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標(biāo)簽 > 機器學(xué)習(xí)
機器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。
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瑞薩與RT-Thread推出基于RT-Thread&OpenMV的RA8人機交互方案
瑞薩與戰(zhàn)略合作伙伴RT-Thread攜手于2024年2月底正式發(fā)布了全新的硬件產(chǎn)品——基于RT-Thread&OpenMV的RA8人機交互解決方...
2024-04-01 標(biāo)簽:人機交互瑞薩機器學(xué)習(xí) 1467 0
1959年,計算機游戲和人工智能的先驅(qū)亞瑟·塞繆爾(Arthur Samuel)將ML定義為“使計算機能夠在沒有明確編程的情況下學(xué)習(xí)的研究領(lǐng)域”。
2024-03-29 標(biāo)簽:芯片設(shè)計eda機器學(xué)習(xí) 693 0
光伏功率預(yù)測系統(tǒng)軟件架構(gòu)及構(gòu)成原理
光功率預(yù)測系統(tǒng)一般包括了數(shù)據(jù)監(jiān)測、功率預(yù)測、軟件平臺展示三個部分。監(jiān)測是預(yù)測的基礎(chǔ),數(shù)據(jù)監(jiān)測包括對氣象信息的監(jiān)測和對光伏電站運行狀況的監(jiān)測。
數(shù)據(jù)集的任何變化都將提供一個不同的估計值,若使用統(tǒng)計方法過度匹配訓(xùn)練數(shù)據(jù)集時,這些估計值非常準確。一個一般規(guī)則是,當(dāng)統(tǒng)計方法試圖更緊密地匹配數(shù)據(jù)點,或者...
2024-03-26 標(biāo)簽:機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1353 0
傳統(tǒng)的樹形網(wǎng)絡(luò)拓撲中,帶寬是逐層收斂的,樹根處的網(wǎng)絡(luò)帶寬要遠小于各個葉子處所有帶寬的總和。而Fat-Tree則更像是真實的樹,越到樹根,枝干越粗,即:從...
今天給大家一篇關(guān)于機器學(xué)習(xí)調(diào)參技巧的文章。超參數(shù)調(diào)優(yōu)是機器學(xué)習(xí)例程中的基本步驟之一。該方法也稱為超參數(shù)優(yōu)化,需要搜索超參數(shù)的最佳配置以實現(xiàn)最佳性能。機器...
2024-03-23 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI機器學(xué)習(xí) 1000 0
基于計算機視覺與機器學(xué)習(xí)技術(shù)的跌倒風(fēng)險預(yù)測
使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、支持向量機(SVM)、K近鄰(KNN)和長短期記憶(LSTM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等四種不同的分類方法對三種步態(tài)模式進行自動分類。
AI芯片是專門為人工智能應(yīng)用設(shè)計的處理器,它們能夠高效地執(zhí)行AI算法,特別是機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)任務(wù)。
2024-03-21 標(biāo)簽:處理器人工智能機器學(xué)習(xí) 8855 0
傅里葉變換基本原理及在機器學(xué)習(xí)應(yīng)用
連續(xù)傅里葉變換(CFT)和離散傅里葉變換(DFT)是兩個常見的變體。CFT用于連續(xù)信號,而DFT應(yīng)用于離散信號,使其與數(shù)字數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)任務(wù)更加相關(guān)。
2024-03-20 標(biāo)簽:算法信號處理機器學(xué)習(xí) 1330 0
光量子行走的高效機器學(xué)習(xí)技術(shù)研究
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),僅利用相對于傳統(tǒng)態(tài)層析方法50%的測量基數(shù)目,即可實現(xiàn)平均保真度高達97.5%的開放光量子行走的完整混合量子態(tài)表征。
2024-03-19 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)量子計算 357 0
對比ASPICE 3.1,ASPICE 4.0都有哪些變化呢?
在汽車行業(yè)的波瀾壯闊中,ASPICE(Automotive Software Process Improvement and Capability dE...
隨機森林使用名為“bagging”的技術(shù),通過數(shù)據(jù)集和特征的隨機自助抽樣樣本并行構(gòu)建完整的決策樹。雖然決策樹基于一組固定的特征,而且經(jīng)常過擬合,但隨機性...
或許我們所有人都會學(xué)習(xí)的第一個機器學(xué)習(xí)算法就是線性回歸算法,它無疑是最基本且被廣泛使用的技術(shù)之一——尤其是在預(yù)測分析方面。
2024-03-18 標(biāo)簽:機器學(xué)習(xí)python線性回歸 947 0
分享四款使用瑞薩RA8M1 MCU或RA8D1 MCU的成功產(chǎn)品組合解決方案
RA8M1 MCU是業(yè)界首款基于Arm? Cortex?-M85 (CM85) 內(nèi)核的32位通用微控制器(MCU)。這里介紹2個基于RA8M1的解決方案...
一對其余其實更加好理解,每次將一個類別作為正類,其余類別作為負類。此時共有(N個分類器)。在測試的時候若僅有一個分類器預(yù)測為正類,則對應(yīng)的類別標(biāo)記為最終...
2024-03-18 標(biāo)簽:分類器機器學(xué)習(xí) 2498 0
深度學(xué)習(xí)的效果在某種意義上是靠大量數(shù)據(jù)喂出來的,小目標(biāo)檢測的性能同樣也可以通過增加訓(xùn)練集中小目標(biāo)樣本的種類和數(shù)量來提升。
2024-03-18 標(biāo)簽:分辨率分類器機器學(xué)習(xí) 983 0
人工智能(AI)作為討論的關(guān)鍵話題的出現(xiàn)可能是由于OpenAI等大規(guī)模AI引擎及其生成式預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器(GPT)語言模型架構(gòu)的能力不斷增強。
人工智能、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)之間有何關(guān)系?
說到近些年的火熱名詞,“人工智能”必須榜上有名。隨著去年ChatGPT爆火出圈,“AI(Artificial Intelligence,人工智能)”屢次...
2024-03-14 標(biāo)簽:機器人人工智能機器學(xué)習(xí) 1051 0
對于所有“基座”(Base)模型,–template 參數(shù)可以是 default, alpaca, vicuna 等任意值。但“對話”(Chat)模型請...
2024-03-13 標(biāo)簽:機器學(xué)習(xí)大模型 1380 0
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