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標簽 > 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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自然語言處理指令學(xué)習(xí)應(yīng)用和各種類型的文本指令
提示是面向PLM的指令的代表,它通常是一個簡短的語句,前面加上任務(wù)輸入(前綴提示),或者一個完形填空問題模板(完形填空提示)。它主要用于從預(yù)訓(xùn)練的語言模...
2023-04-05 標簽:人工智能機器學(xué)習(xí)自然語言處理 1.7k 0
支持向量機(Support Vector Machine)是一種較知名的機器學(xué)習(xí)算法,該算法由俄羅斯數(shù)學(xué)家Vladimir Vapnik創(chuàng)立。
2023-04-28 標簽:向量機機器學(xué)習(xí) 1.7k 0
機器學(xué)習(xí)如何影響計算機硬件設(shè)計3
為什么芯片設(shè)計需要很長時間?能不能加速芯片設(shè)計周期?能否在幾天或幾周之內(nèi)完成芯片的設(shè)計?這是一個非常有野心的目標。過去十年,機器學(xué)習(xí)的發(fā)展離不開系統(tǒng)和硬...
機器學(xué)習(xí)相關(guān)介紹—人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的英文名稱為Artificial Neural Networks,英文簡稱為Neural Networks。
2023-07-10 標簽:計算機人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 1.7k 0
網(wǎng)絡(luò)人工智能的關(guān)鍵驅(qū)動因素有哪些
智能網(wǎng)絡(luò)正日益成為5G 網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)的組成部分,其范圍延伸至四個關(guān)鍵領(lǐng)域:首先是對智能網(wǎng)絡(luò)概念的基礎(chǔ)理解,其次是架構(gòu)框架,然后是逐步實現(xiàn)人工智能網(wǎng)絡(luò)的層次...
2023-07-31 標簽:人工智能機器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) 1.7k 0
量子接收機的設(shè)計范式一直秉承著利用極大似然估計和貝葉斯推斷技術(shù)求得誤碼率最低時的解析解。
2023-01-03 標簽:接收機機器學(xué)習(xí)量子處理器 1.7k 0
Helium技術(shù)講堂—循環(huán)緩沖區(qū)的使用
RA8系列是瑞薩電子推出的全新超高性能產(chǎn)品業(yè)界首款基于Arm? Cortex?-M85處理器的MCU,能夠提供卓越的6.39 CoreMark/MHz,...
重慶大學(xué):研究用于語音識別和交互的機器學(xué)習(xí)輔助可穿戴傳感系統(tǒng)
背景介紹 人體會產(chǎn)生豐富的生物信號,這些信號可以被人體檢測、數(shù)字化、分析并與外界設(shè)備交互。其中,人類的語音尤其具有豐富的時域、頻域和幅度信息傳輸能力。這...
2025-03-14 標簽:人機交互語音識別機器學(xué)習(xí) 1.7k 0
機器學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)之特征工程1
特征工程是機器學(xué)習(xí)過程中的關(guān)鍵步驟,涉及將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為機器學(xué)習(xí)算法可以有效使用的格式。在本篇博客文章中,我們介紹了各種特征工程技術(shù),包括特征選擇和提取...
2023-04-19 標簽:編碼機器學(xué)習(xí)預(yù)處理 1.7k 0
機器學(xué)習(xí)進階之線性代數(shù)-奇異值分解(下)
在機器學(xué)習(xí)(ML)中,最重要的線性代數(shù)概念之一是奇異值分解(SVD)和主成分分析(PCA)。在收集到所有原始數(shù)據(jù)后,我們?nèi)绾伟l(fā)現(xiàn)其中的結(jié)構(gòu)?例如,通過過...
2023-05-22 標簽:SVD機器學(xué)習(xí)線性代數(shù) 1.7k 0
Kubeflow是一個基于K8S的機器學(xué)習(xí)平臺,為開發(fā)者提供了從實驗(Notebook)、訓(xùn)練(MLOps流水線)、調(diào)優(yōu)以及部署、監(jiān)控的端到端能力,也是...
2022-10-26 標簽:AI機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析 1.7k 0
基于FPGA的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器解決方案
得益于大數(shù)據(jù)的興起和計算能力的快速提升,機器學(xué)習(xí)技術(shù)近年來經(jīng)歷了革命性的發(fā)展。
2024-11-15 標簽:FPGA加速器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.7k 0
大模型的研究者和大公司出于不同的動機站位 LLM,研究者出于對 LLM 的突現(xiàn)能力 (emergent ability) 的好奇和對 LLM 對 NLP...
2023-02-21 標簽:gpu機器學(xué)習(xí)nlp 1.7k 0
關(guān)于人工智能在工作業(yè)務(wù)中的六個誤解
人工智能技術(shù)正在深入到工作環(huán)境中,不僅取代了平凡和重復(fù)的人工工作,而且還以其他方式改變了其他的工作。人工智能技術(shù)滲透到業(yè)務(wù)的各個方面,并在推動組織戰(zhàn)略。...
2021-04-05 標簽:算法人工智能機器學(xué)習(xí) 1.7k 0
認識類腦計算與工程——海量數(shù)據(jù)、計算資源與類腦邏輯 (一)
文章認為,在摩爾定律終結(jié)背景下,類腦技術(shù)所面臨的機遇尤其值得探究。文章還解釋了在“neuromorphic”從提出至今三十余年間,信息通信技術(shù)的“大爆炸...
2023-03-02 標簽:摩爾定律數(shù)字化機器學(xué)習(xí) 1.7k 0
現(xiàn)有的云計算技術(shù)之間有著很大差別,因為它們不再僅僅存在于數(shù)據(jù)中心內(nèi)。有些完全存在于私有設(shè)施中,而有些則從“邊緣”一直延伸到“傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心機架”。
2023-11-09 標簽:云計算物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心 1.7k 0
深度學(xué)習(xí)中的不同Normalization方法小結(jié)
在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,存在一種內(nèi)部協(xié)變偏移(internal covariate shift)現(xiàn)象,它是由于訓(xùn)練過程中不斷變化的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)各層的輸入分...
2024-02-20 標簽:PCA機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.7k 0
特征復(fù)用技術(shù)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
2022-11-24 標簽:gpu機器學(xué)習(xí)cnn 1.7k 0
機器學(xué)習(xí)為企業(yè)提供了翻譯文檔的新機會,他們可以使用機器學(xué)習(xí)來翻譯營銷材料和其他文獻。
2020-04-05 標簽:人工智能機器學(xué)習(xí) 1.7k 0
數(shù)據(jù)集的任何變化都將提供一個不同的估計值,若使用統(tǒng)計方法過度匹配訓(xùn)練數(shù)據(jù)集時,這些估計值非常準確。一個一般規(guī)則是,當統(tǒng)計方法試圖更緊密地匹配數(shù)據(jù)點,或者...
2024-03-26 標簽:機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1.7k 0
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