神經網絡 文章 進入神經網絡技術社區(qū)
抖音背后的算法推薦邏輯
- 推薦算法已并非新生事物，但圍繞它的爭議卻從未間斷。這些爭議包括推薦算法帶來標題黨、低質量、甚至虛假內容以及信息繭房的問題。很多人對推薦算法技術存在誤解，認為算法是給內容打上對應標簽，再給用戶打上對應的屬性，最后通過數(shù)據運算，把對應標簽的內容推薦給有對應屬性的用戶。實際上，隨著機器學習技術的發(fā)展，抖音的推薦系統(tǒng)已幾乎不依賴對內容或者用戶打標簽，而是通過復雜的神經網絡計算，直接預測每個用戶對每條內容可能產生的互動行為概率。機器學習對推薦算法的主要貢獻在于建立評分系統(tǒng)，在海量算力和海量供給的環(huán)境里，把用戶行為抽
- 關鍵字： 抖音 算法 機器學習 神經網絡 標簽
一文讀懂｜什么是機器學習
- 機器學習定義機器學習（Machine Learning）本質上就是讓計算機自己在數(shù)據中學習規(guī)律，并根據所得到的規(guī)律對未來數(shù)據進行預測。機器學習包括如聚類、分類、決策樹、貝葉斯、神經網絡、深度學習（Deep Learning）等算法。機器學習的基本思路是模仿人類學習行為的過程，如我們在現(xiàn)實中的新問題一般是通過經驗歸納，總結規(guī)律，從而預測未來的過程。機器學習的基本過程如下：機器學習基本過程機器學習發(fā)展簡史從機器學習發(fā)展的過程上來說，其發(fā)展的時間軸如下所示：機器學習發(fā)展歷程從上世紀50年代的圖靈測試提出、塞繆爾
- 關鍵字： 機器學習 深度學習 神經網絡
關于卷積神經網絡，這些概念你厘清了么
- 隨著人工智能(AI)技術的快速發(fā)展，AI可以越來越多地支持以前無法實現(xiàn)或者難以實現(xiàn)的應用。本文基于此解釋了卷積神經網絡(CNN)及其對人工智能和機器學習的意義。CNN是一種能夠從復雜數(shù)據中提取特征的強大工具，例如識別音頻信號或圖像信號中的復雜模式就是其應用之一。1什么是卷積神經網絡？神經網絡是一種由神經元組成的系統(tǒng)或結構，它使AI能夠更好地理解數(shù)據，進而解決復雜問題。雖然神經網絡有許多種類型，但本文將只關注卷積神經網絡(CNN)，其主要應用領域是對輸入數(shù)據的模式識別和對象分類。CNN是一種用于深度學習的人
- 關鍵字： ADI 神經網絡
Nvidia 征服了最新的 AI 測試
- 多年來，英偉達在許多機器學習基準測試中占據主導地位，現(xiàn)在它又多了兩個檔次。MLPerf，有時被稱為“機器學習的奧林匹克”的人工智能基準測試套件，已經發(fā)布了一套新的訓練測試，以幫助在競爭計算機系統(tǒng)之間進行更多更好的同類比較。MLPerf 的一項新測試涉及對大型語言模型的微調，該過程采用現(xiàn)有的訓練模型，并用專業(yè)知識對其進行更多訓練，使其適合特定目的。另一個是圖神經網絡，一種機器學習，一些文獻數(shù)據庫背后的一種機器學習，金融系統(tǒng)中的欺詐檢測，以及社交網絡。即使使用谷歌和英特爾的人工智能加速器的計算機增加和參與，由
- 關鍵字： GPU 神經網絡 LLM MLPerf 基準測試 英偉達
蘋果發(fā)布DeepPCR機器學習算法：加速神經網絡的推理和訓練
- 蘋果近日發(fā)布了DeepPCR機器學習算法，通過并行處理常規(guī)順序操作，可以加速神經網絡的推理和訓練。神經網絡處理過程中，目前廣泛采取并行化技術，不過神經網絡中的一些操作仍然是按順序完成的，擴散模型通過一系列的去噪階段生成輸出，并且逐層進行向前和向后傳遞。隨著步驟數(shù)的增加，這些進程的順序執(zhí)行在計算上變得昂貴，可能會導致計算瓶頸。蘋果科研團隊為了解決這個問題，推出了DeepPCR算法，進一步加速了神經網絡的訓練和推理。該團隊采用了平行循環(huán)還原（PCR）算法來檢索該解決方案，將順序過程的計算成本從 O（L）降低到
- 關鍵字： 蘋果 DeepPCR 機器學習 算法 神經網絡
適用于手語采集與輸入的智能手套及翻譯系統(tǒng)
- 設計并實現(xiàn)了一款以ESP32-C3-WROOM-02為核心，基于物聯(lián)網、UDP協(xié)議、姿態(tài)傳感器和彎曲傳感器的適用于手語采集與輸入的智能手套及翻譯系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過在手套上綁定姿態(tài)傳感器MPU6050，配合彎曲傳感器動態(tài)監(jiān)測手的運動和姿態(tài)，通過ESP32芯片采集傳感器數(shù)據并做初步處理，經單片機上的Wi-Fi模塊通過 UDP 協(xié)議傳輸給云端采用 SVM 算法識別靜態(tài)手勢，此外，本設計還搭建了基于Python的Web應用程序框架Streamlit實現(xiàn)在網頁上實時呈現(xiàn)處理結果和全平臺兼容，方便用戶使用。
- 關鍵字： 202308 手勢識別 ESP32 彎曲傳感器 SVM 神經網絡
從NN神經網絡理解隱空間
- 1? ?復習：AIGC創(chuàng)作力來源——隱空間在2023 年1 月刊連載中，我們曾經說明在AIGC領域里，最近幾個很紅的圖像模型，例如DALLE、Imagen 和Midjourney 等， 它們都是基于一種機制：擴散(Diffusion)。經由模型訓練，操作隱空間(Latent space) 的向量，加上隨機輸入中合成新的數(shù)據，呈現(xiàn)出令人驚奇的創(chuàng)作，推動了AI 組合的創(chuàng)新或創(chuàng)作。這意味著，關于AI 的生成或創(chuàng)作，大多會涉及隱空間的操作?，F(xiàn)在先從一個基本問題出發(fā)，這個問題是：為什么AI會創(chuàng)作
- 關鍵字： 202303 神經網絡 隱空間 AIGC
人工智能推動神經網絡技術開發(fā)熱潮
- 神經網絡幾乎成了人工智能的代名詞，正在被應用于各種領域，包括影像識別、語音識別、自然語言處理、自動駕駛、訊號分析、大數(shù)據分析和游戲。這是一個瞬息萬變的世界，每年都有新的神經網絡模型被更新，大量的開放原始碼到處流傳，專用人工智能芯片開發(fā)企業(yè)更是如雨后春筍般涌現(xiàn)。因此全球研究人員正透過模仿人類大腦組織方式，積極開發(fā)類神經網絡技術，雖然一直有突破性的進展，但是現(xiàn)階段的神經網絡，還是缺乏實時變化的靈活性，以及難以快速適應陌生的狀況，使得神經網絡技術普及實用化的進程還是相當遙遠。根據不同應用開發(fā)出的神經網絡模型神經
- 關鍵字： 人工智能 神經網絡
意法半導體STM32Cube.AI開發(fā)工具增加深度量化神經網絡支持
- 意法半導體（ST）發(fā)布了STM32Cube.AI version 7.2.0，這是微控制器廠商推出的首款支持超高效深度量化神經網絡的人工智能(AI)開發(fā)工具。 STM32Cube.AI 將預先訓練好的神經網絡轉換成STM32微控制器（MCU）可以運行的C語言代碼，是充分利用嵌入式產品有限的內存容量和算力開發(fā)尖端人工智能解決方案的重要工具，將人工智能從云端下移到邊緣設備，能夠為應用帶來巨大的優(yōu)勢，其中包括原生隱私保護、確定性實時響應、更高的可靠性和更低的功耗。邊緣人工智能還有助于優(yōu)化云計算使用率。
- 關鍵字： 意法半導體 STM32Cube.AI 深度量化 神經網絡
神經網絡介紹
您好，目前還沒有人創(chuàng)建詞條神經網絡!
歡迎您創(chuàng)建該詞條，闡述對神經網絡的理解，并與今后在此搜索神經網絡的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
歡迎您創(chuàng)建該詞條，闡述對神經網絡的理解，并與今后在此搜索神經網絡的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
神經網絡電路
神經網絡相關帖子
神經網絡資料下載
神經網絡專欄文章
相關主題
熱門主題
關于我們 -
廣告服務 -
企業(yè)會員服務 -
網站地圖 -
聯(lián)系我們 -
征稿 -
友情鏈接 -
手機EEPW
Copyright ?2000-2015 ELECTRONIC ENGINEERING & PRODUCT WORLD. All rights reserved.
《電子產品世界》雜志社 版權所有 北京東曉國際技術信息咨詢有限公司
京ICP備12027778號-2 北京市公安局備案：1101082052 京公網安備11010802012473
Copyright ?2000-2015 ELECTRONIC ENGINEERING & PRODUCT WORLD. All rights reserved.
《電子產品世界》雜志社 版權所有 北京東曉國際技術信息咨詢有限公司
京ICP備12027778號-2 北京市公安局備案：1101082052 京公網安備11010802012473