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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(jì)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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什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法能解決哪些問題?
來源:Master編程樹“機(jī)器學(xué)習(xí)”最初的研究動(dòng)機(jī)是讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具有人的學(xué)習(xí)能力以便實(shí)現(xiàn)人工智能。因?yàn)闆]有學(xué)習(xí)能力的系統(tǒng)很難被認(rèn)為是具有智能的。目前被廣...
2024-11-16 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)nlp 930 0
【每天學(xué)點(diǎn)AI】前向傳播、損失函數(shù)、反向傳播
在深度學(xué)習(xí)的領(lǐng)域中,前向傳播、反向傳播和損失函數(shù)是構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的三個(gè)核心概念。今天,小編將通過一個(gè)簡單的實(shí)例,解釋這三個(gè)概念,并展示它們的作用...
2024-11-15 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI機(jī)器學(xué)習(xí) 1179 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(jì)算能力的快速提升,機(jī)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(biāo)簽:FPGA加速器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 980 0
如何構(gòu)建一個(gè)演示移動(dòng)端應(yīng)用
作為通訊工具,視頻會(huì)議幾乎隨處可見,尤其適用于遠(yuǎn)程辦公和社交互動(dòng)。但其使用體驗(yàn)并非總是簡單直接、即開即用,可能需要進(jìn)行調(diào)整,確保音頻視頻設(shè)置良好。其中,...
2024-11-15 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)移動(dòng)端 513 0
基于Arm Neoverse N2實(shí)現(xiàn)自動(dòng)語音識(shí)別技術(shù)
自動(dòng)語音識(shí)別 (Automatic Speech Recognition) 技術(shù)已經(jīng)深入到現(xiàn)代生活的方方面面,廣泛應(yīng)用于從語音助手、轉(zhuǎn)錄服務(wù),到呼叫中心...
LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法的比較
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)算法在各個(gè)領(lǐng)域中扮演著越來越重要的角色。長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)作為一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),因其在處理序...
2024-11-13 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)LSTM 2075 0
我們很高興地發(fā)布 Google AI Edge Torch,可將 PyTorch 編寫的模型直接轉(zhuǎn)換成 TFLite 格式 (.tflite),且有著優(yōu)...
2024-11-06 標(biāo)簽:Google移動(dòng)設(shè)備AI 889 0
PyTorch 是一個(gè)流行的開源機(jī)器學(xué)習(xí)庫,廣泛用于計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理等領(lǐng)域。它提供了強(qiáng)大的計(jì)算圖功能和動(dòng)態(tài)圖特性,使得模型的構(gòu)建和調(diào)試變得更加靈...
2024-11-05 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí)自然語言處理 900 0
如何使用 PyTorch 進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)
強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning, RL)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法,它通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)如何做出決策,以最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)。PyTorc...
2024-11-05 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)pytorch 986 0
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備指南:10種基礎(chǔ)特征工程方法的實(shí)戰(zhàn)教程
在數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,從原始數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息是一個(gè)關(guān)鍵步驟。這個(gè)過程不僅有助于輔助決策,還能預(yù)測(cè)未來趨勢(shì)。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),特征工程技術(shù)顯得尤...
2024-11-01 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析 588 0
擴(kuò)散模型的迅速崛起是過去幾年機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最大的發(fā)展之一。在這本簡單易懂的指南中,學(xué)習(xí)你需要知道的關(guān)于擴(kuò)散模型的一切。
2024-10-28 標(biāo)簽:噪聲機(jī)器學(xué)習(xí)擴(kuò)散模型 1307 0
在當(dāng)今這個(gè)視覺至上的時(shí)代,GPU(圖形處理單元)的性能對(duì)于游戲玩家、圖形設(shè)計(jì)師、視頻編輯者以及任何需要進(jìn)行高強(qiáng)度圖形處理的用戶來說至關(guān)重要。GPU不僅是...
2024-10-27 標(biāo)簽:gpu機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2351 0
人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域有自動(dòng)駕駛嗎
人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域確實(shí)包括自動(dòng)駕駛 。近年來,隨著科技的迅猛發(fā)展,人工智能(AI)的應(yīng)用已經(jīng)滲透到生活的方方面面,特別是在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,AI技術(shù)展現(xiàn)出了...
2024-10-22 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)駕駛 1171 0
LSM6DSV16X基于MLC智能筆動(dòng)作識(shí)別(2)----MLC數(shù)據(jù)采集
MLC 是“機(jī)器學(xué)習(xí)核心”(Machine Learning Core)的縮寫。在 LSM6DSV16X 傳感器 中,MLC 是一種嵌入式功能,它使傳感...
2024-10-22 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)采集機(jī)器學(xué)習(xí)MLC 1601 0
人工智能(AI)技術(shù)的快速發(fā)展與廣泛應(yīng)用,正在深刻改變著工業(yè)領(lǐng)域的面貌。從生產(chǎn)計(jì)劃到產(chǎn)品檢測(cè),從能源消耗到客戶分析,AI的觸角已經(jīng)延伸到了工業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)...
2024-10-17 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 3157 0
FX3系列是索尼(Sony)推出的一款高性能計(jì)算平臺(tái),它基于NVIDIA的Jetson AGX Xavier模塊,專為需要高性能計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視...
AMD Versal AI Core 系列和 Versal AI Edge 系列旨在憑借 AI 引擎機(jī)器學(xué)習(xí) ( ML ) 架構(gòu)來提供突破性的 AI 推...
2024-09-18 標(biāo)簽:處理器AI機(jī)器學(xué)習(xí) 774 0
借助Hydra-MDP框架實(shí)現(xiàn)端到端自動(dòng)駕駛
構(gòu)建一個(gè)能在復(fù)雜物理世界中導(dǎo)航的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)極具挑戰(zhàn)性。系統(tǒng)必須感知周圍環(huán)境并做出快速且明智的決策。乘客體驗(yàn)也很重要,需要考慮加速、曲率、平滑度、路面附...
2024-09-06 標(biāo)簽:NVIDIA模型機(jī)器學(xué)習(xí) 707 0
構(gòu)建語音控制機(jī)器人 - 線性模型和機(jī)器學(xué)習(xí)
2024-07-31 |Annabel Ng 在該項(xiàng)目的[上一篇博客文章]中,我介紹了運(yùn)行機(jī)器人電機(jī)、處理音頻信號(hào)和調(diào)節(jié)電壓所需的電路的基礎(chǔ)知識(shí)。然而,...
2024-10-02 標(biāo)簽:機(jī)器人PWM機(jī)器學(xué)習(xí) 527 0
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