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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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VMAF的最新應(yīng)用進(jìn)展,以及VMAF正在做的改進(jìn)工作
在FFmpeg社區(qū)的幫助下,我們將VMAF模型打包到一個(gè)名為libvmaf的C代碼庫中。該庫提供了一個(gè)接口,可將VMAF指標(biāo)計(jì)算過程添加到自己的C / ...
2018-11-15 標(biāo)簽:濾波器編解碼器機(jī)器學(xué)習(xí) 1.0萬 0
AttnGAN可以生成任意圖像,從普通的田園風(fēng)光到抽象的場(chǎng)景
更具體地說,除了將自然語言描述編碼到全局句子向量中,句中的每個(gè)單詞同樣有對(duì)應(yīng)的向量。在第一階段,生成網(wǎng)絡(luò)利用全局句子向量生成一個(gè)低分辨率的圖像。接著,它...
2018-08-24 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集自然語言 9982 0
機(jī)器學(xué)習(xí)模型的最簡(jiǎn)單方法之一將TensorFlow Serving與Docker結(jié)合起來
TensorFlow Serving 已發(fā)布的 Docker 鏡像旨在竭盡所能來使用 CPU 架構(gòu),因此省略了一些優(yōu)化以最大限度地提高兼容性。如果您沒有...
2018-11-06 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)TensorFlow 9979 0
線性回歸是最簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)模型之一。它通常不僅是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的起點(diǎn),也是構(gòu)建快速簡(jiǎn)單的最小可行產(chǎn)品( MVP )的起點(diǎn),然后作為更復(fù)雜算法的基準(zhǔn)。
2022-10-10 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 9943 0
機(jī)器學(xué)習(xí)算法可幫助公司企業(yè)更快速檢測(cè)惡意活動(dòng),并在攻擊開始前就予以阻止。英國初創(chuàng)公司Darktrace于2013年成立,其基于機(jī)器學(xué)習(xí)的企業(yè)免疫解決方案...
2018-12-05 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí) 9922 0
文本分類任務(wù)介紹和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法
Static vs. Non-static Representations: 在大部分的語料上,CNN-non-static都優(yōu)于CNN-static,...
2018-07-17 標(biāo)簽:文本分類機(jī)器學(xué)習(xí)自然語言 9876 0
AI 模型構(gòu)建的過程 模型構(gòu)建主要包括 5 個(gè)階段,分別為模型設(shè)計(jì)、特征工程、模型訓(xùn)練、模型驗(yàn)證、模型融合。
2023-11-17 標(biāo)簽:HTTPAI機(jī)器學(xué)習(xí) 9858 0
人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)三大類之回歸模型(RM)
回歸不是單一的有監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù),而是許多技術(shù)所屬的整個(gè)類別?;貧w的目的是預(yù)測(cè)數(shù)值型的目標(biāo)值,如預(yù)測(cè)商品價(jià)格、未來幾天的PM2.5等。最直接的辦法是依據(jù)輸入...
2018-07-13 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 9780 0
從圖像數(shù)據(jù)中提取非常精準(zhǔn)的姿勢(shì)數(shù)據(jù)
首次使用 PoseNet 時(shí),發(fā)現(xiàn)它可通過簡(jiǎn)單的 web API 獲取,這讓我們無比激動(dòng)。突然間,我們就可以在 Javascript 中輕松迅速地開展姿...
2018-08-23 標(biāo)簽:圖像數(shù)據(jù)計(jì)算機(jī)視覺機(jī)器學(xué)習(xí) 9692 0
機(jī)器學(xué)習(xí)入門需要掌握的八大基礎(chǔ)概念
自然語言處理對(duì)于許多機(jī)器學(xué)習(xí)方法來說是一個(gè)常用的概念,它使得計(jì)算機(jī)理解并使用人所讀或所寫的語言來執(zhí)行操作成為了可能。
2018-01-30 標(biāo)簽:AI數(shù)據(jù)庫機(jī)器學(xué)習(xí) 9681 0
十大案例分析,機(jī)器學(xué)習(xí)的十種網(wǎng)絡(luò)攻擊
網(wǎng)絡(luò)釣魚是今天最常見的攻擊媒介,而且非常成功。這種攻擊利用了個(gè)人對(duì)通信工具的熟悉,如社交媒體和電子郵件,通過附件或鏈接向不知情的收件人發(fā)送惡意內(nèi)容。這種...
2017-10-21 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 9678 0
利用Renesas的RZ/V2系列MPU加速視覺識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)
邊緣視覺識(shí)別正成為許多產(chǎn)品的一個(gè)越來越關(guān)鍵的特性,機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 和人工智能 (AI) 的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大。開發(fā)人員面臨的問題在于,ML/AI 賦能...
基于學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略擴(kuò)充你的數(shù)據(jù)集!
數(shù)據(jù)增強(qiáng)廣泛是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的數(shù)據(jù)處理手段,不同的數(shù)據(jù)集通常會(huì)利用針對(duì)性的數(shù)據(jù)處理手段來處理。例如MNIST大多使用尺度、旋轉(zhuǎn)和平移的操作,也有加入顏色...
2019-08-02 標(biāo)簽:算法機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 9530 0
量子計(jì)算機(jī)有什么用 量子計(jì)算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域
量子計(jì)算機(jī)可以加速解決傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)無法處理的復(fù)雜問題,如化學(xué)模擬、大規(guī)模優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域。
2023-06-14 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)量子計(jì)算機(jī) 9526 0
如何實(shí)現(xiàn)基于加密數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
輸入提供者只需在一開始傳輸他們的(加密)訓(xùn)練數(shù)據(jù);在此之后所有的計(jì)算只涉及兩個(gè)服務(wù)器,這意味著事實(shí)上輸入提供者使用手機(jī)之類的設(shè)備是可行的。訓(xùn)練之后,模型...
2018-03-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 9481 0
一種用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行3D實(shí)時(shí)渲染的新方法:用paGAN實(shí)現(xiàn)3D實(shí)時(shí)渲染
下圖的左側(cè)是FXGuide編輯Mike Seymour用iPhone拍攝的源視頻,右側(cè)是實(shí)時(shí)渲染CGI??梢园l(fā)現(xiàn),Pinscreen的成果確實(shí)可以在同一...
2018-08-11 標(biāo)簽:自動(dòng)化計(jì)算機(jī)視覺機(jī)器學(xué)習(xí) 9461 0
探討如何將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用到物聯(lián)網(wǎng)中
本項(xiàng)目探討如何將機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine learning)應(yīng)用到物聯(lián)網(wǎng)(IoT,Internet of Things)中。我們將使用 Android ...
2018-05-23 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)IOTtensorflow 9378 1
一般而言,人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可以分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。當(dāng)前中國還處于行業(yè)應(yīng)用層起步到快速發(fā)展的階段,應(yīng)用層的投資機(jī)會(huì)和投入回報(bào)率遠(yuǎn)高于技術(shù)層和基礎(chǔ)設(shè)施...
2018-04-26 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 9350 0
也許你剛剛對(duì)深度學(xué)習(xí)有了基本的了解,于是滿心歡喜的下載了tensorflow,準(zhǔn)備開始搭建你的第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2020-01-22 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 9304 0
以XGB做原生特征篩選,在原生特征中丟棄后不影響分?jǐn)?shù)甚至漲分的特征有:Time,RentRoom(漲幅明顯),RoomDir,Livingroom,Re...
2019-03-26 標(biāo)簽:模型代碼機(jī)器學(xué)習(xí) 9299 0
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