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標簽 > 機器學習
機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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車輛正奔馳在蜿蜒的盤山公路上,周圍美麗的風景使你沉浸其中。你突然注意到前方急拐彎處有一群徒步旅行者,而汽車的嵌入式視覺系統也同時檢測到了他們,并迅速減速...
分類器必須用計算機可以處理的形式化語言來表示。相反地,為訓練模型選擇一個表征就等同于選擇可訓練分類器的集合。
基于樹的模型和神經網絡其實并沒有太多的不同。神經網絡通常被認為是機器學習的圣杯,無所不知,解決一切問題,主要是因為它們很復雜。另一方面,基于樹的方法并沒...
人工智能和機器學習正在滲透所有的行業。隨著人工智能算法的成熟,支持這些算法的硬件平臺也日趨成熟。目前,這些硬件平臺包括 ASIC,CPU,GPU以及 F...
隨著人工智能(AI)技術的快速發展,AI可以越來越多地支持以前無法實現或者難以實現的應用。本文基于此解釋了卷積神經網絡(CNN)及其對人工智能和機器學習...
過去幾年,時間序列領域的經典參數方法(自回歸)已經在很大程度上被復雜的深度學習框架(如 DeepGIO 或 LSTNet 等)更新替代。這是因為傳統方法...
時間序列分類(Time Series Classification, TSC)是機器學習和深度學習領域的重要任務之一,廣泛應用于人體活動識別、系統監測、...
來自埃默里大學的一項研究從狗的大腦中解碼了視覺圖像,首次揭示了狗的大腦如何重建它所看到的東西。這項研究發表在《可視化實驗期刊》上。
在Vivado中構建AMD Versal可擴展嵌入式平臺示例設計流程
為了應對無線波束形成、大規模計算和機器學習推斷等新一代應用需求的非線性增長,AMD 開發了一項全新的創新處理技術 AI 引擎,片內集成該AI Engin...
不一樣。OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一個開源的計算機視覺和機器學習軟件庫,它提供了大量的圖像...
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