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時間復雜度不是測量一個算法或一段代碼在某個機器或者條件下運行所花費的時間。時間復雜度一般指時間復雜性，時間復雜度是一個函數，它定性描述該算法的運行時間，允許我們在不運行它們的情況下比較不同的算法。...
如果圖像數據集具有豐富的基于紋理的特征，如果將額外的紋理特征提取技術作為端到端體系結構的一部分，則深度學習技術會更有效。...
前綴樹是算法正確性的保證，而狀態轉移可以大幅優化時間。同時，狀態轉移需要層次遍歷整棵前綴樹，這意味轉移狀態的構建不能隨前綴樹形態更改而自動更改，而必須全量重新構建。...
想讓神經網絡輸出的output跟你期望的ground truth差不多，那就是不斷減小二者間的差異，這個差異是你自己定義的，也就是目標函數（object function）或者就是損失函數。...
OpenAI 最先進的語言模型 GPT-3需要驚人的數以億計的操作來訓練，并且花費了大約 500 萬美元的計算時間。工程師們認為他們已經找到了一種通過使用不同的數字表示方式來減輕負擔的方法。...
在本論文研究中，作者們提出使用深度學習技術，通過快速準確地預測具有不同幾何結構特征的眾多設計候選方案的物理特性，加速MEMS設計周期。...
有三個因素會影響景深的范圍：光圈大小、對焦距離以及鏡頭焦距 有一些因素相比之下更好控制。比如光圈的大小，相比另外兩項參數就更容易改變。...
這一代人工智能浪潮也許到終點還是沒有推理能力，沒有可解釋能力。而下一波人工智能浪潮的興起，就是實現具有推理、具有可解釋性、具有認知的人工智能。...
自迎來以深度學習為代表的第三次發展浪潮，人工智能技術已被廣泛應用在目標檢測、圖像識別、自然語言處理（NLP）等場景，從語音識別、自動送餐機器人到生產線影像監控，AI的身影無處不在。...
簡單來說，自旋玻璃理論研究的是物理學中的復雜系統，對于理解無序自旋相互作用系統發揮了非常重要的作用，近年來該理論框架為約束滿足、組合優化、統計推斷、神經網絡等理論研究提供了眾多啟發。...
一直以來，Hinton 堅信深度學習革命的到來。1986 年，Hinton 等人的論文《Learning representations by back-propagating errors》提出了訓練多層神經網絡的反向傳播算法，他便堅信這就是人工智能的未來。...
SVHN數據集用來檢測和識別街景圖像中的門牌號，從大量街景圖像的剪裁門牌號圖像中收集，包含超過600000幅小圖像，這些圖像以兩種格式呈現：一種是完整的數字，即原始的、分辨率可變的、彩色的門牌號圖像，每個圖像包括檢測到的數字的轉錄以及字符級邊界框。...
熟悉圖像濾波會更容易理解卷積神經網絡為什么有效；殘差收縮網絡將傳統方法中的軟閾值思想融入進殘差網絡ResNet；PWC-Net將光流法和用于提取特征的神經網絡結合。...
在本篇文章中，我將對機器學習做個概要的介紹。本文的目的是能讓即便完全不了解機器學習的人也能了解機器學習，并且上手相關的實踐。這篇文檔也算是EasyPR開發的番外篇，從這里開始，必須對機器學習了解才能進一步介紹EasyPR的內核。...
TensorFlow 數據集（TensorFlow DataSets）是一系列現成的數據集，可用于 TensorFlow 或其他 Python 機器學習框架（例如 Jax）。幫助開發者快速構建和驗證機器學習模型原型，無需人工花費大量時間收集和標記數據。...
數字化過程中的信息丟失是造成計算機視覺難度的另一個主要因素。圖像處理的本質是從3D世界（如果我們處理視頻流中的數據則是4D）投影到2D平面（即平面圖像）上獲取信息。...
在服務端的所有組件中，人工智能處理屬于計算密集型的處理器，也是整個系統應用性能的瓶頸。因此，需要多臺人工智能處理器并行處理用戶的服務請求，人工智能處理器的數量是根據用戶請求的數量確定的，處理器數量越多，翻譯的速度就越快。...
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。...
隨著嵌入式AI芯片各種智能終端設備應用的增加，一般的處理器已經無法滿足終端設備智能特性的需求，所以越來越多的芯片制造商側重開發AI芯片，AI芯片初創公司越來越多，大量風投正涌入AI芯片市場，整個AI芯片市場正蓬勃發展。...
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