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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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所有的經(jīng)典算法,例如多項式逼近、小波逼近,都飽受維度災(zāi)難之害。很明顯,機(jī)器學(xué)習(xí)的成功告訴我們,在高維問題中,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)比經(jīng)典算法好很多。
2022-12-05 標(biāo)簽:語音識別機(jī)器學(xué)習(xí) 495 0
訓(xùn)練強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法需要大量經(jīng)過標(biāo)注的示例。為了生成經(jīng)過標(biāo)注的訓(xùn)練示例,奧地利團(tuán)隊使用了定制的駕駛模擬器。
2023-02-03 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 494 0
有監(jiān)督學(xué)習(xí)通常是利用帶有專家標(biāo)注的標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù),學(xué)習(xí)一個從輸入變量X到輸入變量Y的函數(shù)映射。Y = f (X),訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常是(n×x,y)的形式,其...
2024-02-25 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 492 0
然而,當(dāng)我們賦予傳感器智能時,在算法的加持下,它可以主動地在器件上基于所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合、分類和預(yù)測,從而更加智能地應(yīng)對各種情況,協(xié)助決策,優(yōu)化產(chǎn)品。
2023-09-12 標(biāo)簽:傳感器算法機(jī)器學(xué)習(xí) 490 0
新一代機(jī)器人的態(tài)勢感知將成為研究的熱點和難點。通過解決環(huán)境感知、自身狀態(tài)感知和多傳感器融合等問題,可以提高機(jī)器人的自主性、可靠性和適應(yīng)性,從而推動機(jī)器人...
2023-12-05 標(biāo)簽:機(jī)器人視覺傳感器機(jī)器學(xué)習(xí) 490 0
機(jī)器之間通信的增加和指揮控制過程的自主化,可能會帶來作戰(zhàn)中心硬件和人員配置的變化,這使人類作戰(zhàn)人員能夠聚焦認(rèn)知任務(wù),如評估和完善潛在的行動方案。
2023-01-12 標(biāo)簽:嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 487 0
使用人工智能實現(xiàn)天基ISR的PreVAIL系統(tǒng)
PreVAIL系統(tǒng)采用“傳感器不可知”算法,通過商業(yè)設(shè)備和軍事設(shè)備對目標(biāo)進(jìn)行監(jiān)視。即使出現(xiàn)設(shè)備監(jiān)視覆蓋中斷的情況,也能保持對目標(biāo)的監(jiān)視,從而提高全球綜合...
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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2020-12-10 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 481 0
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。
2022-12-30 標(biāo)簽:微控制器機(jī)器學(xué)習(xí) 479 0
如何從零開始構(gòu)建深度學(xué)習(xí)項目?(如何啟動一個深度學(xué)習(xí)項目)
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。
2024-01-11 標(biāo)簽:GaN機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 472 0
線性代數(shù)是人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)之一,它涉及向量、矩陣、線性變換等概念。在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中,線性代數(shù)被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理、特征提取和模型訓(xùn)練等方面。
2023-09-14 標(biāo)簽:算法人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 469 0
機(jī)器學(xué)習(xí)是一個快速發(fā)展的領(lǐng)域,常用的包更新非常頻繁。盡管開發(fā)人員做出了努力,但較新的版本通常與舊版本不兼容,這樣給研究者帶來很多麻煩。幸運的是,有工具可...
2023-10-24 標(biāo)簽:操作系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)自然語言處理 463 0
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)幫助用戶從過程傳感器收集更復(fù)雜的數(shù)據(jù),以獲得更深入的見解。
使用機(jī)器學(xué)習(xí)改善庫特征提取的質(zhì)量和運行時間
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...
2024-12-26 標(biāo)簽:存儲器機(jī)器學(xué)習(xí)靜態(tài)時序 452 0
邊緣計算對物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備安全漏洞的應(yīng)用
利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí):使用人工智能 (AI) 和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 算法可實現(xiàn)持續(xù)監(jiān)控和異常檢測。這些技術(shù)可以比人類更快地識別異常模式和活動,從而觸...
2023-11-23 標(biāo)簽:傳感器嵌入式物聯(lián)網(wǎng) 452 0
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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)
更多帶寬 – 隨著需要移動大量數(shù)據(jù),我們目睹了所有 DRAM 類型繼續(xù)競相提高數(shù)據(jù)速率以提供更多內(nèi)存帶寬。
先重溫一下迭代(Iteration)、迭代器對象(iterable)、迭代器(iterator )的概念:
2020-12-10 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)python深度學(xué)習(xí) 447 0
如何確定合適的存儲系統(tǒng) 存儲的關(guān)鍵瓶頸是什么
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)...
2023-06-15 標(biāo)簽:gpu數(shù)據(jù)存儲NAS 443 0
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