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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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NVIDIA Modulus 是一個物理機器學習平臺,它將物理的力量與數據相結合,構建高保真、參數化的人工智能代理模型,作為數字孿生模型,以接近實時的延...
當代 GPU 有數百億顆晶體管。更好的處理器性能是以指數級增長的電源需求為代價的,因此人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 等應用的高性能處理器需要...
本節將更詳細地介紹實驗中使用的CNN模型架構。本文提出的CNN架構為驗證LSTM預測結果提供有力的證據。
這些新設備有兩個主要市場。機器學習中的神經網絡將數據分為兩個主要階段:訓練和推理,并且在每個階段中使用不同的芯片。雖然神經網絡本身通常駐留在訓練階段的...
對于這些輪式機器人來說,這并不完全是高難度的工作,他們很快就會把披薩或咖啡送到你的工作場所或校園宿舍。隨著餐廳向“全棧式食品配送服務”轉變,一家公司可以...
該團隊研究的光子納米結構由具有規則孔狀圖案的硅層組成,其上覆有由硫化物制成的量子點涂層。激光激發后,接近局部場放大的量子點,比在無序表面上發出了更多的光...
深度學習作為機器學習領域的一個重要分支,近年來在多個領域取得了顯著的成果,特別是在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域。然而,深度學習模型的強大性能往...
本文針對NVIDIA的GStreamer技術進行簡介,主要是因為NVIDIA的Jetson Inference相關應用,都是透過GStreamer進行影...
在機器學習領域,每個給定的建模問題都存在幾十種解法,本文作者認為,模型算法的假設并不一定適用于手頭的數據;在追求模型最佳性能時,重要的是選擇適合數據集(...
2018-06-30 標簽:機器學習 1599 0
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