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標簽 > 機器學習
機器學習（Machine Learning， ML）是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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特征復用技術是指：通過簡單地連接來自不同層的已有的一些特征圖，來額外獲得一些其他的特征
相比CPU、GPU、ASIC，F(xiàn)PGA有什么優(yōu)勢
CPU、GPU 都屬于馮·諾依曼結(jié)構(gòu)，指令譯碼執(zhí)行、共享內(nèi)存。FPGA 之所以比 CPU 甚至 GPU 能效高，本質(zhì)上是無指令、無需共享內(nèi)存的體系結(jié)構(gòu)帶...
人工智能（AI）已經(jīng)徹底改變了許多市場，包括制造業(yè)、制藥業(yè)、航空航天等，但硬件系統(tǒng)是迄今為止尚未在人工智能方面進行任何重大投資或創(chuàng)新的領域。
在機器學習和相關領域，人工神經(jīng)網(wǎng)絡的計算模型靈感正是來自生物神經(jīng)網(wǎng)絡：每個神經(jīng)元與其他神經(jīng)元相連，當它興奮時，就會像相鄰的神經(jīng)元發(fā)送化學物質(zhì)，從而改變這...
2022-11-18 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習 3.3k 0
「隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model, HMM)」 是做NLP的同學繞不過去的一個基礎模型, 是一個生成式模型, 通過訓練數(shù)據(jù)學習隱...
異常檢測任務，指的是檢測偏離期望行為的事件或模式，可以是簡單地檢測數(shù)值型數(shù)據(jù)中，是否存在遠超出正常取值范圍的離群值，也可以是借助相對復雜的機器學習算法識...
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 標簽：機器學習 860 0
拋開所有和人工智能(AI)有關的扯淡成分，機器學習唯一的目標是基于輸入的數(shù)據(jù)來預測結(jié)果，就這樣。所有的機器學習任務都可以用這種方式來表示，否則從一開始它...
本文針對NVIDIA的GStreamer技術進行簡介，主要是因為NVIDIA的Jetson Inference相關應用，都是透過GStreamer進行影...
2022-11-16 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡NVIDIAgpu 1.9k 0
數(shù)據(jù)脫敏是數(shù)據(jù)安全領域落地場景較為成熟的技術手段，在數(shù)據(jù)深層次、大范圍的共享開放的今天，數(shù)據(jù)脫敏在不影響數(shù)據(jù)使用的前提下保護敏感隱私數(shù)據(jù)，已成為數(shù)據(jù)安全...
賽靈思FPGA為機器學習應用提供的DSP切片的數(shù)量已從最大的Virtex 6 FPGA的約2,000個切片增加到現(xiàn)代Virtex UltraScale ...
自從開始記錄機器上的讀數(shù)以來，工業(yè)企業(yè)已經(jīng)使用了數(shù)據(jù)分析、趨勢分析、圖表和其它可視化技術。
深度學習的核心就是"深度" ，從實現(xiàn)上深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡就是一種包括多個隱含層的多層感知機，它通過組合低層特征，形成更為抽象的高層表示...
MLPerf是一套衡量機器學習系統(tǒng)性能的權(quán)威標準，于2018年由谷歌、哈佛、斯坦福、百度等機構(gòu)聯(lián)合發(fā)起成立，每年定期公布榜單成績，它將在標準目標下訓練或...
鋰金屬電池是一種很有前途的儲能技術，可以滿足高能量密度的需求。然而，由于電解液不斷分解，它們的循環(huán)庫侖效率(CE)較低。
光的偏振可看作是一種矢量屬性，而與之相互作用的系統(tǒng)也可以看作是矢量信息，這些信息可用來描述系統(tǒng)之間的相互作用。這就需要使用一系列的形式論，這些形論反過來...
利用Renesas的RZ/V2系列MPU加速視覺識別系統(tǒng)設計
邊緣視覺識別正成為許多產(chǎn)品的一個越來越關鍵的特性，機器學習 (ML) 和人工智能 (AI) 的應用范圍不斷擴大。開發(fā)人員面臨的問題在于，ML/AI 賦能...
優(yōu)化OpenVINO模型效能：參數(shù)設定影響實測
三年前剛接觸OpenVINO的時候，開始感覺機器學習發(fā)展的生態(tài)似乎有許多的轉(zhuǎn)變，隨著執(zhí)行許多范例的過程中，漸漸了解Open Model Zoo的Gith...
這六種算法分別是：線性回歸、邏輯回歸、梯度下降、神經(jīng)網(wǎng)絡、決策樹與k均值聚類算法。
2022-11-04 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習線性回歸 1.5k 0
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