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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 1167 0
脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)怎么訓(xùn)練
脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN, Spiking Neural Network)的訓(xùn)練是一個復(fù)雜但充滿挑戰(zhàn)的過程,它模擬了生物神經(jīng)元通過脈沖(或稱為尖峰)進行信息...
2024-07-12 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型神經(jīng)元 1166 0
如果經(jīng)過多任務(wù)微調(diào),編碼器-解碼器掩碼模型最好【這參數(shù)量都翻倍了,很難說不是參數(shù)量加倍導(dǎo)致的】。換個角度想,在多任務(wù)微調(diào)之后,自回歸全語言模型在參數(shù)量不...
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) 1163 0
自訓(xùn)練YOLOv5模型使用OpenVINO?優(yōu)化并部署在英特爾開發(fā)套件
YOLO (You Only Look Once) 是目標檢測模型,目標檢測是計算機視覺中一種重要的任務(wù),目的是在一張圖片中找出特定的物體,同時要求識別...
基于昇騰AI Yolov7模型遷移到昇騰平臺EA500I邊緣計算盒子的實操指南
近年來,國產(chǎn)化替代的進程正在加快。在眾多國產(chǎn)平臺中,昇騰平臺具有高性能、低功耗、易擴展、軟件棧全面成熟等優(yōu)勢,其產(chǎn)品和技術(shù)在國內(nèi)眾多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了廣泛應(yīng)用;...
本篇帖子是參考 Codelab 基于 Stage 模型 JS 服務(wù)卡片,使用最新 ArkTS 元服務(wù)開發(fā)的,實現(xiàn)帶有卡片的計步應(yīng)用,用于介紹卡片的開發(fā)及...
2023-05-29 標簽:數(shù)據(jù)庫模型SQlite 1161 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 1157 0
普林斯頓博士:手寫30個主流機器學(xué)習(xí)算法,全都開源了!
根據(jù)機器之心的粗略估計,該項目大約有 30 個主要機器學(xué)習(xí)模型,此外還有 15 個用于預(yù)處理和計算的小工具,全部.py 文件數(shù)量有 62 個之多。平均每...
RT-DETR 是在 DETR 模型基礎(chǔ)上進行改進的,一種基于 DETR 架構(gòu)的實時端到端檢測器,它通過使用一系列新的技術(shù)和算法,實現(xiàn)了更高效的訓(xùn)練和推...
GPU服務(wù)器AI網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計
眾所周知,在大型模型訓(xùn)練中,通常采用每臺服務(wù)器配備多個GPU的集群架構(gòu)。在上一篇文章《高性能GPU服務(wù)器AI網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)(上篇)》中,我們對GPU網(wǎng)絡(luò)中的核...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過輸出反推到輸入嗎
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,簡稱CNN)是一種深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于圖像識別、視頻分析、自然語言處理等領(lǐng)...
2024-07-03 標簽:圖像識別模型深度學(xué)習(xí) 1151 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(xí)模型。NVIDIA Jetson TX2是一款專為邊緣計算和人工智能應(yīng)用而...
1. 寫在前面 模型“好”與“壞”的評價指標直接由業(yè)務(wù)目標/任務(wù)需求決定。我們需要做的是:根據(jù)具體的業(yè)務(wù)目標/任務(wù)需求去選擇相應(yīng)的評價指標,繼而選出符合...
2D Transformer 可以幫助3D表示學(xué)習(xí)嗎?
預(yù)訓(xùn)練的2D圖像或語言Transformer:作為基礎(chǔ)Transformer模型,具有豐富的特征表示能力。作者選擇了先進的2D Transformer模...
2023-07-03 標簽:模型數(shù)據(jù)集Transformer 1137 0
NVIDIA Omniverse 將為全新 OpenPBR 材質(zhì)模型提供原生支持
? NVIDIA 與 OpenUSD 聯(lián)盟(AOUSD)早前共同宣布成立 OpenUSD 聯(lián)盟材質(zhì)工作組,推動通用場景描述(OpenUSD)格式材質(zhì)交換...
使用OpenVINO優(yōu)化并部署飛槳PP-OCRv4模型
作者:算力魔方創(chuàng)始人/英特爾創(chuàng)新大使劉力 一,什么是PaddleOCR工具庫? PaddleOCR 旨在打造一套豐富、領(lǐng)先、且實用的 OCR 工具庫,助...
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