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標(biāo)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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幻方量化發(fā)布了國內(nèi)首個開源MoE大模型—DeepSeekMoE
幻方量化旗下組織深度求索發(fā)布了國內(nèi)首個開源 MoE 大模型 —— DeepSeekMoE，全新架構(gòu)，免費商用。
2024-01-23 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能路由卷積網(wǎng)絡(luò) 2955 0
關(guān)于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對知識圖譜的建模淺解
隨著對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的深入，越來越多的研究者開始使用更具表達力的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對知識圖譜進行建模。
2021-04-03 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能知識圖譜 2954 0
2018年由MIT出版的《機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)》（第二版）現(xiàn)已開放免費下載！
雖然機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域涵蓋了各種各樣的重要主題，但為了簡潔起見，同時也是由于目前某些方法缺乏足夠堅實的理論保證，本書略去了一些重要主題，其中包括圖形模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2019-05-19 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法機器學(xué)習(xí) 2950 0
將淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為“弱學(xué)習(xí)者”的梯度Boosting框架
1. 簡介 本文提出了一種新的梯度Boosting框架，將淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為“弱學(xué)習(xí)者”。在此框架下，我們考慮一般的損失函數(shù)，并給出了分類、回歸和排序的具...
2021-05-03 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架 2945 0
關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的十大學(xué)習(xí)率衰減提效策略
十大學(xué)習(xí)率衰減策略！ 簡 介 目前越來越多非結(jié)構(gòu)化問題的出現(xiàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也扮演著愈加重要的作用。一個好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于最終任務(wù)的預(yù)測至關(guān)重要，但要得到一個好...
2021-06-16 標(biāo)簽：噪聲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù) 2943 0
英偉達如何看待人工智能的應(yīng)用產(chǎn)生的影響
演講的大部分內(nèi)容都是關(guān)于自動駕駛汽車的，考慮到需求和英偉達在該領(lǐng)域的專業(yè)知識，這并不令人意外。Hogan強調(diào)，你根本無法使用cpu培訓(xùn)無人駕駛汽車，并提...
2019-05-06 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能英偉達 2942 0
新數(shù)據(jù)時代行業(yè)應(yīng)用場景日益細化帶來新挑戰(zhàn)
在AI應(yīng)用中，要拿到很多原始的數(shù)據(jù)進行標(biāo)記、處理，如從視頻、圖片、語音、文本里拿出數(shù)據(jù)，從而會拿出很多小文件進行模型訓(xùn)練，有時一個大型AI應(yīng)用需要處理的...
2018-12-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)云計算大數(shù)據(jù) 2936 0
在人工智能發(fā)展緩慢而備受挫折的數(shù)年之后，現(xiàn)在很多人卻認為它前進過快，這是一件非常諷刺的事。然而，一份冷靜的評估表明我們應(yīng)該歡迎人工智能，而不是害怕人工智能。
2016-06-28 標(biāo)簽：微軟IBM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2934 0
NVIDIA為 AI 輔助駕駛平臺部署強大的感知深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
雖然人類被教導(dǎo)要避免作出太倉促的判斷，但自動駕駛汽車必須快速、準確地發(fā)現(xiàn)、檢測并馬上采取行動，以實現(xiàn)安全運行。這項功能需要一個能夠全面識別和追蹤車輛周圍...
2021-12-15 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NVIDIAAI 2932 0
為了在任何模型中獲得良好的結(jié)果，都需要滿足某些標(biāo)準(數(shù)據(jù)、超參數(shù))。但在真實場景中，你可能會得到糟糕的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，或者很難找到合適的超參數(shù)。在這些情況下，...
2021-01-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型機器學(xué)習(xí) 2931 0
為何我們不把機器學(xué)習(xí)更廣泛地應(yīng)用在文件壓縮方面呢？
這篇文章告訴我們：通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在帶寬相同的條件下，用戶體驗將能提高43%，或者在帶寬縮減17%的條件下可以保持體驗的質(zhì)量基本不變。還有其他同類的論文將...
2018-11-09 標(biāo)簽：谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 2931 0
蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的物理學(xué)和計算機科學(xué)系的科學(xué)家們組成了科研組，通過改進人工智能估算宇宙暗物質(zhì)含量的標(biāo)準方法，他們使用尖端的計算機學(xué)習(xí)算法進行宇宙學(xué)數(shù)據(jù)...
2020-02-17 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能面部識別 2931 0
n階矩陣乘法最優(yōu)解的時間復(fù)雜度再次被突破，達到了 。 按定義直接算的話，時間復(fù)雜度是O(n3)。 光這么說可能不太直觀，從圖上可以看出，n足夠大時優(yōu)化后...
2021-06-24 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 2929 0
麻省理工學(xué)院的哈佛大學(xué)研究人員警告AI的對抗性攻擊
研究人員一次又一次地證明了AI可能會帶來意想不到的負面后果-例如，無人駕駛汽車將停車標(biāo)志解釋為屈服標(biāo)志，并且以AI為動力的眼鏡被欺騙以使其認為名人。但就...
2020-04-23 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)醫(yī)療保健 2918 0
語音合成是一種通過計算機技術(shù)生成人類可聽的語音的技術(shù)。它將文本轉(zhuǎn)換為語音，從而實現(xiàn)語音交互。本文將介紹語音合成技術(shù)的概念、現(xiàn)狀以及未來的發(fā)展趨勢。 一、...
2023-09-15 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語音合成 2918 0
首個AI宇宙模擬器發(fā)布!6億光年寬度,還“自行”跑出了暗物質(zhì)
《創(chuàng)世紀》里，神用7天創(chuàng)造了這個世界。而現(xiàn)在，你可能也有機會體驗這個過程，創(chuàng)造一個屬于自己的宇宙。
2019-07-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI 2916 0
如何用OpenCL實現(xiàn)FPGA上的大型卷積網(wǎng)絡(luò)加速？
Xilinx zynq系列FPGA實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估 本篇目錄 1. 內(nèi)存占用 1.1 FPGA程序中內(nèi)存的實現(xiàn)方式 1.2 Zynq的BRAM內(nèi)存大小 ...
2021-04-19 標(biāo)簽：fpga神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2914 0
Lightmatter推出Mars芯片 用光執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算
多年來，電氣工程師和計算機科學(xué)家一直在努力尋找如何更快，更有效地執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算的方法。實際上，設(shè)計適合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算的加速器最近已經(jīng)成為活躍的溫床，最常...
2020-09-12 標(biāo)簽：芯片SAR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2912 0
詳解機器學(xué)習(xí)在鐵路缺陷檢測中的實際應(yīng)用
本文介紹了在鐵軌的超聲波檢測過程中有效使用機器學(xué)習(xí)技術(shù)自動檢測缺陷的經(jīng)驗，并提出了一種使用數(shù)學(xué)建模為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的有效方法，為實際缺陷圖的識別...
2021-05-02 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超聲波檢測機器學(xué)習(xí) 2911 0
這篇文章提供了可以采取的切實可行的步驟來識別和修復(fù)機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練、泛化和優(yōu)化問題。
2020-05-04 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 2910 0
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