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標簽 > 神經網絡
神經網絡可以指向兩種，一個是生物神經網絡，一個是人工神經網絡。
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機器學習可視化（簡稱ML可視化）一般是指通過圖形或交互方式表示機器學習模型、數據及其關系的過程。目標是使理解模型的復雜算法和數據模式更容易，使技術和非技...
算法歷程：線性回歸是一種古老的統計方法，它試圖找到最佳擬合數據的直線或超平面，最早可以追溯到19世紀初的高斯最小二乘法理論。
除了輕量級架構設計外，作者提到了可以應用于壓縮給定架構的各種高效算法。例如，量化方法 旨在減少數據所需的存儲空間，通常是通過用8位或16位數字代替32位...
循環神經網絡（RNN）：用于序列數據建模和自然語言處理任務的常用模型，傳統神經網絡的結構比較簡單，通常為：輸入層 – 隱藏層 – 輸出層。
當前AI技術蓬勃發展，深度學習、強化學習等技術不斷突破，使得AI在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域取得了顯著成果。
多智能體系統（MAS）由若干單獨控制的、通過無線網絡連接的智能體構成，在諸如控制、編隊、分配、博弈和分布式估計等問題中廣泛研究并取得了一定進展。
特斯拉的Occupancy Network占用網絡如何解決無法識別物體的難題呢？
Occupancy Network并非特斯拉發明，最先提出Occupancy Network的是2018年的論文《Occupancy Networks:...
在神經網絡處理硬件中，有很多乘法累加計算。事實上，許多神經網絡處理器的評級標準是每秒執行數以百萬計的MAC，這是性能的衡量標準。但
模塊作為整個系統的管理和控制中心，是用戶與模塊之間的橋梁。它可以通過一系列不同級別的菜單和表格來實現。
首先是FPGA硬件的變化太多，各個模塊可配參數的變化（比如卷積模塊并行數的變化），另外一個是網絡模型多種多樣以及開源的網絡模型平臺也很多（tensorf...
機器學習（ML）應用已經在汽車、醫療保健、金融和技術等各個領域變得無處不在。這導致對高性能、高能效 ML 硬件解決方案的需求不斷增加。
DNN中應用最廣泛的是CNN和RNN，CNN是一種卷積網絡，在圖片識別分類中用的較多，RNN可以處理時間序列的信息，比如視頻識別和語音識別。
視覺Transformer的一般結構如圖2所示，包括編碼器和解碼器兩部分，其中編碼器每一層包括一個多頭自注意力模塊（self-attention）和一個...
2024-04-03 標簽：解碼器神經網絡Transformer 3449 0
目前最高印刷精度可達100 μm左右，技術相對成熟，工藝簡單、效率高、成本低、適合批量生產。主要用于制造觸覺傳感器陣列中快速制備圖案電極。
DBN 和 SAE 是完全連接的神經網絡。在這兩個網絡中，隱藏層中的每個神經元都連接到前一層的每個神經元，這種拓撲結構會產生大量連接。
深度學習是一種技術，它使用一種稱為梯度反向傳播的優化技術來生成“程序”(也稱為“神經網絡”)，就像上面故事中學者學生編寫的那些程序一樣。
今天給大家一篇關于機器學習調參技巧的文章。超參數調優是機器學習例程中的基本步驟之一。該方法也稱為超參數優化，需要搜索超參數的最佳配置以實現最佳性能。機器...
特高壓技術作為我國原創、世界領先、具有自主知識產權的重大創新，破解了遠距離、大容量、低損耗輸電世界難題，是構建特大型互聯電網、實現清潔能源在全國范圍高效...
訓練經過約50次左右迭代，在訓練集上已經能達到99%的正確率，在測試集上的正確率為90.03%，單純的BP神經網絡能夠提升的空間不大了，但kaggle上...
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