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標簽 > 機器學習
機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)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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該項目的目的是創(chuàng)建一個與谷歌的張量處理單元具有相似架構(gòu)的機器學習協(xié)處理器。該實現(xiàn)的資源可定制,可以以不同的尺寸使用以適應(yīng)每種類型的 FPGA。這允許在嵌...
利用Apache Spark和RAPIDS Apache加速Spark實踐
在第三期文章中,我們詳細介紹了如何充分利用 Apache Spark 和 Apache RAPIDS 加速器 Spark 。 大多數(shù)團隊都會通過干凈...
AutoML技術(shù)提高NVIDIA GPU和RAPIDS速度
AutoGluon AutoML 工具箱使培訓和部署尖端技術(shù)變得很容易 復雜業(yè)務(wù)問題的精確機器學習模型。此外, AutoGluon 與 RAPIDS...
通過NVIDIA SimNet v21.06進行頻域電磁仿真
隨需應(yīng)變網(wǎng)絡(luò)研討會:“ 用 NVIDIA SimNet 在理工科課程中構(gòu)建基于人工智能的仿真能力 ”了解 NVIDIA SimNet 如何解決廣泛的...
從蜂窩網(wǎng)絡(luò)歷史上采用的不透明方法轉(zhuǎn)變?yōu)榭焖賱?chuàng)新和新 RAN 功能上市的新時代打開了大門。 NVIDIA vRAN ( NVIDIA AIR )和 A...
但是無可否認的是深度學習實在太好用啦!極大地簡化了傳統(tǒng)機器學習的整體算法分析和學習流程,更重要的是在一些通用的領(lǐng)域任務(wù)刷新了傳統(tǒng)機器學習算法達不到的精度...
2022-04-26 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習深度學習 5153 0
當數(shù)據(jù)點之間存在依賴關(guān)系時,例如時間序列數(shù)據(jù)和文本分析,數(shù)據(jù)科學家會使用RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)) 。LSTM(長期短期記憶)通過一系列重復模塊創(chuàng)建一種形式...
通常,ASIC 帶來的麻煩多于其價值。他們需要很長時間來設(shè)計:Google 花了15 個月的時間來開發(fā) TPUv1,這個速度快得驚人。它們最初很昂貴,需...
人工智能和機器學習在汽車控制領(lǐng)域中的應(yīng)用
應(yīng)用程序開發(fā)可以通過 C 編碼實現(xiàn),其中用戶應(yīng)用程序用 C 語言編寫,結(jié)合內(nèi)部函數(shù)調(diào)用 DR1000C 服務(wù)。 或者,可以使用 MATLAB/Sim...
基本上,機器學習算法利用訓練數(shù)據(jù)為允許軟件解決問題的算法提供動力。這些數(shù)據(jù)可能來自工廠車間的實時物聯(lián)網(wǎng)傳感器,也可能來自其他方法。機器學習有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深...
在未來有望出現(xiàn)重大技術(shù)創(chuàng)新的自動駕駛領(lǐng)域,替代駕駛員眼睛的傳感技術(shù)必不可少。我們將努力開發(fā)對這項創(chuàng)新至關(guān)重要的傳感技術(shù),包括硬件、軟件和工具。
ANSI/CTA 709.10 是最新的標準,它建立在先前的控制網(wǎng)絡(luò)標準之上,該標準通過已標準化眾多 LON/LonWorks 技術(shù)的廣泛團隊實現(xiàn)了...
2022-04-22 標簽:物聯(lián)網(wǎng)AI機器學習 1519 0
星環(huán)科技Sophon可提供完整SAS模型遷移能力
在自主研發(fā)創(chuàng)新的同時,星環(huán)科技也在積極參與國家信創(chuàng)工作。星環(huán)科技作為信創(chuàng)工委會WG24大數(shù)據(jù)工作組的小組組長及副組長單位,牽頭制定信創(chuàng)大數(shù)據(jù)行業(yè)標準及規(guī)...
如何使用NVIDIA Riva快速創(chuàng)建自己的QA應(yīng)用程序
NVIDIA 的工程師和研究人員團隊提供了質(zhì)量保證功能,您可以直接使用 Riva 。 Riva NLP 服務(wù)提供了一組高級 API 操作,包括 QA...
模型解釋性 幫助開發(fā)人員和其他利益相關(guān)者理解模型特征和決策的根本原因,從而使流程更加透明。能夠解釋模型可以幫助數(shù)據(jù)科學家解釋他們的模型做出決策的原因...
NVIDIA 實現(xiàn)提供了在培訓開始時預計算這些基礎(chǔ)的選項。整個數(shù)據(jù)集迭代一次,基緩存在 RAM 中。前向傳遞開始時的計算基數(shù)過程被更快的 CPU 到...
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