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標(biāo)簽 > 機器學(xué)習(xí)
機器學(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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討論在調(diào)整以長期社會福利為目標(biāo)的機器學(xué)習(xí)所得決策方面的近期成果
由于機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)容易受到歷史數(shù)據(jù)引入的偏見而導(dǎo)致歧視性行為，人們認為有必要在某些應(yīng)用場景中用公平性準則約束系統(tǒng)的行為，并期待其能保護弱勢群體和帶來長期收...
2018-06-04 標(biāo)簽：人工智能機器學(xué)習(xí) 725 0
TMS320F28P550SJ 實時微控制器技術(shù)手冊
TMS320F28P55x （F28P55x） 是 C2000? 實時微控制器系列的成員，該系列可擴展、超低延遲器件旨在提高電力電子器件的效率，包括但不...
在本文中，我將介紹如何使用 python 減少 kaggle Mushroom Classification 數(shù)據(jù)集中的特性數(shù)量。本文中使用的所有代碼在...
2022-11-17 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí) 725 0
基于樹莓派的機器學(xué)習(xí)工廠缺陷檢測技術(shù)
Modzy在云中和邊緣部署機器學(xué)習(xí)模型。他們構(gòu)建了上面的演示，以向他們的制造客戶展示在工廠中使用機器學(xué)習(xí)來檢測缺陷是多么容易和經(jīng)濟實惠。
2023-06-12 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí)樹莓派 724 0
重要的是如何計算輸出矩陣中的每個單獨元素，這可以歸結(jié)為兩個非常大的向量的點積 - 在上面的示例中，大小為 12288。這由 12288 次乘法和 122...
2024-01-18 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加法器機器學(xué)習(xí) 723 0
強化學(xué)習(xí)（RL）是人工智能的一個子領(lǐng)域，專注于決策過程。與其他形式的機器學(xué)習(xí)相比，強化學(xué)習(xí)模型通過與環(huán)境交互并以獎勵或懲罰的形式接收反饋來學(xué)習(xí)。
2023-06-09 標(biāo)簽：人工智能機器學(xué)習(xí)自動駕駛 716 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)計優(yōu)化等等。
2023-01-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)GNN 715 0
1959年，計算機游戲和人工智能的先驅(qū)亞瑟·塞繆爾（Arthur Samuel）將ML定義為“使計算機能夠在沒有明確編程的情況下學(xué)習(xí)的研究領(lǐng)域”。
2024-03-29 標(biāo)簽：芯片設(shè)計eda機器學(xué)習(xí) 709 0
英偉達神奇研究：用別的模型權(quán)重訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，改神經(jīng)元不影響輸出！
根據(jù)這種方法，我們可以根據(jù)其他網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重來訓(xùn)練一個網(wǎng)絡(luò)，這也許是一個用來做持續(xù)學(xué)習(xí)的好方法。同樣有趣的是，基于 DWSNet 的探索，我們發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重具...
2023-08-21 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)英偉達 709 0
構(gòu)建一個能在復(fù)雜物理世界中導(dǎo)航的自動駕駛系統(tǒng)極具挑戰(zhàn)性。系統(tǒng)必須感知周圍環(huán)境并做出快速且明智的決策。乘客體驗也很重要，需要考慮加速、曲率、平滑度、路面附...
2024-09-06 標(biāo)簽：NVIDIA模型機器學(xué)習(xí) 708 0
基于機器學(xué)習(xí)的效用和理論理解 機器學(xué)習(xí)幾大領(lǐng)域未來進展預(yù)測
機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，有些模型非常有效，但我們并不能完全確定其原因。相反，一些相對容易理解的研究領(lǐng)域則在實踐中適用性有限。本文基于機器學(xué)習(xí)的效用和理論理解，探...
2023-01-06 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí) 707 0
從外觀的角度描述一個姑娘，一般是面容怎么樣？身段怎么樣？兩個維度去描述。就像畫一幅肖像畫，我們的研究“對象”在描述性分析中也是通過兩個維度去來描述即，“...
2023-08-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI機器學(xué)習(xí) 707 0
深度學(xué)習(xí)的意思其實不是不變的，它的本意是動態(tài)發(fā)展的。最初的深度學(xué)習(xí)基本意思是聚焦于區(qū)別于誤差反向傳遞算法（Backpropogation）那種打包式的黑...
2023-05-30 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)物聯(lián)網(wǎng)人工智能 705 0
恩智浦eIQ Time Series Studio的工作流程
近年來，人工智能 (AI) 在推動各個行業(yè)創(chuàng)新方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用。視覺和語音技術(shù)的進步促進了大型智能模型的發(fā)展，創(chuàng)造了新的用例，并改善了用戶體驗。越來越...
隨著數(shù)字科技的快速發(fā)展，企業(yè)面臨著日益復(fù)雜的市場、客戶和生產(chǎn)環(huán)境。在這樣的背景下。各種數(shù)字化應(yīng)用不斷涌現(xiàn)，幫助企業(yè)實現(xiàn)更高效、更靈活、更協(xié)同的運作方式，...
2023-12-01 標(biāo)簽：攝像頭機器學(xué)習(xí)深度相機 701 0
機器學(xué)習(xí)迅速發(fā)展，邊緣設(shè)備實現(xiàn)視覺AI應(yīng)用
這個重大發(fā)展是一個轉(zhuǎn)折點。從那時起，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在性能/精度兩個方面不斷迎來巨大進展。2015年ResNet超越單個人類的分類能力，如圖1所示。就各種目...
2023-09-11 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)二進制機器學(xué)習(xí) 696 0
這一切都是為了在測試挑戰(zhàn)曲線中保持領(lǐng)先地位
然而，多年來發(fā)生巨大變化的是用于實現(xiàn)最大效率的各種技術(shù)。在早期，功能模式用于測試設(shè)備，并且對這些模式進行故障分級以確定實現(xiàn)的覆蓋范圍。隨著設(shè)備尺寸的增長...
2023-05-25 標(biāo)簽：測試觸發(fā)器機器學(xué)習(xí) 696 0
特斯拉Dojo超算指令集結(jié)構(gòu)細節(jié)史上首次被公開
本質(zhì)上，Dojo是一個巨大的可組合的超級計算機，它由一個完全定制的架構(gòu)構(gòu)建，涵蓋了計算、網(wǎng)絡(luò)、輸入/輸出（I/O）芯片到指令集架構(gòu)（ISA）、電源傳輸、...
2022-09-06 標(biāo)簽：特斯拉人工智能機器學(xué)習(xí) 689 0
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（感知機算法）（下）
由于感知機算法通過調(diào)整ω和b的值以使所有訓(xùn)練樣本滿足設(shè)定條件，人們可能直觀感覺會出現(xiàn)當(dāng)ω和b可使某一樣本滿足設(shè)定條件，就會使另一個樣本不滿足設(shè)定條件的情...
2023-07-19 標(biāo)簽：向量機人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 686 0
AI（人工智能）和cobot（協(xié)作機器人）技術(shù)之間的協(xié)同作用不斷增強，這讓設(shè)計工程師能夠提出基于cobot的經(jīng)濟型解決方案，這些方案適用于結(jié)合了機器學(xué)習(xí)...
2023-08-18 標(biāo)簽：人工智能計算機視覺機器學(xué)習(xí) 684 0
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