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標簽 > 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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AI功耗爆炸式增長,機器學(xué)習(xí)卻正在消耗過多的能源
“在許多應(yīng)用領(lǐng)域中,業(yè)界已經(jīng)開發(fā)出高效的 ML FPGA 和 ASIC,以降低訓(xùn)練和推理的功耗,并且正在進行大量投資來延續(xù)這一趨勢?!?/p>
2022-09-08 標簽:云計算AI機器學(xué)習(xí) 1192 0
matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱結(jié)果分析
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強大的機器學(xué)習(xí)技術(shù),廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域,如圖像識別、語音識別、自然語言處理等。MATLAB提供了一個功能強大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱,可以幫助用戶...
2024-07-03 標簽:matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù) 1191 0
在 機器學(xué)習(xí) 和 MLOps world , GPU 被廣泛用于加速模型訓(xùn)練和推理,但工作流的其他階段(如 ETL 管道或超參數(shù)優(yōu)化)如何?
2022-10-11 標簽:機器學(xué)習(xí)python 1189 0
圖像分類是將圖像分配到某個特定類別的任務(wù),而圖像識別則進一步將類別關(guān)聯(lián)到具體的實體或?qū)ο?。例如,分類任?wù)可能會識別圖像中是否存在貓,而識別任務(wù)會區(qū)分不同...
2023-08-28 標簽:圖像處理計算機視覺機器學(xué)習(xí) 1187 0
【每天學(xué)點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)模型的三個核心概念。今天,小編將通過一個簡單的實例,解釋這三個概念,并展示它們的作用...
2024-11-15 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI機器學(xué)習(xí) 1186 0
01 研究背景 超構(gòu)光子學(xué)(Metaphotonics)由超構(gòu)材料出發(fā),從對負折射現(xiàn)象和超構(gòu)透鏡的好奇逐漸發(fā)展而來,能夠利用以亞波長結(jié)構(gòu)為構(gòu)筑單元排列成...
2023-07-17 標簽:人工智能機器學(xué)習(xí)光子學(xué) 1184 0
基于深度學(xué)習(xí)(DL)的數(shù)據(jù)驅(qū)動的非參數(shù)化MEMS結(jié)構(gòu)設(shè)計方法
在本論文研究中,作者們提出使用深度學(xué)習(xí)技術(shù),通過快速準確地預(yù)測具有不同幾何結(jié)構(gòu)特征的眾多設(shè)計候選方案的物理特性,加速MEMS設(shè)計周期。
2022-09-26 標簽:mems機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1182 0
人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域確實包括自動駕駛 。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,特別是在自動駕駛領(lǐng)域,AI技術(shù)展現(xiàn)出了...
2024-10-22 標簽:人工智能機器學(xué)習(xí)自動駕駛 1175 0
今年三月,OpenAI 重磅發(fā)布了 GPT-4 大模型,帶來了比 ChatGPT 背后 GPT-3.5 更強的推理、計算、邏輯能力,也引發(fā)了全民使用的熱...
2023-08-11 標簽:機器學(xué)習(xí)GPTOpenAI 1173 0
tensorflow和pytorch都是非常不錯的強大的框架,TensorFlow還是PyTorch哪個更好取決于您的具體需求,以下是關(guān)于這兩個框架的一...
2024-07-05 標簽:框架機器學(xué)習(xí)tensorflow 1171 0
引言 PyTorch是一個開源的機器學(xué)習(xí)庫,廣泛用于計算機視覺、自然語言處理等領(lǐng)域。PyCharm是一個流行的Python集成開發(fā)環(huán)境(IDE),提供了...
2024-08-01 標簽:計算機視覺機器學(xué)習(xí)pytorch 1170 0
什么是交互式人工智能(AI)?Speedster7t架構(gòu)如何實現(xiàn)更高的計算效率
交互式人工智能(CAI)使用機器學(xué)習(xí)(ML)的子集深度學(xué)習(xí)(DL),通過機器實現(xiàn)語音識別、自然語言處理和文本到語音的自動化。CAI流程通常用三個關(guān)鍵的功...
2022-08-04 標簽:語音識別人工智能機器學(xué)習(xí) 1170 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合的誤差怎么分析
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合誤差分析是一個復(fù)雜且深入的話題,涉及到多個方面,需要從數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練過程和正則化方法等多個角度進行綜合考慮。 引言 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種...
2024-07-03 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型機器學(xué)習(xí) 1169 0
家居監(jiān)控市場需求增長,如何選擇內(nèi)存技術(shù)以適應(yīng)新型系統(tǒng)架構(gòu)
家居監(jiān)控系統(tǒng)不同于平板電腦、智能手機或其他通用型計算機,具有專用的影像和推理功能,可充分發(fā)揮組件和系統(tǒng)架構(gòu)的效能。
2020-10-27 標簽:華邦電子機器學(xué)習(xí)內(nèi)存技術(shù) 1168 0
人工智能集群的性能,尤其是機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練集群,受到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元NPUs(即GPU或TPU)之間并行計算能力的顯著影響。在我們稱為縱向擴展scale-u...
傳統(tǒng)的TCP/IP堆棧是否足以有效支持HPC網(wǎng)絡(luò)通信?
在快速增長的人工智能 (AI) 和機器學(xué)習(xí) (ML) 領(lǐng)域,數(shù)據(jù)中心對高性能計算 (HPC) 系統(tǒng)的需求正在迅速提升。
2024-04-18 標簽:數(shù)據(jù)傳輸人工智能網(wǎng)絡(luò)通信 1167 0
支持 ChatGPT 的機器學(xué)習(xí)模型的概況
本文介紹了支持 ChatGPT 的機器學(xué)習(xí)模型的概況,文章將從大型語言模型的介紹開始,深入探討用來訓(xùn)練 GPT-3 的革命性自我注意機制,然后深入研究由...
2023-05-26 標簽:模型機器學(xué)習(xí)ChatGPT 1166 0
重點探討人工智能領(lǐng)域的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)現(xiàn)已成為國際上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家研究的重要對象之一。它是一種節(jié)點定向連接成環(huán)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),最初由Jordan,Pineda.Willi...
2018-06-25 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機器學(xué)習(xí) 1162 0
如何創(chuàng)造可信任的機器學(xué)習(xí)模型?先要理解不確定性
來源:機器之心編譯 作者:Eric Jang 不確定性是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)一個重要的研究主題,Eric Jang近日的一篇博客對這一主題進行了詳細的闡述。順...
2019-01-10 標簽:機器學(xué)習(xí) 1161 0
數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別
數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘是兩個密切相關(guān)但有所區(qū)別的概念。 1. 定義 數(shù)據(jù)分析(Data Analysis) 數(shù)據(jù)分析是指對數(shù)據(jù)進行收集、清洗、轉(zhuǎn)換和建模的過...
2024-07-05 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘機器學(xué)習(xí) 1161 0
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