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標(biāo)簽 > 機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning， ML）是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。
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機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階之線性代數(shù)-奇異值分解（下）
在機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）中，最重要的線性代數(shù)概念之一是奇異值分解（SVD）和主成分分析（PCA）。在收集到所有原始數(shù)據(jù)后，我們?nèi)绾伟l(fā)現(xiàn)其中的結(jié)構(gòu)？例如，通過(guò)過(guò)...
2023-05-22 標(biāo)簽：SVD機(jī)器學(xué)習(xí)線性代數(shù) 1.8k 0
支持向量機(jī)（兵（車(chē)）王問(wèn)題MATLAB程序）
首先將LIBSVM工具包下載至SVM EXAMPLE的目錄下。
2023-06-16 標(biāo)簽：存儲(chǔ)器MATLAB仿真機(jī)器學(xué)習(xí) 1.8k 0
基于不同數(shù)據(jù)模態(tài)的人類(lèi)動(dòng)作識(shí)別綜述
RGB 模態(tài)指的是由 RGB 相機(jī)捕獲的圖像或序列。而光流則是視頻圖像中同一對(duì)象（物體）像素點(diǎn)移動(dòng)到下一幀的移動(dòng)量，由于通常是由 RGB 模態(tài)數(shù)據(jù)所進(jìn)一...
2022-10-13 標(biāo)簽：RGB圖像識(shí)別機(jī)器學(xué)習(xí) 1.8k 0
深度學(xué)習(xí)中的不同Normalization方法小結(jié)
在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，存在一種內(nèi)部協(xié)變偏移（internal covariate shift）現(xiàn)象，它是由于訓(xùn)練過(guò)程中不斷變化的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)各層的輸入分...
2024-02-20 標(biāo)簽：PCA機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.8k 0
支持向量機(jī)（Support Vector Machine）是一種較知名的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，該算法由俄羅斯數(shù)學(xué)家Vladimir Vapnik創(chuàng)立。
2023-04-28 標(biāo)簽：向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 1.8k 0
如何利用一些小技巧實(shí)現(xiàn)SVM的增量式訓(xùn)練
同時(shí)根據(jù)測(cè)試精度，可以看出，通過(guò)添加第一次訓(xùn)練多得到的支持向量，而非將全體數(shù)據(jù)進(jìn)行二次訓(xùn)練，能夠達(dá)到同樣的效果。
2024-04-25 標(biāo)簽：向量機(jī)SVM機(jī)器學(xué)習(xí) 1.8k 0
工具平臺(tái)對(duì)MLOps技術(shù)實(shí)踐的支持
Kubeflow是一個(gè)基于K8S的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，為開(kāi)發(fā)者提供了從實(shí)驗(yàn)（Notebook）、訓(xùn)練（MLOps流水線）、調(diào)優(yōu)以及部署、監(jiān)控的端到端能力，也是...
2022-10-26 標(biāo)簽：AI機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析 1.8k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)之特征工程1
特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中的關(guān)鍵步驟，涉及將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以有效使用的格式。在本篇博客文章中，我們介紹了各種特征工程技術(shù)，包括特征選擇和提取...
2023-04-19 標(biāo)簽：編碼機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)處理 1.8k 0
Nordic公司與Atlazo公司達(dá)成收購(gòu)知識(shí)產(chǎn)權(quán)組合協(xié)議
總部位于美國(guó)加州圣迭戈的Atlazo公司是用于微型邊緣設(shè)備的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)(AI/ML)處理器、能源管理和傳感器接口設(shè)計(jì)的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者。Nordic公...
2023-10-12 標(biāo)簽：處理器人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1.8k 0
基于FPGA的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器解決方案
得益于大數(shù)據(jù)的興起和計(jì)算能力的快速提升，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)近年來(lái)經(jīng)歷了革命性的發(fā)展。
2024-11-15 標(biāo)簽：FPGA加速器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.8k 0
之前為大家?guī)?lái)了兩篇關(guān)于SVM的介紹與基于python的使用方法。相信大家都已經(jīng)上手體驗(yàn)，嘗鮮了鳶尾花數(shù)據(jù)集了吧。
2024-04-18 標(biāo)簽：led燈SVM機(jī)器學(xué)習(xí) 1.8k 0
術(shù)開(kāi)發(fā)一種硬件高效的RepGhost模塊
特征復(fù)用技術(shù)是指：通過(guò)簡(jiǎn)單地連接來(lái)自不同層的已有的一些特征圖，來(lái)額外獲得一些其他的特征
2022-11-24 標(biāo)簽：gpu機(jī)器學(xué)習(xí)cnn 1.8k 0
認(rèn)識(shí)類(lèi)腦計(jì)算與工程——海量數(shù)據(jù)、計(jì)算資源與類(lèi)腦邏輯 （一）
文章認(rèn)為，在摩爾定律終結(jié)背景下，類(lèi)腦技術(shù)所面臨的機(jī)遇尤其值得探究。文章還解釋了在“neuromorphic”從提出至今三十余年間，信息通信技術(shù)的“大爆炸...
2023-03-02 標(biāo)簽：摩爾定律數(shù)字化機(jī)器學(xué)習(xí) 1.8k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)如何影響計(jì)算機(jī)硬件設(shè)計(jì)3
為什么芯片設(shè)計(jì)需要很長(zhǎng)時(shí)間？能不能加速芯片設(shè)計(jì)周期？能否在幾天或幾周之內(nèi)完成芯片的設(shè)計(jì)？這是一個(gè)非常有野心的目標(biāo)。過(guò)去十年，機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展離不開(kāi)系統(tǒng)和硬...
2023-02-20 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)芯片設(shè)計(jì)硬件設(shè)計(jì) 1.8k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)介紹—人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的英文名稱(chēng)為Artificial Neural Networks，英文簡(jiǎn)稱(chēng)為Neural Networks。
2023-07-10 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 1.8k 0
我們大眾的學(xué)習(xí)記憶和印象中，物理學(xué)規(guī)律總是那么簡(jiǎn)明、直接、鏗鏘有力而不可撼動(dòng)！對(duì)視覺(jué)結(jié)構(gòu)敏感的人們，還會(huì)覺(jué)得物理學(xué)規(guī)律的表達(dá)美觀、對(duì)稱(chēng)，堪稱(chēng)天工物語(yǔ)。
2023-04-18 標(biāo)簽：STM機(jī)器學(xué)習(xí)GPT 1.8k 0
自然語(yǔ)言處理指令學(xué)習(xí)應(yīng)用和各種類(lèi)型的文本指令
提示是面向PLM的指令的代表，它通常是一個(gè)簡(jiǎn)短的語(yǔ)句，前面加上任務(wù)輸入（前綴提示），或者一個(gè)完形填空問(wèn)題模板（完形填空提示）。它主要用于從預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模...
2023-04-05 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 1.8k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的決策樹(shù)算法技術(shù)解析
決策樹(shù)是最重要的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一，其可被用于分類(lèi)和回歸問(wèn)題。本文中，我們將介紹分類(lèi)部分。
2020-10-12 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹(shù) 1.8k 0
大模型的研究者和大公司出于不同的動(dòng)機(jī)站位 LLM，研究者出于對(duì) LLM 的突現(xiàn)能力 (emergent ability) 的好奇和對(duì) LLM 對(duì) NLP...
2023-02-21 標(biāo)簽：gpu機(jī)器學(xué)習(xí)nlp 1.8k 0
視覺(jué)數(shù)據(jù)集通常用于分類(lèi)、檢測(cè)和分割等任務(wù)的算法基準(zhǔn)測(cè)試或大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)訓(xùn)練。然而，這存在一個(gè)問(wèn)題，那就是實(shí)際的目標(biāo)并不總是與數(shù)據(jù)集中提供的數(shù)據(jù)相一致。
2023-11-21 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類(lèi)計(jì)算機(jī)視覺(jué) 1.8k 0
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