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標簽 > 機器學習
機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學科,涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學科。
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為什么需要分割?U-Net能提供什么?U-Net和自編碼器的區(qū)別
U-Net是一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)方法,由Olaf Ronneberger、Phillip Fischer和Thomas Brox于2015年首次提...
2023-11-25 標簽:編碼器機器學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 6831 0
圖像檢測和圖像識別是計算機視覺領(lǐng)域的兩個重要概念,它們在許多應(yīng)用場景中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。 1. 定義 1.1 圖像檢測 圖像檢測(Object Detec...
近年來,通信信息詐騙造成的損失逐年遞增,且詐騙形式和劇本層出不窮。通信信息詐騙已形成了一條非常完整的犯罪產(chǎn)業(yè)鏈。根據(jù)有關(guān)機構(gòu)測算,通信信息詐騙從業(yè)者達上...
2020-08-17 標簽:互聯(lián)網(wǎng)機器學習5g 6811 0
好吧,這行代碼看著稍微有點長,其實在Datalore里打起來非??欤驗楹芏嗟胤缴晕⑶靡粌蓚€字母就可以一路補全下去。與此同時,我們能在右邊看到,Data...
2018-06-11 標簽:編輯器機器學習數(shù)據(jù)集 6803 0
介紹幾種用于機器學習探索性數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)類型
離散數(shù)據(jù)是指其取值是不連續(xù)的分離值,數(shù)據(jù)只能在一些特定點取值。這樣的數(shù)據(jù)不能定量測量但可以進行統(tǒng)計計量,并可將其蘊含的信息通過分類的方式進行表示。擲硬幣...
2018-04-20 標簽:機器學習數(shù)據(jù)類型 6798 0
Cadence推出通過硅驗證的長距離7nm 112G SerDes IP
移動數(shù)據(jù)消費的升級,人工智能、機器學習的應(yīng)用以及5G通信的發(fā)展都依賴于不斷增加的帶寬,對現(xiàn)有的云數(shù)據(jù)中心服務(wù)器、存儲和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施造成了巨大壓力。目前,...
何愷明團隊所在的Facebook AI推出ResNeXt-101模型
本文試圖通過研究一個未開發(fā)的數(shù)據(jù)體系來解決這個復(fù)雜的問題:使用外部社交媒體上數(shù)十億的帶有標簽的圖像作為數(shù)據(jù)源。該數(shù)據(jù)源具有大而且不斷增長的優(yōu)點,而且是“...
2019-06-29 標簽:圖像分類機器學習數(shù)據(jù)集 6788 0
如何構(gòu)建CMP模型 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在CMP輪廓建模中的應(yīng)用
CMP 建模有很長的歷史,包括單材料和雙材料拋光的建模,以及眾多沉積和蝕刻工藝的建 模 [6]。
機器學習的快速發(fā)展,為智能語音處理奠定了堅實的理論和技術(shù)基礎(chǔ)。智能語音處理的主要特點是從大量的語音數(shù)據(jù)中學習和發(fā)現(xiàn)其中蘊含的規(guī)律,可以有效解決經(jīng)典語音處...
DBNs在每一層中利用用于表示的無監(jiān)督學習RBMs。Bengio et al paper 探討和對比了RBMs和auto-encoders(通過一個表示...
機器學習方法本質(zhì)上是人類認知方式的新世界,是人類的未來。工業(yè)革命解放了人類的體力,以機器學習技術(shù)逐步解鎖的人工智能革命將解放人類的腦力。這不是技術(shù)層面上...
2018-12-07 標簽:機器學習 6732 0
垃圾一直是讓各個國家頭疼的問題,尤其對于人口過億的人口大國。其中,垃圾分類被視為一項有效的推廣措施,不過,并非所有人明確「可回收」與「不可回收」的定義,...
如何正確認識一個AI項目,如何為AI項目選擇最高效的解決方案
盡量避免使用有過多變量和潛在結(jié)果的任務(wù)。在項目中,先把注意力集中在流程的一小部分,而不是整個流程。即使在今天,用單一的AI解決方案替換完整的流程仍然是非...
2019-02-11 標簽:AI機器學習數(shù)據(jù)科學 6705 0
全面梳理智能語音產(chǎn)業(yè)生態(tài)及產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景
當前,隨著智能語音技術(shù)日益成熟,越來越多的互聯(lián)網(wǎng)巨頭、傳統(tǒng)終端制造廠商以及初創(chuàng)公司進軍智能語音領(lǐng)域,新產(chǎn)品、新技術(shù)不斷涌現(xiàn),智能語音產(chǎn)業(yè)進入快速發(fā)展階段。
在普通的全連接網(wǎng)絡(luò)或CNN中,每層神經(jīng)元的信號只能向上一層傳播,樣本的處理在各個時刻獨立,因此又被成為前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Feed-forward+Neura...
2018-05-10 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習深度學習 6691 0
理解機器學習中的訓練集、驗證集和測試集,是掌握機器學習核心概念和流程的重要一步。這三者不僅構(gòu)成了模型學習與評估的基礎(chǔ)框架,還直接關(guān)系到模型性能的可靠性和...
與其他機器學習算法相比,它克服了過擬合問題,并且對異常值和噪聲數(shù)據(jù)非常敏感。它需要經(jīng)過多次迭代才能創(chuàng)造出強學習器,它具有自適應(yīng)性。學習器將重點關(guān)注被分類...
簡單地描述了如何用機器學習繞過E-ZPass New York網(wǎng)站的驗證碼
讓我們一起攻破世界上最流行的WordPress的驗證碼插件每個人都討厭驗證碼——在你被允許訪問一個網(wǎng)站之前,你總被要求輸入那些煩人的圖像中所包含的文本。...
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