機器學(xué)習(xí)的知識產(chǎn)權(quán)問題

要構(gòu)建用于維護的機器學(xué)習(xí)（ML）模型，必須收集并標(biāo)記正確的訓(xùn)練集，選擇正確的架構(gòu)和訓(xùn)練參數(shù)以實現(xiàn)算法精度和速度的優(yōu)化平衡，并投入計算時間來訓(xùn)練模型。

2020-04-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)恩智浦機器學(xué)習(xí) 1.9k 0

關(guān)于機器學(xué)習(xí)中的FPGA與SoC應(yīng)用淺析

這些新設(shè)備有兩個主要市場。機器學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)分為兩個主要階段：訓(xùn)練和推理，并且在每個階段中使用不同的芯片。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身通常駐留在訓(xùn)練階段的...

2018-09-27 標(biāo)簽：FPGASoC機器學(xué)習(xí) 1.9k 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義、結(jié)構(gòu)和發(fā)展歷史

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種非常重要的機器學(xué)習(xí)算法，主要應(yīng)用于圖像處理領(lǐng)域，用于圖像分類、目標(biāo)...

2023-08-21 標(biāo)簽：算法計算機機器學(xué)習(xí) 1.9k 0

基于多層深度學(xué)習(xí)框架和運動分析的駕駛員疲勞監(jiān)測系統(tǒng)

本節(jié)將更詳細地介紹實驗中使用的CNN模型架構(gòu)。本文提出的CNN架構(gòu)為驗證LSTM預(yù)測結(jié)果提供有力的證據(jù)。

2020-03-25 標(biāo)簽：監(jiān)測系統(tǒng)PPG機器學(xué)習(xí) 1.9k 0

支持向量機的求解過程

因為φ(Xi)Tφ(Xj)=K(Xi,Xj)（K(Xi,Xj)為核函數(shù)，詳見），所以只需知道核函數(shù)K(Xi,Xj)即可求解該對偶問題。

2023-06-05 標(biāo)簽：向量機機器學(xué)習(xí) 1.9k 0

統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)方法：基于HMM的中文詞性標(biāo)注

「隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model, HMM)」 是做NLP的同學(xué)繞不過去的一個基礎(chǔ)模型, 是一個生成式模型, 通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)隱...

2022-11-17 標(biāo)簽：HMM機器學(xué)習(xí)nlp 1.9k 0

8位與32位MCU如何選擇？

從發(fā)展趨勢觀察，4位與16位MCU芯片使用案例愈來愈少，目前市場上較活躍的是8位及32位MCU芯片。

2023-03-07 標(biāo)簽：微控制器mcu嵌入式 1.9k 0

大數(shù)據(jù)分析的重要性

大數(shù)據(jù)分析有助于找到問題的解決方案，如降低成本，節(jié)省時間并降低決策風(fēng)險。通過結(jié)合數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)，企業(yè)可以通過以下方式獲益匪淺：

2023-05-10 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù) 1.9k 0

人工智能是否能超越人類智能？人類智能與人工智能的區(qū)別 人工智能帶來的真正挑戰(zhàn)

對人工智能的與人類智能關(guān)系的探討在當(dāng)下十分熱門，我們對人工智能是否可能取代人類這個話題投入了巨大的好奇。在未來，人工智能怎樣能接近人類智能，人類應(yīng)該如何...

2023-08-04 標(biāo)簽：機器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機 1.9k 0

層間對準(zhǔn)度的計算方法有哪些

層間對齊度（Inter-layer alignment）是用于評估不同層次結(jié)構(gòu)之間的相似性或一致性的指標(biāo)。這一指標(biāo)在許多應(yīng)用中都是至關(guān)重要的，例如計算機...

2023-12-22 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)自然語言 1.9k 0

機器學(xué)習(xí)實踐中常見的七種錯誤盤點

在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，每個給定的建模問題都存在幾十種解法，本文作者認為，模型算法的假設(shè)并不一定適用于手頭的數(shù)據(jù)；在追求模型最佳性能時，重要的是選擇適合數(shù)據(jù)集（...

2018-06-30 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí) 1.9k 0