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標(biāo)簽 > 機器學(xué)習(xí)
機器學(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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如何將數(shù)據(jù)驅(qū)動下的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用于算法交易
如果你對銀行與金融領(lǐng)域的 AI 應(yīng)用有興趣的話,你肯定了解 JPM(摩根大通)最近十年對大數(shù)據(jù)和人工智能的出色運用,也會對他們最新發(fā)布的一份報告感興趣。
2018-12-10 標(biāo)簽:人工智能機器學(xué)習(xí) 3027 0
采用12V至12V雙電池汽車雙向DC-DC控制器實現(xiàn)冗余
到處都有跡象表明,自動駕駛汽車革命即將全面展開。汽車公司正在與谷歌和優(yōu)步等科技巨頭以及著名的初創(chuàng)企業(yè)合作,開發(fā)下一代自動駕駛汽車,這些汽車將改變我們的道...
2022-12-22 標(biāo)簽:控制器DC-DC轉(zhuǎn)換器機器學(xué)習(xí) 3027 0
AI算力需求的暴增,HBM和GDDR SDRAM成為AI芯片新的內(nèi)存方案
然而在此過程中,我們除了看到AI對算力的要求以外,內(nèi)存帶寬也是限制AI芯片發(fā)展的另一個關(guān)鍵要HBM2E成為了AI芯片的一個優(yōu)先選擇,這也是英偉達(dá)在Tes...
2020-11-09 標(biāo)簽:摩爾定律人工智能機器學(xué)習(xí) 3025 0
學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)有很多方法,大多數(shù)人選擇從理論開始。 如果你是個程序員,那么你已經(jīng)掌握了把問題拆分成相應(yīng)組成部分及設(shè)計小項目原型的能力,這些能力能幫助你學(xué)習(xí)...
2018-07-05 標(biāo)簽:機器學(xué)習(xí) 3023 0
《機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練秘籍》中的六個概念
吳恩達(dá)在該書中從頭到尾一直強調(diào):由于機器學(xué)習(xí)是一個迭代的過程,快速迭代至關(guān)重要。比起去思考如何為你的問題建造一個完美的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng),不如先盡快造出一個簡...
2019-03-05 標(biāo)簽:人工智能機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3023 0
幫助新創(chuàng)公司獲取Cray公司人工智能實驗室的超級計算資源
Nyberg還指出,Machine Intelligence Garage進(jìn)行的研究發(fā)現(xiàn),隨著機器學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展,可信的基準(zhǔn)測試和性能建模將變得越來...
2018-06-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機器學(xué)習(xí) 3022 0
人體存在檢測(HPD)是視覺傳感的一種應(yīng)用,是了解一個人何時在場,確定其狀態(tài)和環(huán)境的藝術(shù)。如果有效實施,與傳統(tǒng)方法相比,它有可能獲得許多好處,特別是在安...
2023-04-24 標(biāo)簽:mcu物聯(lián)網(wǎng)機器學(xué)習(xí) 3002 0
利用進(jìn)化后的反向傳播算法實現(xiàn)快速、高效的訓(xùn)練
研究人員提出了一種離線型端到端訓(xùn)練的鑒別目標(biāo)跟蹤方法。在Python中可以使用PyTorch實現(xiàn),新方法是通過迭代優(yōu)化從具有辨別性的學(xué)習(xí)損失中衍生得出的...
2019-04-24 標(biāo)簽:谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 3002 0
網(wǎng)絡(luò)邊緣是全新的嵌入式應(yīng)用
云計算具有許多優(yōu)勢,例如可以靈活地工作,包括在家中進(jìn)行高效率且富有成果的工作(在新冠大流行期間這些非常重要),并且使更多人可以使用人工智能(AI)和大數(shù)...
2021-09-07 標(biāo)簽:嵌入式物聯(lián)網(wǎng)人工智能 3001 0
一文詳解機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別
深度學(xué)習(xí)這幾年特別火,就像5年前的大數(shù)據(jù)一樣,不過深度學(xué)習(xí)其主要還是屬于機器學(xué)習(xí)的范疇領(lǐng)域內(nèi),所以這篇文章里面我們來嘮一嘮機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法流程區(qū)別。
2023-09-06 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法人工智能 3001 0
數(shù)據(jù)的護(hù)城河,湖泊和海洋,去中心化數(shù)據(jù)交換可以有哪些幫助?
Facebook的social graph可以說已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)上最賺錢的生態(tài)系統(tǒng),并且與其他數(shù)據(jù)寡頭(谷歌、亞馬遜、Netflix、微軟)一樣,它具有數(shù)據(jù)...
2018-07-03 標(biāo)簽:人工智能機器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) 2995 0
與人工智能學(xué)習(xí)溝通會話相似,它也可以學(xué)習(xí)使用獨特的人類聲音和感情來回應(yīng)。除了把聲音信息存儲到記憶中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還會處理成千上萬個小時的人類聲音,這個網(wǎng)...
2019-08-19 標(biāo)簽:機器人人工智能機器學(xué)習(xí) 2994 0
探討一些可用于解釋機器學(xué)習(xí)模型的不同技術(shù)
下圖則闡述了在需要清晰簡單的模型可解釋性時,通常首選白盒模型 (具有線性和單調(diào)函數(shù)) 的原因。圖的上半部顯示,隨著年齡的增長,購買數(shù)量會增加,模型的響應(yīng)...
2019-04-04 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2990 0
采用可控濕法蝕刻速率的AlGaN/GaN的精密凹槽 華林科納
這本文中,我們提出了一種精確的,低損傷的循環(huán)刻蝕AlGaN/GaN的新方法,用于精確的勢壘凹陷應(yīng)用,使用ICP-RIE氧化和濕法刻蝕。設(shè)備功率設(shè)置的優(yōu)化...
機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn):GNN(圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))加速器的FPGA解決方案
GNN的架構(gòu)在宏觀層面有著很多與傳統(tǒng)CNN類似的地方,比如卷積層、Polling、激活函數(shù)、機器學(xué)習(xí)處理器(MLP)和FC層等等模塊,都會在GNN中得以應(yīng)用。
2020-10-19 標(biāo)簽:fpga存儲器機器學(xué)習(xí) 2979 0
本文寫作目的并非介紹圖機器學(xué)習(xí)的基本概念,如圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Graph Neural Network,GNN),而是揭示我們可以在頂級學(xué)術(shù)會議上看到的前沿研...
2020-08-31 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 2974 0
機器學(xué)習(xí)——CNN如何進(jìn)行圖像分類
在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,感受野( Receptive Field )的定義是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)每層輸出的特征圖.上的像素點在輸入圖片.上映射的區(qū)域大小。換句話說,感...
2023-04-13 標(biāo)簽:機器學(xué)習(xí)cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2971 0
人工智能和機器學(xué)習(xí)的爆炸式發(fā)展正在改變計算的本質(zhì)
Young認(rèn)為,由于傳統(tǒng)芯片難以實現(xiàn)更高的性能和效率,來自AI研究人員的需求正在激增。他一口氣列舉了一些數(shù)據(jù):arXiv上關(guān)于機器學(xué)習(xí)的學(xué)術(shù)論文數(shù)量每1...
2018-11-10 標(biāo)簽:芯片摩爾定律機器學(xué)習(xí) 2970 0
目前的人工智能極其依賴于數(shù)據(jù)的質(zhì)量,而在如今十分注重隱私的時代,這就變成了一個敏感的話題,有87%的消費者認(rèn)為隱私會成為主要問題。今年歐洲的隱私法案更是...
2018-08-17 標(biāo)簽:人工智能機器學(xué)習(xí) 2968 0
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