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標簽 > 機器學習
機器學習（Machine Learning， ML）是一門多領(lǐng)域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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隨著人工智能（AI）的崛起和安全威脅加劇，計算的需求持續(xù)加強。因此，世界上各種設備核心的基礎(chǔ)計算架構(gòu)的持續(xù)演進顯得尤為重要。
2023-10-11 標簽：寄存器神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能 1903 0
十多年來，微軟提供了世界上最流行的超大規(guī)模生產(chǎn)力套件之一，Office 365，它現(xiàn)在是Microsoft 365的一部分。
需要什么數(shù)據(jù) 這個問題：如果公司有大量的數(shù)據(jù)，可以確定最終的目標是什么；如果沒有則需要通過目標來確定數(shù)據(jù)集。
2020-11-12 標簽：數(shù)據(jù)格式機器學習 1896 0
雖然機器學習已經(jīng)成為一個高頻名詞，但是對于大眾而言，它依然是一個遙不可及乃至模糊不清的概念。為此，著名投資人 Benedict Evans 在自己的博客...
2019-01-01 標簽：機器學習 1890 0
不同于傳統(tǒng)的CPU和GPU架構(gòu)，Groq從頭設計了一個張量流處理器 (TSP) 架構(gòu)， 以加速人工智能、機器學習和高性能計算中的復雜工作負載。
蘋果尚未生產(chǎn)其設備中的所有芯片。例如，調(diào)制解調(diào)器是該公司尚未獨自攻克的一大組件。
AI 模型卡是一份詳細說明機器學習（ ML ）模型如何工作的文檔。模型卡提供了有關(guān) ML 模型元數(shù)據(jù)的詳細信息，包括它所基于的數(shù)據(jù)集、它所接受培訓的性能...
人工智能，深度學習和機器學習，不論你現(xiàn)在是否能夠理解這些概念，你都應該學習。否則三年內(nèi)，你就會像滅絕的恐龍一樣被社會淘汰。
2023-11-02 標簽：AI人工智能人工神經(jīng)網(wǎng)絡 1877 0
隨著生成對抗網(wǎng)絡的發(fā)展，可能讓網(wǎng)絡上到處都是個性化定制的內(nèi)容？
神經(jīng)網(wǎng)絡是最近很流行的科技熱詞，其核心用途是分類。分類器是自動對輸入值進行分類的機器。分類器輸入的是一個數(shù)值向量，叫做特征（向量）。分類器的輸出也是數(shù)值...
2018-05-17 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習 1874 0
神經(jīng)元與神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)別與聯(lián)系
在人工智能和機器學習的領(lǐng)域中，神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡是兩個至關(guān)重要的概念。雖然它們都與人腦中的神經(jīng)系統(tǒng)有著密切的聯(lián)系，但在實際應用和理論研究中，它們各自扮演著...
2024-07-01 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能機器學習 1868 0
先進傳感和信息管理技術(shù)的全球系統(tǒng)可提供越來越多的跨所有領(lǐng)域和作戰(zhàn)環(huán)境收集的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可通過聯(lián)合數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)訪問，聯(lián)合數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)使用開放標準和硬件/軟件接口...
關(guān)于監(jiān)控系統(tǒng)的研究和突破
與傳統(tǒng)方案相比，PL 與 PS 的緊密耦合使得創(chuàng)建的系統(tǒng)具有更強的響應能力、可重配置能力以及更高的能效。基于 CPU/GPU 的傳統(tǒng) SoC 需要使用系...
2019-07-29 標簽：監(jiān)控系統(tǒng)計算機視覺機器學習 1865 0
MLP全稱Machine Learning Processing單元，是由一組至多32個乘法器的陣列，以及一個加法樹、累加器、還有四舍五入roundin...
線性回歸（Linear Regression）可能是最流行的機器學習算法。線性回歸就是要找一條直線，并且讓這條直線盡可能地擬合散點圖中的數(shù)據(jù)點。它試圖通...
2023-03-29 標簽：算法人工智能人工神經(jīng)網(wǎng)絡 1860 0
如何使用Python和數(shù)據(jù)分析加速庫加速數(shù)據(jù)分析和機器學習算法
See how to use Intel? Distribution for Python* and Intel? Data Analytics Acc...
2018-09-19 標簽：英特爾機器學習數(shù)據(jù)分析 1860 0
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡注意力的模擬實現(xiàn)
深度學習領(lǐng)域中，處理一張大圖的時候，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的計算量隨著圖片像素的增加而線性增加。如果參考人的視覺，有選擇地分配注意力，就能選擇性地從圖片或視頻...
本文主要介紹原問題（PRIME PROBLEM）和對偶問題（DUAL PROBLEM），支持向量機優(yōu)化問題可通過原問題向?qū)ε紗栴}的轉(zhuǎn)化求解。
大腦在接收到傳感器的各種感知信息之后，對當前環(huán)境作出分析，然后對底層控制模塊下達指令，這一過程就是決策規(guī)劃模塊的主要任務。
材料科學邁向AI4Materials的關(guān)鍵因素（上）
材料的結(jié)構(gòu)直接決定了其物理和化學性質(zhì)，這種關(guān)系也常稱之為“構(gòu)效關(guān)系”。如何快速有效地建立起這種“構(gòu)效關(guān)系”是探索和設計新型功能材料的關(guān)鍵。
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