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線性代數研究的是向量空間以及將一個向量空間映射到另一個向量空間的函數。我們主要考慮線性函數（對于任何常數α和β以及向量 x 和 y，滿足關系 f (α · x + β · y) = α · f (x) + β · f (y)。...
AI服務器和傳統通用服務器在設計方案上主要區別在于對高性能計算資源、內存和存儲、網絡連接（PCB）、電源管理等。AI服務器為應對AI工作負載需求，對資源進行了優化。...
現在 CNN 模型這種天然的特征描述機制，給圖像預處理提供了不錯的工具，它能將圖像處理和視覺預處理合二為一。...
在卷積神經網絡中，感受野( Receptive Field )的定義是卷積神經網絡每層輸出的特征圖.上的像素點在輸入圖片.上映射的區域大小。換句話說，感受野是特征圖上的一個點對應輸入圖上的區域。...
簡潔，并不簡單。比如，AI 業內，大家傳統認為模型精度會隨數據集增大，也一起提高。而當數據集有限時，如何持續優化模型，使其具備不亞于巨型模型的精度？再比如，小數據集通常的過擬合問題，如何解決？...
“存”“算”性能失配，內存墻導致訪存時延高，效率低。內存墻，指內存的容量或傳輸帶寬有限而嚴重限制 CPU 性能發揮的現象。內存的性能指標主要有“帶寬”(Bandwidth)和“等待時間”(Latency)。...
機器學習(Machine Learning)是研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。...
GPU由于采用了數量眾多的計算單元和超長流水線，因此更適合進行大吞吐量的AI并行計算。不過，隨著大模型逐步發展，對GPU先進算力的需求在繼續提升。...
在增強圖像時，確保應用的增強技術保留圖像的類別并且類似于現實世界中遇到的數據。例如，對狗的圖像應用裁剪增強可能會導致增強后的圖像不像狗。在某些目標使用旋轉和翻轉進行增強的情況下也是如此。...
該數據集包括了不同仿真環境下生成的合成數據，以及不同場景下由各類真實相機采集到的圖像和視頻序列。每一個數據樣本均提供了準確的標定結果、相機參數、或視覺線索。...
如果將圖像輸入深度學習模型，則必須使用批歸一化等技術對圖像進行歸一化，這將有助于標準化網絡的輸入。這將有助于網絡學習得更快、更穩定。批量歸一化有時也會減少泛化誤差。...
結構光測距是用一個光源（常用是紅外）將一定的圖案投射到物體上，再用攝像頭收集變形后的圖案進行深度計算。...
提示是面向PLM的指令的代表，它通常是一個簡短的語句，前面加上任務輸入（前綴提示），或者一個完形填空問題模板（完形填空提示）。它主要用于從預訓練的語言模型（PLM）中查詢中間響應（可以進一步轉換為最終答案）。...
為了提高訓練的穩定性，LLaMA對每個transformer子層的輸入進行歸一化，而不是對輸出進行歸一化。同時使用RMSNorm歸一化函數。...
如何評估機器學習模型的性能？典型的回答可能是：首先，將訓練數據饋送給學習算法以學習一個模型。第二，預測測試集的標簽。第三，計算模型對測試集的預測準確率。...
供配電系統是指從電源（如電廠、水電站、風力發電站等）到最終用戶用電設備之間的電力傳輸和分配網絡。它是電力系統中最后一級電力傳輸和分配系統，包括輸電、變電、配電和用電四個環節。...
目標值與輸出時產生的實際值之間的差值稱為損失，相關函數則稱為損失函數。網絡的所有要素和參數均包含在損失函數中。...
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