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• 揭秘NVIDIA AI Workbench 如何助力應用開發

  簡化和優化生成式 AI 開發的工具備受追捧，需求與日俱增。借助基于檢索增強生成（RAG）（該技術通過從指定外部來源獲取事實資料，來提高生成式 AI 模型的準確性和可靠性）的應用和自定義模型，開發者能夠根據其具體需求調整 AI 模型。 此類工作在過去可能需要復雜的設置，而新工具使這項工作變得空前簡單。...

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• GRU是什么？GRU模型如何讓你的神經網絡更聰明 掌握時間 掌握未來

  大家平時經常聽到的GRU是什么呢？ 首先來認識下CNN，CNN指代卷積神經網絡（Convolutional Neural Network），這是一種在人工智能和機器學習領域中常用的神經網絡架構，特別適用于處理圖像識別和計算機視覺任務。今天要給大家介紹一位新朋友，名為GRU。 Gated Recurr...

  2030次閱讀 · 0評論 神經網絡Gru深度學習cnn卷積神經網絡
  

• Nvidia的AI芯片路線圖分析與解讀

  SmartNIC智能網卡/DPU數據處理引擎的下一跳ConnectX-8/BlueField-4目標速率為 800G，與1.6T Quantum和Spectrum-X配套的SmartNIC和DPU的路標仍不明晰，NVLink5.0和NVSwitch4.0可能提前發力。...

  1100次閱讀 · 0評論 cpuNVIDIAgpu智能網卡AI芯片
  

• 基于歸結反演的大語言模型邏輯推斷系統

  受邏輯符號領域的邏輯推理方法的啟發，我們引入了一個在一階邏輯下完備的邏輯推理范式歸結反演（其推理過程不會受到條件1的約束）來提高完備性，并提出一個新的推理框架GFaiR。...

  432次閱讀 · 0評論 數據集選擇器自然語言大模型
  

• 高性能AI芯片設計的溫控與電磁干擾問題

  人工智能 (AI) 系統及其大型數據集、機器學習算法和計算硬件的高速發展，為各種領域帶來了重大機遇，但也帶來了巨大的挑戰。...

  547次閱讀 · 0評論 處理器芯片設計電磁干擾人工智能AI芯片

• OpenAI新研究：指令層次結構防御LLM攻擊策略

  為了解決這個問題，這篇研究提出了一種指令層次結構（instruction hierarchy）。它明確定義了不同指令的優先級，以及當不同優先級的指令發生沖突時，LLM應該如何表現。...

  379次閱讀 · 0評論 指令AIGPTOpenAILLM
  

• 深入探討機器學習的可視化技術

  機器學習可視化（簡稱ML可視化）一般是指通過圖形或交互方式表示機器學習模型、數據及其關系的過程。目標是使理解模型的復雜算法和數據模式更容易，使技術和非技術利益相關者更容易理解它。...

  468次閱讀 · 0評論 神經網絡驅動系統機器學習決策樹隨機森林
  

• 如何利用一些小技巧實現SVM的增量式訓練

  同時根據測試精度，可以看出，通過添加第一次訓練多得到的支持向量，而非將全體數據進行二次訓練，能夠達到同樣的效果。...

  1011次閱讀 · 0評論 向量機SVM機器學習cnn
  

• 探索ChatGPT模型的人工智能語言模型

  最大的區別ChatGPT是通過對話數據進行預訓練，而不僅僅是通過單一的句子進行預訓練，這使得ChatGPT能夠更好地理解對話的上下文，并進行連貫的回復。...

  734次閱讀 · 0評論 編碼器人工智能語言模型ChatGPT
  

• 深度學習與度量學習融合的綜述

  如今，機器學習的應用廣泛，包括人臉識別、醫療診斷等，為復雜問題和大量數據提供解決方案。機器學習算法能基于數據產生成功的分類模型，但每個數據都有其問題，需定義區別特征進行正確分類。...

  474次閱讀 · 0評論 人臉識別機器學習醫療診斷深度學習
  

• 基于深度學習的缺陷檢測方案

  圖像預處理通常包括直方圖均衡化、濾波去噪、灰度二值化、再次濾波幾部分，以得到前后景分離的簡單化圖像信息；隨后利用數學形態學、傅里葉變換、Gabor 變換等算法以及機器學習模型完成缺陷的標記與檢測。...

  1024次閱讀 · 0評論 算法缺陷檢測深度學習無監督學習
  

• 深度解析深度學習下的語義SLAM

  隨著深度學習技術的興起，計算機視覺的許多傳統領域都取得了突破性進展，例如目標的檢測、識別和分類等領域。近年來，研究人員開始在視覺SLAM算法中引入深度學習技術，使得深度學習SLAM系統獲得了迅速發展，并且比傳統算法展現出更高的精度和更強的環境適應性。...

  1376次閱讀 · 0評論 傳感器機器人SLAM深度學習卷積神經網絡
  

• 機器學習六大核心算法深度解析

  算法歷程：線性回歸是一種古老的統計方法，它試圖找到最佳擬合數據的直線或超平面，最早可以追溯到19世紀初的高斯最小二乘法理論。...

  1994次閱讀 · 0評論 神經網絡機器學習python自然語言處理
  

• 未來輕量級深度學習技術探索

  除了輕量級架構設計外，作者提到了可以應用于壓縮給定架構的各種高效算法。例如，量化方法 旨在減少數據所需的存儲空間，通常是通過用8位或16位數字代替32位浮點數，甚至使用二進制值表示數據。...

  448次閱讀 · 0評論 神經網絡gpu深度學習TinyML
  

• 深度學習經典入門Demo實戰案例分享

  循環神經網絡（RNN）：用于序列數據建模和自然語言處理任務的常用模型，傳統神經網絡的結構比較簡單，通常為：輸入層 – 隱藏層 – 輸出層。...

  1003次閱讀 · 0評論 神經網絡深度學習自然語言處理
  

• 深度解析Transformer技術原理

  張量是一個多維數組，可以看作是向量和矩陣的更底層的表示，向量和矩陣是張量的特例。例如向量是一維的張量，矩陣是二維的張量。張量可以有任意數量的維度，而不僅僅是一維（向量）或二維（矩陣）。...

  969次閱讀 · 0評論 ASCII數組深度學習Transformer
  

• 簡明易懂的機器學習理論基礎指南

  指對數據的若干特征與若干標簽(類型)之間的關聯性進行建模的過程。只要模型被確定，就可以應用到新的未知數據上。...

  321次閱讀 · 0評論 機器學習
  

• 如何重新定義工業機器視覺

  當攝像頭和人工智能結合起來捕捉圖像和數據時，它們可以徹底改變機器與世界的交互方式 感知型人工智能讓機器人可以通過視覺能力感知周圍環境中發生的一切，并做出重要決策，確保其運行速度不會減慢，其中包括做出對其角色來說至關重要的實時決策。...

  359次閱讀 · 0評論 機器人攝像頭機器視覺人工智能
  

• Arm推第三代邊緣AI加速器：Arm Ethos-U85

  除了Ethos-U85之外，Arm還推出了全新的物聯網參考設計平臺Corstone-320。該平臺將Arm最高性能的Cortex-M85 CPU、Mali-C55圖像信號處理器和Ethos-U85 NPU結合在一起，為語音、音頻和視覺等邊緣AI應用提供了所需的性能支持。...

  728次閱讀 · 0評論 ARM人工智能NPU
  

• CNN如何解決邊緣檢測問題

  這種理解導致了卷積神經網絡。網絡的第一層由掃描圖像的小塊神經元組成 - 一次處理幾個像素。通常這些是9或16或25像素的正方形。...

  604次閱讀 · 0評論 圖像處理RGBpythoncnn卷積神經網絡
  
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