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標(biāo)簽 > 機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。
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這是一款自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)工具,具有兩個(gè)額外的機(jī)器學(xué)習(xí)算法系列、簡(jiǎn)化的數(shù)據(jù)記錄和改進(jìn)的用戶界面。 因此,新軟件通過(guò)覆蓋更多用例并變得更加直接地對(duì)嵌入式開(kāi)發(fā)人...
2024-04-23 標(biāo)簽:AI機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法 9275 0
人工智能在視頻應(yīng)用中的實(shí)踐探索,涉及編解碼器、超分辨率等
人工智能熱度很高,但泡沫也很大。人工智能在視頻領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)走入尋常人的生活,人臉識(shí)別、視頻自動(dòng)摳像技術(shù)已經(jīng)比較成熟。此外,人工智能還能為視頻應(yīng)用帶來(lái)哪...
智能物聯(lián)網(wǎng)邊緣應(yīng)用需要低功耗處理
我們已經(jīng)習(xí)慣了我們的設(shè)備變得更加智能,通過(guò)先進(jìn)的音頻和視頻處理技術(shù)以及復(fù)雜的傳感器來(lái)識(shí)別和解釋語(yǔ)音和動(dòng)作。說(shuō)“Hey Google”或揮手,我們的設(shè)備不...
2022-04-02 標(biāo)簽:物聯(lián)網(wǎng)低功耗設(shè)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí) 9210 0
如何自學(xué)人工智能?機(jī)器學(xué)習(xí)詳細(xì)路徑規(guī)劃
綜述,機(jī)器學(xué)習(xí)的自學(xué)簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)分為三個(gè)步驟 前期:知識(shí)儲(chǔ)備包括數(shù)學(xué)知識(shí),機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法知識(shí),編程技術(shù)(python)的掌握 中期:算法的代碼實(shí)現(xiàn) ...
2018-08-04 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)python 9193 0
全球AI芯片公司有哪些?國(guó)外AI的芯片發(fā)展情況如何
NPU(AI芯片)和GPU的亮點(diǎn)在于它們能夠運(yùn)行多個(gè)并行線程。NPU通過(guò)一些特殊的硬件級(jí)優(yōu)化,比如為一些真正不同的處理核提供一些容易訪問(wèn)的緩存系統(tǒng),將其...
2020-09-02 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)NPU 9155 0
統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的真正差別。你分得清嗎?
這兩種方法的目標(biāo)不同,盡管使用的方法類似。機(jī)器學(xué)習(xí)算法的評(píng)估使用測(cè)試集來(lái)驗(yàn)證其準(zhǔn)確性。統(tǒng)計(jì)模型可以使用置信區(qū)間,顯著性檢驗(yàn)和其他檢驗(yàn)對(duì)回歸參數(shù)進(jìn)行分析,...
2019-04-08 標(biāo)簽:傳感器機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 8984 0
AI芯片是專門(mén)為人工智能應(yīng)用設(shè)計(jì)的處理器,它們能夠高效地執(zhí)行AI算法,特別是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)任務(wù)。
2024-03-21 標(biāo)簽:處理器人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 8982 0
雙原子催化劑綜述:適用于能源和環(huán)境催化的雙原子催化劑
原子級(jí)分散催化劑具有最大的原子利用率,并且擁有超越傳統(tǒng)納米顆粒的優(yōu)異性能。
2023-07-17 標(biāo)簽:dac機(jī)器學(xué)習(xí)XPS 8969 0
機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典損失函數(shù)比較
所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法都或多或少的依賴于對(duì)目標(biāo)函數(shù)最大化或者最小化的過(guò)程。我們常常將最小化的函數(shù)稱為損失函數(shù),它主要用于衡量模型的預(yù)測(cè)能力。
2018-06-13 標(biāo)簽:函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí) 8919 0
自然語(yǔ)言處理研究的基本問(wèn)題及發(fā)展趨勢(shì)
自然語(yǔ)言處理(NLP)是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向。它研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語(yǔ)言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。隨著深度學(xué)習(xí)在圖...
2018-09-21 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)NLP 8890 0
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)用指南:訓(xùn)練和損失函數(shù)
這個(gè)損失函數(shù)是合理的,因?yàn)楫?dāng) $t$ 接近 0 時(shí),$-log(t)$ 變得非常大,所以如果模型估計(jì)一個(gè)正例概率接近于 0,那么損失函數(shù)將會(huì)很大,同時(shí)如...
2018-06-29 標(biāo)簽:函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí) 8846 0
TensorFlow 2.0中關(guān)于Keras的一些新功能和重大變化
Keras有以下幾大關(guān)鍵優(yōu)點(diǎn):用戶友好、模塊化、可組合、容易擴(kuò)展,既適合新手,也適合專家。這些優(yōu)點(diǎn)加起來(lái)。可以讓學(xué)習(xí)、研究、開(kāi)發(fā)、部署的工作流更加容易,...
2018-12-12 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)TensorFlowKeras 8787 0
Python自然語(yǔ)言用金庸的武俠小說(shuō)做分析和處理
作者用Jieba + Word2vec + NetworkX 結(jié)合在一起,做了一次自然語(yǔ)言分析,語(yǔ)料是 金庸的武俠小說(shuō)《倚天屠龍記》
2018-03-23 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)Python自然語(yǔ)言 8769 0
淺析大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用
數(shù)據(jù)處理是對(duì)紛繁復(fù)雜的海量數(shù)據(jù)價(jià)值的提煉,而其中最有價(jià)值的地方在于預(yù)測(cè)性分析,即可以通過(guò)數(shù)據(jù)可視化、統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、數(shù)據(jù)描述等數(shù)據(jù)挖掘形式幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家更...
2018-10-31 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) 8707 0
深入淺出的介紹了深度學(xué)習(xí)的理論——用理論的力量橫掃深度學(xué)習(xí)!
很多機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題是深度為2的子案例,例如,輸入層和輸出層之間的一個(gè)隱含層。通常假設(shè)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)分布,等等。比起GD/SGD,可以使用不同算法,例如張...
2018-07-12 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 8698 0
機(jī)器學(xué)習(xí)的方法及應(yīng)用領(lǐng)域
機(jī)器學(xué)習(xí)(machinelearning)是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及了概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、算法復(fù)雜度等多門(mén)學(xué)科。
2020-08-24 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí) 8611 0
機(jī)器學(xué)習(xí)模型重要特征值可視化相關(guān)知識(shí)
雙擊能夠回退到更高的縮放級(jí)別。可見(jiàn),我們的模型訓(xùn)練隨著時(shí)間推移正以逐漸降低的失真井然有序進(jìn)行。并且我們能清晰看到模型訓(xùn)練尚未完成,原因是當(dāng)前的失真下降率...
2018-06-01 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)TensorFlow 8605 0
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)本質(zhì)上就是讓計(jì)算機(jī)自己在數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律,并根據(jù)所得到的規(guī)律對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
2022-10-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí) 8587 0
如何在iPhone上使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工智能技術(shù)?
第一臺(tái)iPhone發(fā)布于2007年,而機(jī)器學(xué)習(xí)這一概念更是在第一臺(tái)iPhone發(fā)布的十年前就已經(jīng)出現(xiàn)。但這兩者碰撞出火花,則是在最近幾年才出現(xiàn)的事情。
2018-08-29 標(biāo)簽:iPhone人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 8559 0
自然語(yǔ)言處理(NLP)的優(yōu)勢(shì)、現(xiàn)狀以及其適用范圍
自然語(yǔ)言處理(NLP)在語(yǔ)音和文本方面的改進(jìn)將助力主流技術(shù)的發(fā)展。例如以人類自然發(fā)音朗讀電子郵件時(shí),如果用戶對(duì)電子表格中的數(shù)據(jù)提出質(zhì)疑,Excel會(huì)自動(dòng)...
2020-09-03 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理NLP 8509 0
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