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• 機器學習模型偏差與方差詳解

  數(shù)據(jù)集的任何變化都將提供一個不同的估計值，若使用統(tǒng)計方法過度匹配訓練數(shù)據(jù)集時，這些估計值非常準確。一個一般規(guī)則是，當統(tǒng)計方法試圖更緊密地匹配數(shù)據(jù)點，或者使用更靈活的方法時，偏差會減少，但方差會增加。...

  1264次閱讀 · 0評論 機器學習數(shù)據(jù)集
  

• 深入解析Cache在AI處理器設計中的作用機制

  最快的存儲器類型是SRAM，但每個SRAM單元需要六個晶體管，因此SRAM在SoC內(nèi)部很少使用，因為它會消耗大量的空間和功率。...

  625次閱讀 · 0評論 集成電路存儲器sram晶體管AI處理器
  

• 基于計算機視覺與機器學習技術(shù)的跌倒風險預測

  使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、支持向量機（SVM）、K近鄰（KNN）和長短期記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡等四種不同的分類方法對三種步態(tài)模式進行自動分類。...

  641次閱讀 · 0評論 向量機人工智能計算機視覺機器學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
  

• 通過增強一致性訓練，有效緩解CoT中的偏見問題

  這些偏見特征可能導致模型在沒有明確提及這些偏見的情況下，系統(tǒng)性地歪曲其推理過程，從而產(chǎn)生不忠實（unfaithful）的推理。...

  503次閱讀 · 0評論 大模型
  

• 探索推理時KV Cache的動態(tài)內(nèi)存壓縮方法

  DMC通過一個決策變量（α）來有效地對輸入序列進行分段，每個段落可以獨立地決定是繼續(xù)追加還是進行累積。這允許模型在不同段落之間動態(tài)調(diào)整內(nèi)存使用。...

  1158次閱讀 · 0評論 AI動態(tài)內(nèi)存DMC大模型
  

• 瑞薩RZ/V2L預訓練的人工智能模型

  RZ/V2L還與RZ/G2L封裝和引腳兼容。這使得RZ/G2L用戶可輕松升級至RZ/V2L，以獲得額外的人工智能功能，而無需修改系統(tǒng)配置，從而保持低遷移成本。...

  577次閱讀 · 0評論 AIDDR4視頻編解碼器圖像信號處理器
  

• 傅里葉變換基本原理及在機器學習應用

  連續(xù)傅里葉變換（CFT）和離散傅里葉變換（DFT）是兩個常見的變體。CFT用于連續(xù)信號，而DFT應用于離散信號，使其與數(shù)字數(shù)據(jù)和機器學習任務更加相關(guān)。...

  1245次閱讀 · 0評論 算法信號處理機器學習傅立葉變換
  

• BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的基本流程

  訓練經(jīng)過約50次左右迭代，在訓練集上已經(jīng)能達到99%的正確率，在測試集上的正確率為90.03%，單純的BP神經(jīng)網(wǎng)絡能夠提升的空間不大了，但kaggle上已經(jīng)有人有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在測試集達到了99.3%的準確率。...

  2889次閱讀 · 0評論 神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
  

• 深度探討VLMs距離視覺演繹推理還有多遠？

  通用大型語言模型（LLM）推理基準：研究者們介紹了多種基于文本的推理任務和基準，用于評估LLMs在不同領(lǐng)域（如常識、數(shù)學推理、常識推理、事實推理和編程）的性能。這些研究包括BIG-bench、HELM、SuperGLUE和LAMA等。...

  474次閱讀 · 0評論 語言模型大模型
  

• 光量子行走的高效機器學習技術(shù)研究

  基于神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)，僅利用相對于傳統(tǒng)態(tài)層析方法50%的測量基數(shù)目，即可實現(xiàn)平均保真度高達97.5%的開放光量子行走的完整混合量子態(tài)表征。...

  319次閱讀 · 0評論 神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習量子計算
  

• 一種高效的KV緩存壓縮框架--GEAR

  GEAR框架通過結(jié)合三種互補的技術(shù)來解決這一挑戰(zhàn)：首先對大多數(shù)相似幅度的條目應用超低精度量化；然后使用低秩矩陣來近似量化誤差。...

  484次閱讀 · 0評論 GEAR大模型
  

• 什么是隨機森林？隨機森林的工作原理

  隨機森林使用名為“bagging”的技術(shù)，通過數(shù)據(jù)集和特征的隨機自助抽樣樣本并行構(gòu)建完整的決策樹。雖然決策樹基于一組固定的特征，而且經(jīng)常過擬合，但隨機性對森林的成功至關(guān)重要。...

  4474次閱讀 · 0評論 cpugpuAI機器學習決策樹
  

• 機器學習多分類任務深度解析

  一對其余其實更加好理解，每次將一個類別作為正類，其余類別作為負類。此時共有（N個分類器）。在測試的時候若僅有一個分類器預測為正類，則對應的類別標記為最終的分類結(jié)果。...

  2363次閱讀 · 0評論 分類器機器學習
  

• 深度學習檢測小目標常用方法

  深度學習的效果在某種意義上是靠大量數(shù)據(jù)喂出來的，小目標檢測的性能同樣也可以通過增加訓練集中小目標樣本的種類和數(shù)量來提升。...

  927次閱讀 · 0評論 分辨率分類器機器學習深度學習
  

• 揭秘大語言模型可信能力的五個關(guān)鍵維度

  不同于上述工作從待干預模型自身抽取引導向量，我們意在從LLMs預訓練過程的切片中構(gòu)建引導向量來干預指令微調(diào)模型（SFT Model），試圖提升指令微調(diào)模型的可信能力。...

  790次閱讀 · 0評論 線性分類器大模型
  

• 張宏江深度解析：大模型技術(shù)發(fā)展的八大觀察點

  在大模型的發(fā)展史上，Scaling Law（規(guī)模律）發(fā)揮了核心作用，它是推動模型性能持續(xù)提升的主要動力。Scaling Law揭示了這樣一個現(xiàn)象：較小的語言模型只能解決自然語言處理（NLP）中的部分問題，但隨著模型規(guī)模擴大——參數(shù)數(shù)量增加至數(shù)十億甚至數(shù)百億，曾經(jīng)在NLP領(lǐng)域中的棘手難題往往能得到有效...

  369次閱讀 · 0評論 操作系統(tǒng)Agi自然語言處理大模型
  

• 大模型訓練：為何A100更勝4090一籌？

  首先看吞吐量，看起來沒有什么違和的，在單卡能放下模型的情況下，確實是 H100 的吞吐量最高，達到 4090 的兩倍。...

  5407次閱讀 · 0評論 FPGAgpu大模型

• 深度解讀Nvidia AI芯片路線圖

  Nvidia是一個同時擁有 GPU、CPU和DPU的計算芯片和系統(tǒng)公司。Nvidia通過NVLink、NVSwitch和NVLink C2C技術(shù)將CPU、GPU進行靈活連接組合形成統(tǒng)一的硬件架構(gòu)，并于CUDA一起形成完整的軟硬件生態(tài)。...

  1298次閱讀 · 0評論 cpuNVIDIAgpuAIAI芯片
  

• 為何GPU在AI訓練中不可或缺？

  人工智能在早期誕生了一個“不甚成功”的流派，叫做“人工神經(jīng)網(wǎng)絡”。這個技術(shù)的思路是，人腦的智慧無與倫比，要實現(xiàn)高級的人工智能，模仿人腦就是不二法門。...

  698次閱讀 · 0評論 gpuAI人工智能機器學習深度學習
  

• AI芯片的技術(shù)原理與架構(gòu)

  人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型 AI芯片的核心原理基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡，其中芯片內(nèi)部的處理單元模擬了生物神經(jīng)元的工作機制。每一個處理單元能夠獨立進行復雜的數(shù)學運算，例如權(quán)重乘以輸入信號并累加，形成神經(jīng)元的激活輸出。...

  5096次閱讀 · 0評論 神經(jīng)網(wǎng)絡神經(jīng)元機器學習深度學習AI芯片
  
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