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標簽 > 機器學習
機器學習（Machine Learning， ML）是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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機器學習的“訓練”部分就是找到f( )，即成本函數(shù)按照梯度下降的方法找到最優(yōu)的f( )。大家理解了找f()，才能進入各種算法討論。
對于新的架構和微體系架構，仍然有機會。ML工作負載正在迅速擴展。OpenAI 5月份的一份報告顯示，用于最大AI/ML訓練的計算能力每3.5個月就增加一...
圖嵌入是將圖結構數(shù)據(jù)映射為低維稠密向量的過程，同時使得原圖中拓撲結構相似或屬性接近的節(jié)點在向量空間上的位置也接近，能夠很好地解決圖結構數(shù)據(jù)難以高效輸入機...
2023-01-31 標簽：機器學習 847 0
沒有哪一種算法能夠適用所有情況，只有針對某一種問題更有用的算法。 機器學習算法不會要求一個問題被 100%求解，取而代之的是把問題轉化為最優(yōu)化的問題，用...
如何用ChatGPT 構建一個神經(jīng)網(wǎng)絡
MNIST 算是機器學習領域的經(jīng)典問題。即使這個手寫數(shù)字數(shù)據(jù)集逐漸淡出了計算機視覺領域，但它的紀念意義仍然不可忽視，很多人入門深度學習的第一個數(shù)據(jù)集、驗...
2023-01-17 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡AI計算機視覺 1143 0
目前機器學習是研究車輛網(wǎng)絡入侵檢測技術的熱門方向，通過引入機器學習算法來識別車載總線上的網(wǎng)絡報文，可實現(xiàn)對車輛已知/未知威脅的入侵檢測。這種基于機器學習...
在 Jina AI，我們的產(chǎn)品囊括了跨模態(tài)、多模態(tài)、神經(jīng)搜索和生成式 AI，涵蓋了未來 AI 應用的很大一部分。
在眾多機器學習分類算法中，本篇我們提到的樸素貝葉斯模型，和其他絕大多數(shù)分類算法都不同，也是很重要的模型之一。
了解機器學習 （ML） 的一個子部分，稱為微型機器學習 （TinyML）、它是什么、它的應用程序、硬件和軟件要求以及它的優(yōu)勢。 機器學習 （ML） 是一...
本文旨在為硬件和嵌入式工程師提供機器學習 （ML）、它是什么、它是如何工作的、為什么它很重要以及 TinyML 如何適應。 機器學習是一個一直存在且經(jīng)常...
2023-01-27 標簽：人工智能數(shù)據(jù)收集模型 4338 0
隨著邊緣機器學習 （ML） 應用的不斷發(fā)展，EE 需要了解邊緣的 ML，尤其是在處理和處理硬件方面。 隨著邊緣的日益擴散 機器學習 技術上，工程師有必要...
該系統(tǒng)將構成一個全網(wǎng)狀環(huán)形結構。當系統(tǒng)正面的互連從左向右或水平傳輸時，則系統(tǒng)背面的互連則是從上向下傳輸，從而構成一個完整的網(wǎng)格。
圖數(shù)據(jù)切分與模型數(shù)據(jù)載入的問題解析
圖神經(jīng)網(wǎng)絡是一類 ”用于處理可以表示為圖的數(shù)據(jù)“ 的人工神經(jīng)網(wǎng)絡。我們通常能看到的例子有: 社交網(wǎng)絡的商品的推薦，蛋白質三維結構的預測和芯片設計優(yōu)化等等。
2023-01-13 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習GNN 719 0
mmdetection訓練數(shù)據(jù)遇到的問題
2023-01-13 標簽：數(shù)據(jù)機器學習Shell 842 0
機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)人員能夠聚焦認知任務，如評估和完善潛在的行動方案。
2023-01-12 標簽：嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能 489 0
DIMP：Learning Discriminative Model Prediction for Tracking 學習判別模型預測的跟蹤
原文鏈接 論文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.07220v1.pdf 代碼： pytracking 中有 dimp 的代碼 ...
2023-01-12 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡機器視覺機器學習 1413 0
SiamRPN：High Performance Visual Tracking with Siamese Region Proposal Network 孿生網(wǎng)絡
原文鏈接 論文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Li_High_Perf...
2023-01-11 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡圖像處理機器學習 1395 0
最近，隨著機器學習（ML, Machine Learning）的進步出現(xiàn)了分歧，分為兩個規(guī)模：一個是傳統(tǒng)的大型ML（云ML），模型越來越大，以實現(xiàn)準確性...
機器學習其實就是使機器具有學習的能力, 從而不斷獲得新知識以及新技能得到有效提升.機器學習在三維環(huán)境重建中一直是重點研究對象。
2023-01-11 標簽：虛擬現(xiàn)實人工智能機器學習 2777 0
為什么Chimera GPNPU如此充滿想象力和令人眼花繚亂呢
將推理(基于視覺、聲音等形式)作為創(chuàng)建應用程序的構建塊之一，這種想法我們可以認為是“軟件2.0”。但這實現(xiàn)起來并不容易，SoC傳統(tǒng)應對軟件2.0挑戰(zhàn)的方...
2023-01-08 標簽：SoC系統(tǒng)機器學習數(shù)字信號處理器 1524 0
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