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標簽 > 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以指向兩種，一個是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一個是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
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NNI：自動幫你做機器學(xué)習(xí)調(diào)參的神器
NNI 自動機器學(xué)習(xí)調(diào)參，是微軟開源的又一個神器，它能幫助你找到最好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)或超參數(shù)，支持 各種訓(xùn)練環(huán)境 。 它常用的 使用場景 如下： 想要在自...
2023-10-30 標簽：微軟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NNI 2858 0
機器學(xué)習(xí)把這個過程反了過來：機器讀取輸入數(shù)據(jù)和相應(yīng)的答案，然后找出應(yīng)有的規(guī)則。機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)是訓(xùn)練出來的，而不是明確的用程序編寫出來。
2023-10-27 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機AI 936 0
由于GPU具有強大的計算能力，因此可以配置為訓(xùn)練人工智能和深度學(xué)習(xí)模型(通常是同時進行)。如前所述，更大的帶寬使GPU比常規(guī)CPU具有必要的計算優(yōu)勢。
2023-10-26 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能計算機視覺 743 0
在不同的硬件平臺上評估LLM對于理解傳統(tǒng)和非傳統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)的能力和局限性至關(guān)重要。先前的工作已經(jīng)在超級計算機上研究了LLM，并使用傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)基準來提供...
2023-10-25 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu人工智能 1099 0
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)被稱為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN），由并聯(lián)神經(jīng)元組成的大量串聯(lián)層構(gòu)成。對大量數(shù)據(jù)的處理和強大的計算機以及一系列創(chuàng)新（例如初始化策...
2023-10-22 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機器學(xué)習(xí) 857 0
神經(jīng)輻射場（NeRF）是一種利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來表示和渲染復(fù)雜的三維場景的方法。它可以從一組二維圖片中學(xué)習(xí)出一個連續(xù)的三維函數(shù)，這個函數(shù)可以給出空間中任意位置...
2023-10-21 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)代碼 1003 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最基本結(jié)構(gòu)有卷積層跟池化層，一般情況下，池化層的作用一般情況下就是下采樣與像素遷移不變性。根據(jù)步長區(qū)分，池化可以分為重疊池化與區(qū)域池化，圖示如下：
2023-10-21 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)池化 1627 0
在訓(xùn)練過程中進行相應(yīng)微調(diào)是必不可少的。過擬合現(xiàn)象在深度學(xué)習(xí)中屢見不鮮，如果網(wǎng)絡(luò)模型出現(xiàn)此類問題，那么該網(wǎng)絡(luò)就無法正常使用，為了解決這個問題，一般會使用模...
2023-10-20 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像處理算法 753 0
在這塊板子上，用VGA顯示攝像頭實時采集到的畫面，是完全可以工作的。這樣一個平臺，自己完全可以用來做一做基于ZYNQ的圖像處理算法，做一做人臉識別，神經(jīng)...
2023-10-19 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)JTAG開發(fā)板 1238 0
感知算法升級是L2級向L 3級智能駕駛系統(tǒng)跨越的關(guān)鍵。與傳統(tǒng)2D+CNN算法相比，BEV+ Transformer算法優(yōu)勢體現(xiàn)在： 1）感知輸出信息...
2023-10-19 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能駕駛感知算法 572 0
規(guī)控決策在自動駕駛領(lǐng)域的重要性不容忽視，因為它直接影響到自動駕駛技術(shù)實際應(yīng)用的成功與否。首先，規(guī)控決策對于確保自動駕駛車輛的安全性至關(guān)重要，通過合理的規(guī)...
2023-10-19 標簽：機器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI 1094 0
深度學(xué)習(xí)YOLOv3 模型設(shè)計的基本思想
在檢測任務(wù)中，將圖中C0后面的平均池化、全連接層和Softmax去掉，保留從輸入到C0部分的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，作為檢測模型的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，也稱為骨干網(wǎng)絡(luò) YO...
2023-10-17 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)模塊函數(shù) 494 0
Vitis AI Library是一組高層次庫和 API，專為利用 DPU 高效執(zhí)行 AI 推斷而構(gòu)建。它是基于 Vitis AI運行時利用 Vitis...
2023-10-17 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AIOCR 1414 0
ChatGPT 能夠自動生成類似于人類寫作的文本，這一點非常引人注目，也令人意外。但它是如何實現(xiàn)的？為什么它能夠如此出色地生成我們認為有意義的文本？我的...
2023-10-16 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型ChatGPT 1420 0
二項logistic回歸模型是一種分類模型，由條件概率分布P(Y|X)表示，形式為參數(shù)化的logistic分布。這里隨機變量X取值為實數(shù)，隨機變量Y取值...
2023-10-16 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法機器學(xué)習(xí) 2297 0
(i）實例分割 ：定義將每個點分配給某個片段 k{1 ...K} 的可能性，其中每個片段都是擠壓柱面(ii) 基礎(chǔ)桶分割:實例化為 ,表示桶點,表示底座...
2023-10-12 標簽：編碼器3D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 890 0
圖像分類的主流深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有哪些 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搜索方法總結(jié)
生成對抗網(wǎng)絡(luò)（Generative adversarial net，GAN）是另一種常見的基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的生成模型，包括生成器和判別器2個組件，如圖1...
2023-10-12 標簽：編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 2116 0
隨著人工智能（AI）的崛起和安全威脅加劇，計算的需求持續(xù)加強。因此，世界上各種設(shè)備核心的基礎(chǔ)計算架構(gòu)的持續(xù)演進顯得尤為重要。
2023-10-11 標簽：寄存器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 1915 0
車載核心控制芯片是最基礎(chǔ)硬件，承載整車控制功能，芯片架構(gòu)已從單核向多核方向發(fā)展，可靠性設(shè)計與功能安全保障技術(shù)也變得十分復(fù)雜。
2023-10-10 標簽：處理器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制芯片 2308 0
vLLM是一個開源的大模型推理加速框架，通過PagedAttention高效地管理attention中緩存的張量，實現(xiàn)了比HuggingFace Tra...
2023-10-10 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu服務(wù)器 6679 0
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