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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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This session presents performance data for deep learning training for image ...
如何使用NVIDIA DeepStream和Edge Impulse快速推進計算機視覺部署
基于 AI 的計算機視覺(CV)應用日益增多,這對于從視頻流中提取實時洞察至關重要。這項革命性的技術使作業人員能夠在沒有大量操作干預的情況下獲得有價值的...
XLA (Accelerated Linear Algebra)是一個開源的機器學習編譯器,對PyTorch、Tensorflow、JAX等多個深度學習...
其他評價指標:相對平方誤差(Relative Squared Error,RSE)、平均絕對誤差(Mean Absolute Error,MAE)、相對...
Session from the second Machine Learning Meetup in Portland, Oregon.
早期的機器學習以搜索為基礎,主要依靠進行過一定優化的暴力方法。但是隨著機器學習逐漸成熟,它開始專注于加速技術已經很成熟的統計方法和優化問題。同時深度學習...
基于品質因數(FOM),該3nm技術的2-1鰭配置提供了18%的等功率速度增益,或在相同速度下比我們的5nm技術降低了34%的功率。
機器學習是人工智能的一個子集,它為機器提供了自動學習和改進的能力,無需任何明確的編程。而深度學習,機器學習的子集,能夠做出直覺決策的人工神經網絡。
使用集成學習者的基礎在于這樣一個想法,即在同一個數據樣本中學習幾個基本的對象,并使用不同對象的結果的聯合來預測后續更改的加密機制。這個方法的數學基礎就是...
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