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我們以中序遍歷為例，在二叉樹：聽說遞歸能做的，棧也能做！中提到說使用棧的話，無法同時解決訪問節(jié)點（遍歷節(jié)點）和處理節(jié)點（將元素放進結(jié)果集）不一致的情況。...
為了保持簡單，并且利用當今機器的數(shù)學和計算能力，可以將神經(jīng)網(wǎng)絡設計為一組層，每層包含節(jié)點（大腦神經(jīng)元的人工對應物），其中層中的每個節(jié)點連接到下一層中的節(jié)點。...
這款開發(fā)板更大程度上提供的是一種開放平臺，適用于原型開發(fā)以及使用大量 I/O 和外設的系統(tǒng)。它包括一個以太網(wǎng)端口、USB OTG、三個 LED、兩個用戶和重置按鈕以及用于 ST Zio（包括 Arduino Uno V3）和 ST Morpho 的擴展板連接器。...
如您所知，我們生活在人類和機器的世界中。數(shù)百萬年來，人類一直在不斷發(fā)展，并從過去的經(jīng)驗中學到東西。另一方面，機器和機器人的時代才剛剛開始。您可以這樣認為：當前我們正處在機器的原始時代，而機器的未來是巨大的，超出了我們的想象范圍。...
NVIDIA CUDA 深度神經(jīng)網(wǎng)絡庫（cuDNN）是一個 GPU 加速的深度神經(jīng)網(wǎng)絡基元庫，能夠以高度優(yōu)化的方式實現(xiàn)標準例程（如前向和反向卷積、池化層、歸一化和激活層）。...
本次項目用 Syntiant TinyML 開發(fā)板自帶的麥克風，通過 Edge Impulse 搭建機器學習模型，使板卡上的 LED 燈根據(jù)中文語音指令呈現(xiàn)出不同效果。...
簡單講就是小batch 先不帶梯度推理保存結(jié)果，再帶梯度推理計算loss，但是需要重復推理，浪費了訓練時間。...
RNN是最強大的模型之一，它使我們能夠開發(fā)如分類、序列數(shù)據(jù)標注、生成文本序列（例如預測下一輸入詞的SwiftKey keyboard應用程序），以及將一個序列轉(zhuǎn)換為另一個序列（比如從法語翻譯成英語的語言翻譯）等應用程序。大多數(shù)模型架構(gòu)（如前饋神經(jīng)網(wǎng)絡）都沒有利用數(shù)據(jù)的序列特性。例如，我們需要數(shù)據(jù)呈現(xiàn)...
最近在樹莓派上添加了一個帶RGB的風扇，原理是風扇內(nèi)部包含一個ws281x的RGB彩燈， 通過GPIO18 引腳接入了樹莓派， 需要通過編程控制彩燈顯示RGB彩燈效果，但是每次開機后需要自己去配置，啟動， 并且還要丟入后臺避免占用終端，有時候開機后忘記了再想起來執(zhí)行就有點兒煩。...
Vitis AI 2.5 的模型庫增加了廣受歡迎的NLP及更多 CNN 模型，例如 Bert-base，Vision Transformer、端到端 OCR， 以及應用于 SLAM 場景的SuperPoint 與 HFNet 模型等。...
隨著對人工智能的需求變得越來越普遍，技術(shù)需求變得越來越復雜，希望在產(chǎn)品中采用邊緣人工智能的公司通常會發(fā)現(xiàn)這是一個艱巨的挑戰(zhàn)。但是是什么讓它如此困難，有什么解決方案可以解決這個問題？ 也許公司在實施邊緣人工智能時面臨的最大問題是大多數(shù)公司沒有內(nèi)部資源來開發(fā)這些復雜的快速變化的技術(shù)。 缺乏訓練有素的人員...
目前隨著高性能計算、生命科學、地質(zhì)遙感、遙感測繪、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、蛋白質(zhì)折疊、基因工程、醫(yī)療影像等快速發(fā)展，當今社會朝著信息化發(fā)展，依托網(wǎng)絡信息技術(shù)和無處不在的傳感器、微處理器，每一個人、每一個部門、每一種行業(yè)都會以數(shù)據(jù)的形式被儲存，我們已經(jīng)處于一個“大數(shù)據(jù)”的時代。 在大數(shù)據(jù)處理平臺的建設以及...
與數(shù)據(jù)驅(qū)動算法的典型設計效果對比如圖2所示?？梢钥吹?，新算法的設計性能更穩(wěn)定，與工程師設計較為接近，并且也是1 分鐘之內(nèi)完成設計。力學機制可以幫助StructGAN-PHY給出更好的設計結(jié)果。...
本章涵蓋了以下主題： · 分類和回歸之外的其他類型的問題； · 評估問題，理解過擬合、欠擬合，以及解決這些問題的技巧； · 為深度學習準備數(shù)據(jù)。 請記住，在本章中討論的大多數(shù)技術(shù)都是機器學習和深度學習通用的，一部分用于解決過擬合問題的技術(shù)（如dropout）除外。 4.1 三類機器學習問題 在之前的...
監(jiān)督學習（Supervised Learning）是從有標簽的訓練數(shù)據(jù)中學習模型，然后對某個給定的新數(shù)據(jù)利用模型預測它的標簽。如果分類標簽精確度越高，則學習模型準確度越高，預測結(jié)果越精確。...
究竟什么是人工智能？歷史上，人工智能的定義歷經(jīng)多次轉(zhuǎn)變，但直到今天，被廣泛接受的定義仍有很多種。具體使用哪一種定義，通常取決于我們討論問題的語境和關(guān)注的焦點。...
修剪神經(jīng)網(wǎng)絡正迅速成為神經(jīng)網(wǎng)絡開發(fā)人員的一種常見做法，因為他們試圖在不犧牲準確性的情況下提高性能。與此同時，F(xiàn)acebook Glow 正在解決處理器碎片化問題，以免阻礙人工智能的采用。...
總之，使用 NRAM HBM 重新構(gòu)想了人工智能和深度學習應用的計算基礎設施。通過始終提供固有的數(shù)據(jù)持久性，AI 服務器無需承受與重新加載模型和其他數(shù)據(jù)相關(guān)的長時間延遲。修改后的模型數(shù)據(jù)的檢查點是自動的，并且不會消耗處理元件和支持計算系統(tǒng)之間的互連上的帶寬。...
無論機器學習算法揭示了什么見解，只有人類才能確定基本問題的答案，例如組織必須解決哪些關(guān)鍵業(yè)務問題。通過這種方式，機器學習的整體性，以及更普遍地連接產(chǎn)品的財務成功，取決于人類理解機器如何工作、必須收集和分析哪些類型的數(shù)據(jù)以及應該如何解釋算法結(jié)果的能力。...
圖像處理主要包括圖像數(shù)字化、圖像增強和復原、圖像數(shù)據(jù)編碼、圖像分割和圖像識別等。...
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