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脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)怎么訓(xùn)練
脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN, Spiking Neural Network)的訓(xùn)練是一個(gè)復(fù)雜但充滿挑戰(zhàn)的過(guò)程,它模擬了生物神經(jīng)元通過(guò)脈沖(或稱為尖峰)進(jìn)行信息...
2024-07-12 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型神經(jīng)元 1165 0
我訓(xùn)練了一個(gè)模型,讓開(kāi)發(fā)板認(rèn)識(shí)自己
認(rèn)識(shí)自己,是人類的終極問(wèn)題;而讓AI認(rèn)識(shí)自己,則是人工智能覺(jué)醒的第一步。為此,國(guó)內(nèi)知名嵌入式教育專家韋東山老師團(tuán)隊(duì)使用做了個(gè)有趣的事情——讓開(kāi)發(fā)板可以“...
2023-07-10 標(biāo)簽:嵌入式程序開(kāi)發(fā)板 1165 0
如果經(jīng)過(guò)多任務(wù)微調(diào),編碼器-解碼器掩碼模型最好【這參數(shù)量都翻倍了,很難說(shuō)不是參數(shù)量加倍導(dǎo)致的】。換個(gè)角度想,在多任務(wù)微調(diào)之后,自回歸全語(yǔ)言模型在參數(shù)量不...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合的誤差怎么分析
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合誤差分析是一個(gè)復(fù)雜且深入的話題,涉及到多個(gè)方面,需要從數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練過(guò)程和正則化方法等多個(gè)角度進(jìn)行綜合考慮。 引言 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種...
2024-07-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型機(jī)器學(xué)習(xí) 1163 0
近年來(lái),我們聽(tīng)說(shuō)了很多關(guān)于Transformers的事情,并且在過(guò)去的幾年里,它們已經(jīng)在NLP領(lǐng)域取得了巨大成功。Transformers是一種使用注意...
自訓(xùn)練YOLOv5模型使用OpenVINO?優(yōu)化并部署在英特爾開(kāi)發(fā)套件
YOLO (You Only Look Once) 是目標(biāo)檢測(cè)模型,目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中一種重要的任務(wù),目的是在一張圖片中找出特定的物體,同時(shí)要求識(shí)別...
2023-09-15 標(biāo)簽:英特爾模型開(kāi)發(fā)套件 1161 0
基于昇騰AI Yolov7模型遷移到昇騰平臺(tái)EA500I邊緣計(jì)算盒子的實(shí)操指南
近年來(lái),國(guó)產(chǎn)化替代的進(jìn)程正在加快。在眾多國(guó)產(chǎn)平臺(tái)中,昇騰平臺(tái)具有高性能、低功耗、易擴(kuò)展、軟件棧全面成熟等優(yōu)勢(shì),其產(chǎn)品和技術(shù)在國(guó)內(nèi)眾多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了廣泛應(yīng)用;...
HarmonyOS 3.1上實(shí)現(xiàn)計(jì)步卡片
本篇帖子是參考 Codelab 基于 Stage 模型 JS 服務(wù)卡片,使用最新 ArkTS 元服務(wù)開(kāi)發(fā)的,實(shí)現(xiàn)帶有卡片的計(jì)步應(yīng)用,用于介紹卡片的開(kāi)發(fā)及...
2023-05-29 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)庫(kù)模型SQlite 1160 0
支持 ChatGPT 的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的概況
本文介紹了支持 ChatGPT 的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的概況,文章將從大型語(yǔ)言模型的介紹開(kāi)始,深入探討用來(lái)訓(xùn)練 GPT-3 的革命性自我注意機(jī)制,然后深入研究由...
2023-05-26 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí)ChatGPT 1157 0
普林斯頓博士:手寫30個(gè)主流機(jī)器學(xué)習(xí)算法,全都開(kāi)源了!
根據(jù)機(jī)器之心的粗略估計(jì),該項(xiàng)目大約有 30 個(gè)主要機(jī)器學(xué)習(xí)模型,此外還有 15 個(gè)用于預(yù)處理和計(jì)算的小工具,全部.py 文件數(shù)量有 62 個(gè)之多。平均每...
RT-DETR 是在 DETR 模型基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)的,一種基于 DETR 架構(gòu)的實(shí)時(shí)端到端檢測(cè)器,它通過(guò)使用一系列新的技術(shù)和算法,實(shí)現(xiàn)了更高效的訓(xùn)練和推...
GPU服務(wù)器AI網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)
眾所周知,在大型模型訓(xùn)練中,通常采用每臺(tái)服務(wù)器配備多個(gè)GPU的集群架構(gòu)。在上一篇文章《高性能GPU服務(wù)器AI網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)(上篇)》中,我們對(duì)GPU網(wǎng)絡(luò)中的核...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)輸出反推到輸入嗎
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,簡(jiǎn)稱CNN)是一種深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、視頻分析、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)...
2024-07-03 標(biāo)簽:圖像識(shí)別模型深度學(xué)習(xí) 1150 0
在本文中,我們將詳細(xì)介紹如何在NVIDIA Jetson TX2上部署深度學(xué)習(xí)模型。NVIDIA Jetson TX2是一款專為邊緣計(jì)算和人工智能應(yīng)用而...
2D Transformer 可以幫助3D表示學(xué)習(xí)嗎?
預(yù)訓(xùn)練的2D圖像或語(yǔ)言Transformer:作為基礎(chǔ)Transformer模型,具有豐富的特征表示能力。作者選擇了先進(jìn)的2D Transformer模...
2023-07-03 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集Transformer 1137 0
NVIDIA Omniverse 將為全新 OpenPBR 材質(zhì)模型提供原生支持
? NVIDIA 與 OpenUSD 聯(lián)盟(AOUSD)早前共同宣布成立 OpenUSD 聯(lián)盟材質(zhì)工作組,推動(dòng)通用場(chǎng)景描述(OpenUSD)格式材質(zhì)交換...
模型任務(wù)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
1. 寫在前面 模型“好”與“壞”的評(píng)價(jià)指標(biāo)直接由業(yè)務(wù)目標(biāo)/任務(wù)需求決定。我們需要做的是:根據(jù)具體的業(yè)務(wù)目標(biāo)/任務(wù)需求去選擇相應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo),繼而選出符合...
使用OpenVINO優(yōu)化并部署飛槳PP-OCRv4模型
作者:算力魔方創(chuàng)始人/英特爾創(chuàng)新大使劉力 一,什么是PaddleOCR工具庫(kù)? PaddleOCR 旨在打造一套豐富、領(lǐng)先、且實(shí)用的 OCR 工具庫(kù),助...
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