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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運(yùn)用卷積和池化等技術(shù)處理圖像、視頻等數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理類似于人類視覺系統(tǒng)，它通過層層處理和過濾，逐漸抽象出數(shù)據(jù)的特征，并基于這些特征進(jìn)行分類或者回歸等操作。...
隨著計(jì)算能力和大數(shù)據(jù)的崛起，機(jī)器學(xué)習(xí)算法正迎來快速發(fā)展的時(shí)期。在研究層面上，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前最主要的熱點(diǎn)。在計(jì)算能力的推動下，機(jī)器學(xué)習(xí)算法取得了許多重大突破，如AlphaGo戰(zhàn)勝人類棋手，人臉識別跨越百億級別等等，這些都顯示出了機(jī)器學(xué)習(xí)的無限潛能，機(jī)器學(xué)習(xí)的研究已經(jīng)成為當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的熱點(diǎn)...
機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支，它是一種讓計(jì)算機(jī)通過大量的數(shù)據(jù)分析和學(xué)習(xí)，以便自主預(yù)測和決策的技術(shù)。它利用算法和統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，讓計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”到模式，并使用這些模式來進(jìn)行自主決策，在沒有人類干預(yù)的情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以自動不斷地進(jìn)行模式識別和模型更新。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、金融、物...
機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）是一種人工智能的技術(shù)，它是一種讓計(jì)算機(jī)通過對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)，從而可以自動進(jìn)行預(yù)測和決策的技術(shù)。其核心思想是利用算法和統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法來讓計(jì)算機(jī)在沒有人類干預(yù)的情況下從數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”到模式，并使用這些模式來進(jìn)行自主的決策。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)...
CPU+xPU 的異構(gòu)方案成為大算力場景標(biāo)配，GPU為應(yīng)用最廣泛的 AI 芯片。目前業(yè)內(nèi)廣泛認(rèn)同的AI 芯片類型包括GPU、FPGA、NPU 等。由于 CPU 負(fù)責(zé)對計(jì)算機(jī)的硬件資源進(jìn)行控制調(diào)配，也要負(fù)責(zé)操作系統(tǒng)的運(yùn)行，在現(xiàn)代計(jì)算系統(tǒng)中仍是不可或缺的。...
深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中兩個(gè)重要的概念，都是人工智能領(lǐng)域非常熱門的技術(shù)。兩者的關(guān)系十分密切，然而又存在一定的區(qū)別。下面從定義、優(yōu)缺點(diǎn)和區(qū)別方面一一闡述。...
深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其主要特點(diǎn)是模型由多個(gè)隱層組成，可以自動地學(xué)習(xí)特征，并進(jìn)行預(yù)測或分類。該算法在計(jì)算機(jī)視覺、語音識別、自然語言處理、推薦系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用，成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一種重要分支。...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種非常重要的機(jī)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)識別、物體檢測等任務(wù)。該算法是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)重要分支。下面具體介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義、結(jié)構(gòu)和發(fā)展歷史。...
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其主要特點(diǎn)是由多層神經(jīng)元構(gòu)成，可以根據(jù)數(shù)據(jù)自動調(diào)整神經(jīng)元之間的權(quán)重，從而實(shí)現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測和分類。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，主要應(yīng)用于圖像和視頻處理領(lǐng)域。...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network，CNN)是一種深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要用于圖像和視頻的識別、分類和預(yù)測，是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中應(yīng)用最廣泛的深度學(xué)習(xí)算法之一。該網(wǎng)絡(luò)模型可以自動從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)有用的特征，并將其映射到相應(yīng)的類別。...
人工智能是從一開始就伴隨著電子計(jì)算機(jī)的發(fā)明而興起的。但是直到2012年，深度學(xué)習(xí)在圖像識別上引發(fā)突破，機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用才變得如此普遍。...
數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)正在從獨(dú)立軟件或混合式部署模式過渡到徹底的云原生解決方案。預(yù)計(jì)到2024年，50％的新系統(tǒng)部署基于集成化的云數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，而非手動集成的單點(diǎn)解決方案。該機(jī)構(gòu)建議，企業(yè)和機(jī)構(gòu)對解決數(shù)據(jù)分散化問題和訪問外部數(shù)據(jù)并與之集成的能力進(jìn)行評估，從而考量其數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)。...
計(jì)算機(jī)視覺中仍有許多具有挑戰(zhàn)性的問題需要解決。然而，深度學(xué)習(xí)方法正在針對某些特定問題取得最新成果。 在最基本的問題上，最有趣的不僅僅是深度學(xué)習(xí)模型的表現(xiàn);事實(shí)上，單個(gè)模型可以從圖像中學(xué)習(xí)意義并執(zhí)行視覺任務(wù)，從而無需使用專門的手工制作方法。...
在機(jī)器視覺領(lǐng)域，圖像識別是指軟件識別人物、場景、物體、動作和圖像寫入的能力。為了實(shí)現(xiàn)圖像識別，計(jì)算機(jī)可以結(jié)合人工智能軟件和攝像機(jī)使用機(jī)器視覺技術(shù)。...
這項(xiàng)研究開發(fā)了一款基于保形（conformal）柔性應(yīng)變傳感器陣列和深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能血壓和心功能監(jiān)測系統(tǒng)。該傳感器具有高靈敏度、高線性度、快速響應(yīng)與恢復(fù)、高各向同性等多種優(yōu)點(diǎn)。...
人工智能（Artificial Intelligence，AI）作為一項(xiàng)前沿技術(shù)，正以驚人的速度改變著我們的世界。隨著深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理等技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能逐漸成為數(shù)字化時(shí)代最為引人矚目的技術(shù)領(lǐng)域之一。本文將深入探討人工智能技術(shù)架構(gòu)的核心原理和應(yīng)用，展示它在突破人類智慧邊界方面的...
架構(gòu)配置文件則對存算一體架構(gòu)的各項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行配置，使模擬器能夠仿真不同的存算一體架構(gòu)。核心設(shè)計(jì)是PIMSIM-NN的重點(diǎn)，主要有4個(gè)處理單元，分別是矩陣單元、向量單元、傳輸單元和標(biāo)量單元。...
我們想要“訓(xùn)練”的是某些函數(shù)f:x?y ，或者說是更普遍地估計(jì)條件分布P(y∣x)。我們的候選函數(shù)來自于參數(shù)集F={fθ∣θ∈Θ}，在這里θ 代表參數(shù)。 為了達(dá)成目標(biāo)，我們設(shè)定了損失函數(shù)（或風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)），從概念上講，我們希望將預(yù)期損失...
CUDA之所以會成為算力芯片硬件廠商必須要認(rèn)真考慮的一個(gè)選擇，最直接的原因，是其已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了與算法客戶的強(qiáng)綁定。眾多算法工程師已經(jīng)習(xí)慣了CUDA提供的工具庫及其編程語言，向外遷移總是會存在不習(xí)慣的問題。...
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