決方案。應(yīng)用展示了如何在軟件端利用 FPGA 的“并行處理”優(yōu)...
2019-08-01 標(biāo)簽:賽靈思可編程機(jī)器學(xué)習(xí) 2684 0
使用新的英特爾數(shù)據(jù)分析加速庫加快大數(shù)據(jù)分析
新的英特爾?數(shù)據(jù)分析加速庫(英特爾?DAAL)可加速數(shù)據(jù)處理,用于數(shù)據(jù)挖掘,統(tǒng)計分析和機(jī)器學(xué)習(xí)。
2018-11-07 標(biāo)簽:intel數(shù)據(jù)處理機(jī)器學(xué)習(xí) 2682 0
人工智能的理解和采用已變得越來越普遍,但您如何定義人工智能,以及機(jī)器學(xué)習(xí)實際上意味著什么?
2018-11-12 標(biāo)簽:intel人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 2678 0
借助強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,科學(xué)家們提高了新物質(zhì)探索開發(fā)的效率
研究人員利用Hartree-Fock作為輸入來預(yù)測電子結(jié)構(gòu)的相關(guān)能量。整體的相關(guān)能量通過來自占據(jù)分子軌道獨立和成對的貢獻(xiàn)來進(jìn)行表達(dá),基于分子軌道特性,研...
2018-10-08 標(biāo)簽:算法機(jī)器學(xué)習(xí) 2671 0
OpenAI提出了一種方法,能夠為復(fù)雜任務(wù)生成訓(xùn)練信號
我們在五個不同的玩具算法任務(wù)中測試了這種方法,這些任務(wù)都有直接的算法解決方案,但我們假裝不知道(例如,尋找圖中兩點之間的最短路線),不過,若想把每個片段...
2018-10-26 標(biāo)簽:函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí) 2670 0
Python軸承故障診斷之經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解EMD原理介紹
經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法是一種自適應(yīng)信號時頻處理方法,特別適用于非線性、非平穩(wěn)信號的分析處理。
2023-12-12 標(biāo)簽:信號處理EMD機(jī)器學(xué)習(xí) 2669 0
什么是態(tài)勢感知技術(shù) 評估態(tài)勢感知中的關(guān)鍵能力有哪些
態(tài)勢感知是指通過收集、整合和分析各種信息來獲取對當(dāng)前環(huán)境和情況的全面和準(zhǔn)確的認(rèn)知。以下是一些可能的定量計算方法,用于評估態(tài)勢感知中的關(guān)鍵能力。
2023-08-23 標(biāo)簽:傳感器傳感器網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 2669 0
數(shù)據(jù)已逐漸成為了機(jī)器學(xué)習(xí)競爭中最關(guān)鍵的區(qū)分點
盡管機(jī)器學(xué)習(xí)有時會突然發(fā)現(xiàn)某些從未有人意識到的事物從而使所有人都大吃一驚,但它并不能夠持續(xù)穩(wěn)定提供這樣的洞察。這并不意味著這項工具很垃圾,這意味著我們需...
2019-01-08 標(biāo)簽:算法AI機(jī)器學(xué)習(xí) 2667 0
如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型加速圖像數(shù)據(jù)集的分類
通過圖像分類示例,了解Xilinx FPGA如何加速機(jī)器學(xué)習(xí),這是關(guān)鍵的數(shù)據(jù)中心工作負(fù)載。 該演示使用Alexnet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型加速了ImageNet...
2018-11-21 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賽靈思機(jī)器學(xué)習(xí) 2662 0
使用物聯(lián)網(wǎng)和英特爾Movidius神經(jīng)計算棒自動執(zhí)行野生動物圖像處理
Where of the Bear(WTB)的設(shè)計和實施,這是一種用于野生動物監(jiān)測的端到端分布式物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。
2018-11-12 標(biāo)簽:英特爾物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測 2661 0
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