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深度學(xué)習中的無監(jiān)督學(xué)習方法綜述
深度學(xué)習作為機器學(xué)習領(lǐng)域的一個重要分支,近年來在多個領(lǐng)域取得了顯著的成果,特別是在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域。然而,深度學(xué)習模型的強大性能往...
自然語言處理(Natural Language Processing,簡稱NLP)是人工智能領(lǐng)域的一個重要分支,它致力于使計算機能夠理解、解釋和生成人類...
全連接前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為其核心組成部分,在各個領(lǐng)域展現(xiàn)出了強大的應(yīng)用潛力和價值。在眾多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型中,全連接前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Fully C...
2024-07-09 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能模型 2.0萬 0
ARIMA-GARCH模型是一種時間序列預(yù)測方法,它結(jié)合了自回歸積分滑動平均(ARIMA)模型和廣義自回歸條件異方差(GARCH)模型。ARIMA模型用...
2024-07-09 標簽:數(shù)據(jù)參數(shù)函數(shù) 955 0
ARMA-GARCH模型是一種常用于金融市場時間序列數(shù)據(jù)的建模方法,它結(jié)合了自回歸移動平均(ARMA)模型和廣義自回歸條件異方差(GARCH)模型的優(yōu)點...
2024-07-09 標簽:數(shù)據(jù)參數(shù)函數(shù) 1663 0
在本文中,我們將詳細介紹如何在NVIDIA Jetson TX2上部署深度學(xué)習模型。NVIDIA Jetson TX2是一款專為邊緣計算和人工智能應(yīng)用而...
在當今的人工智能領(lǐng)域,LLM(Large Language Model,大型語言模型)已經(jīng)成為了一種非常受歡迎的技術(shù)。它們在自然語言處理(NLP)任務(wù)中...
RUP(Rational Unified Process,統(tǒng)一建模語言)是一種軟件開發(fā)過程模型,它是一種迭代和增量的軟件開發(fā)方法。RUP是由Ration...
線性規(guī)劃(Linear Programming,簡稱LP)是一種數(shù)學(xué)規(guī)劃方法,用于解決資源分配、生產(chǎn)計劃、運輸問題等實際問題。線性規(guī)劃模型由目標函數(shù)、約...
LPM模型(Logit Probit Multinomial Probit Model)是一種用于分析多分類問題的概率模型。在LPM模型中,zi通常表示...
LLM(Large Language Model,大型語言模型)是近年來在自然語言處理領(lǐng)域取得顯著成果的一種深度學(xué)習模型。它通常需要大量的計算資源和數(shù)據(jù)...
LLM(Large Language Model,大型語言模型)是一種深度學(xué)習模型,主要用于處理自然語言處理(NLP)任務(wù)。LLM模型的格式多種多樣,以...
LLM(線性混合模型)和LMM(線性混合效應(yīng)模型)之間的區(qū)別如下: 定義: LLM(線性混合模型)是一種統(tǒng)計模型,用于分析具有固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)的線性數(shù)...
2024-07-09 標簽:模型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)LLM 2463 0
LLM(Large Language Model)是指大型語言模型,它們是一類使用深度學(xué)習技術(shù)構(gòu)建的自然語言處理(NLP)模型。LLM模型可以處理各種語...
LLM(Long Short-Term Memory,長短期記憶)和SAM(Semi-Autoregressive Model,半自回歸模型)是兩種不同...
在本文中,我們將深入探討LLM(Large Language Model,大型語言模型)的應(yīng)用領(lǐng)域。LLM是一種基于深度學(xué)習的人工智能技術(shù),它能夠理解和...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是一種利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對復(fù)雜系統(tǒng)進行建模和控制的方法。它在許多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,如工業(yè)自動化、機器人技術(shù)、航空航天、生物醫(yī)學(xué)工程等。 一...
2024-07-09 標簽:模型神經(jīng)元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制 1164 0
機器人所用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Networks,DNNs)是機器學(xué)習和人工智能領(lǐng)域的一種重要技術(shù),它通過模擬人腦神經(jīng)元的連接和交互來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的...
計算機視覺在人工智能領(lǐng)域有哪些主要應(yīng)用?
計算機視覺是人工智能領(lǐng)域的一個重要分支,它主要研究如何讓計算機能夠像人類一樣理解和處理圖像和視頻數(shù)據(jù)。計算機視覺技術(shù)在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用,以下是一些...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的構(gòu)建方法
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為一種強大的預(yù)測工具,廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域,如金融、醫(yī)療、交通等。本文將詳細介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的構(gòu)建方法,包括模型設(shè)計、數(shù)據(jù)集準備、模型訓(xùn)...
2024-07-05 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測模型 1506 0
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