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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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賽靈思全新reVISION? 堆棧如何更快速的開發(fā)機器學習應用
既能軟件定義,又能硬件優(yōu)化,管你市場風云變幻,管你市場標準、用戶需求如何莫測, 賽靈思All Programmable (全可編程芯片) 都能像變形金剛...
什么是“可解釋的人工智能”(XAI)?面向異常檢測的“可解釋人工智能”(XAI)有哪些案例?
異常檢測是識別某種事物偏離正常和預期情形的過程。 如果能夠及早檢測出異常狀況,則可以采取相關糾正措施,避免引發(fā)嚴重后果。兒時的我們玩過誰能在一幅精心編排...
計算機視覺(Computer Vision)是指讓機器通過數字圖像或視頻等視覺信息來模擬人類視覺的過程,以達到對物體的理解、識別、分類、跟蹤、重建等目的...
深度學習是基于神經網絡的一種機器學習方法,通過多層次的神經網絡結構來學習圖像的特征表示。深度學習在機器視覺領域取得了巨大的突破和成功,常見的模型包括卷積...
隨著人工智能(Artificial Intelligence, AI)技術的飛速發(fā)展,其在各行各業(yè)的應用日益廣泛。在編程領域,人工智能輔助編程工具作為一...
在人工智能領域,機器學習和神經網絡是兩個核心概念,它們各自擁有獨特的特性和應用場景。雖然它們都旨在使計算機系統(tǒng)能夠自動從數據中學習和提升,但它們在多個方...
盡管機器學習有時會突然發(fā)現某些從未有人意識到的事物從而使所有人都大吃一驚,但它并不能夠持續(xù)穩(wěn)定提供這樣的洞察。這并不意味著這項工具很垃圾,這意味著我們需...
借助強大的機器學習算法,科學家們提高了新物質探索開發(fā)的效率
研究人員利用Hartree-Fock作為輸入來預測電子結構的相關能量。整體的相關能量通過來自占據分子軌道獨立和成對的貢獻來進行表達,基于分子軌道特性,研...
新的英特爾?數據分析加速庫(英特爾?DAAL)可加速數據處理,用于數據挖掘,統(tǒng)計分析和機器學習。
演示了使用 SDAccel 編譯器技術創(chuàng)建的機器學習(Machine Learning)解決方案。應用展示了如何在軟件端利用 FPGA 的“并行處理”優(yōu)...
機器學習的模型訓練完成后,需要經過反覆的探索調校,What-If Tool不需撰寫任何程式碼,就能探索機器學習模型,讓非開發(fā)人員眼能參與模型調校工作。
什么是態(tài)勢感知技術 評估態(tài)勢感知中的關鍵能力有哪些
態(tài)勢感知是指通過收集、整合和分析各種信息來獲取對當前環(huán)境和情況的全面和準確的認知。以下是一些可能的定量計算方法,用于評估態(tài)勢感知中的關鍵能力。
通過圖像分類示例,了解Xilinx FPGA如何加速機器學習,這是關鍵的數據中心工作負載。 該演示使用Alexnet神經網絡模型加速了ImageNet...
Python軸承故障診斷之經驗模態(tài)分解EMD原理介紹
經驗模態(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法是一種自適應信號時頻處理方法,特別適用于非線性、非平穩(wěn)信號的分析處理。
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