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機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)

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機(jī)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。

文章:7721 瀏覽:134330 帖子:303

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

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FPGA 被封裝在更大的封裝中,從而提供了更多的 I/O。"然而,I/O 的增加并不像邏輯資源那樣引人注目。

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2023-01-12 標(biāo)簽:嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 487 0

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2023-03-22 標(biāo)簽:傳感器人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 485 0

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機(jī)器學(xué)習(xí)是否能應(yīng)用于微控制器,取決于具體應(yīng)用。例如,如果想要將自適應(yīng) ML 算法部署到微控制器,則超出了其處理能力。

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性能重大提升的背后往往是模型設(shè)計的改變。不過有些時候?qū)δP瓦M(jìn)行微調(diào)也可以提升機(jī)器學(xué)習(xí)的性能。最終的判斷可能會取決于你對相應(yīng)任務(wù)的基準(zhǔn)測試結(jié)果。

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基于靜態(tài)時序分析(STA)的現(xiàn)代設(shè)計流程非常依賴標(biāo)準(zhǔn)單元、IO、存儲器和定制模塊的特征化Liberty模型。高效、準(zhǔn)確的庫特征提取是全芯片或模塊級設(shè)計流...

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2020-12-10 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 447 0

人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)計算中的內(nèi)存挑戰(zhàn)

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機(jī)器學(xué)習(xí)需要組織處理大量數(shù)據(jù),而且數(shù)據(jù)量越大,模型的準(zhǔn)確性相對也越高,這意味著企業(yè)每天必須收集和存儲越來越多的數(shù)據(jù)。而當(dāng)存儲無法擴(kuò)展時,數(shù)據(jù)密集型工作負(fù)...

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