本設(shè)計中，計劃實現(xiàn)對文件的壓縮及解壓，同時優(yōu)化壓縮中所涉及的信號處理和計算密集型功能，實現(xiàn)對其的加速處理。本設(shè)計的最終目標(biāo)是證明在充分并行化的硬件體系結(jié)構(gòu) FPGA 上實現(xiàn)該算法時，可以大大提高該算法
2025-07-10 11:09:34
2197 
機器學(xué)習(xí)的算法很多。很多時候困惑人們都是，很多算法是一類算法，而有些算法又是從其他算法中延伸出來的。這里，我們從兩個方面來給大家介紹，第一個方面是學(xué)習(xí)的方式，第二個方面是算法的類似性。
2016-08-01 16:26:337161 
在這篇文章中，分享一些最常用的機器學(xué)習(xí)算法。
2017-10-14 14:24:009701 
今天給大家介紹一下FPGA上部署深度學(xué)習(xí)的算法模型的方法以及平臺。希望通過介紹，算法工程師在FPGA的落地上能“稍微”緩和一些，小白不再那么迷茫。
2022-07-22 10:14:444935 關(guān)于數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)就是喂入算法和數(shù)據(jù)，讓算法從數(shù)據(jù)中尋找一種相應(yīng)的關(guān)系。Iris鳶尾花數(shù)據(jù)集是一個經(jīng)典數(shù)據(jù)集，在統(tǒng)計學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域都經(jīng)常被用作示例。數(shù)據(jù)集內(nèi)包含3類共150條記錄，每類各50個數(shù)
2024-06-27 08:27:462292 
FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：
一、深度學(xué)習(xí)加速
訓(xùn)練和推理過程加速：FPGA可以用來加速深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練和推理過程。由于其高并行性和低延遲特性
2024-07-29 17:05:30
機器學(xué)習(xí)算法（1）——Logistic Regression
2020-06-09 13:30:03
機器學(xué)習(xí)算法如何用于制造無人駕駛汽車
2021-03-18 06:27:18
機器學(xué)習(xí) - 期望最大（EM）算法
2020-05-21 14:31:34
機器學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)100天(5) --- k-近鄰算法(k-NN)
2020-05-15 15:06:29
機器學(xué)習(xí)：高級算法課程學(xué)習(xí)總結(jié)
2020-05-05 17:17:16
隨著機器學(xué)習(xí)（Machine Learning）領(lǐng)域越來越多地使用現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）來進行推理（inference）加速，而傳統(tǒng)FPGA只支持定點運算的瓶頸越發(fā)凸顯
2020-11-26 06:42:00
的提升，對傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法設(shè)計以及其實現(xiàn)技術(shù)帶來了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。在此背景之下，諸多基于Graph的新型機器學(xué)習(xí)算法—GNN（圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），在學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界不斷的涌現(xiàn)出來。GNN對算力和存儲器的要求非常高
2020-10-20 09:48:39
關(guān)于機器學(xué)習(xí)的相關(guān)算法。正版資源，免費看的。
2017-08-24 22:14:36
上課時間安排：2022年05月27日 — 2022年05月30日No.1 第一天一、機器學(xué)習(xí)簡介與經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法介紹什么是機器學(xué)習(xí)？機器學(xué)習(xí)框架與基本組成機器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練步驟機器學(xué)習(xí)問題的分類
2022-04-28 18:56:07
本篇討論的是有關(guān)CPU（在Zynq SoC中是指ARM處理器核）和FPGA的可編程邏輯架構(gòu)之間的機器視覺算法分割。美國國家儀器公司（National Instruments）的Carlton
2021-05-31 09:17:44
，對傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法設(shè)計以及其實現(xiàn)技術(shù)帶來了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。在此背景之下，諸多基于Graph的新型機器學(xué)習(xí)算法—GNN（圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），在學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界不斷的涌現(xiàn)出來。GNN對算力和存儲器的要求非常高，其
2021-07-07 08:00:00
現(xiàn)在好多ARM單片機都帶機器學(xué)習(xí)加速，RISC-V有這方面的硬件加速嗎？
2024-10-10 22:14:10
、謀發(fā)展的決定性手段，這使得這一過去為分析師和數(shù)學(xué)家所專屬的研究領(lǐng)域越來越為人們所矚目。本書第一部分主要介紹機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，以及如何利用算法進行分類，并逐步介紹了多種經(jīng)典的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，如k近鄰算法
2017-06-01 15:49:24
摘要： 阿里云大學(xué)聯(lián)合螞蟻金服高級算法專家推出了免費的機器學(xué)習(xí)入門課程：機器學(xué)習(xí)入門：概念原理及常用算法 （點擊開始學(xué)習(xí)） AlaphaGo與圍棋界的較量，吸引了全世界的目光，也讓大家見識到了機器
2017-06-23 13:51:15
擴展到數(shù)據(jù)中心的GNN加速解決方案。基于FPGA設(shè)計方案的GNN加速器Achronix的Speedster?7t系列FPGA產(chǎn)品（以及該系列的第一款器件AC7t1500）是針對數(shù)據(jù)中心和機器學(xué)習(xí)工作負(fù)載
2021-09-25 17:20:41
代碼加速和代碼轉(zhuǎn)換到硬件協(xié)處理器的方法如何采用FPGA協(xié)處理器實現(xiàn)算法加速？
2021-04-13 06:39:25
都出現(xiàn)了重大突破。深度學(xué)習(xí)是這些領(lǐng)域中所最常使用的技術(shù)，也被業(yè)界大為關(guān)注。然而，深度學(xué)習(xí)模型需要極為大量的數(shù)據(jù)和計算能力，只有更好的硬件加速條件，才能滿足現(xiàn)有數(shù)據(jù)和模型規(guī)模繼續(xù)擴大的需求?！ ?FPGA
2019-10-10 06:45:41
目錄人工智能基本概念機器學(xué)習(xí)算法1. 決策樹2. KNN3. KMEANS4. SVM5. 線性回歸深度學(xué)習(xí)算法1. BP2. GANs3. CNN4. LSTM應(yīng)用人工智能基本概念數(shù)據(jù)集：訓(xùn)練集
2021-09-06 08:21:17
的、面向任務(wù)的智能，這就是機器學(xué)習(xí)的范疇。我過去聽到的機器學(xué)習(xí)定義的最強大的方法之一是與傳統(tǒng)的、用于經(jīng)典計算機編程的算法方法相比較。在經(jīng)典計算中，工程師向計算機提供輸入數(shù)據(jù)ーー例如，數(shù)字2和4ーー以及將它
2022-06-21 11:06:37
本帖最后由 achiles007 于 2017-12-29 10:15 編輯
微信公眾號：Plunify_FPGA人工智能和機器學(xué)習(xí)正在滲透所有的行業(yè)。隨著人工智能算法的成熟，支持這些算法
2017-12-11 15:54:58
最近ST（意法半導(dǎo)體）公布了一個演示視頻：在STM32上使用機器學(xué)習(xí)算法進行動作識別。視頻如下（小編自己翻譯的雙語字幕，如果喜歡請關(guān)注本公眾號，謝謝支持?。c擊播放視頻?視頻中使用的硬件
2021-08-11 06:07:56
從網(wǎng)絡(luò)到板卡處理，無需經(jīng)過CPU，減低了傳輸延時。 而在算法上，浪潮FPGA深度學(xué)習(xí)加速解決方案針對CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)算法進行優(yōu)化和固化。客戶在采用此解決方案后，只需要將目前深度學(xué)習(xí)的算法
2021-09-17 17:08:32
有沒有搞機器學(xué)習(xí)、人工智能相關(guān)的算法研究的?。孔约阂粋€人搞感覺挺難的，希望找到志同道合的朋友，相互探討。
2016-02-26 09:56:00
本帖最后由 曾12345 于 2018-5-23 15:49 編輯
全新的毫瓦級功耗FPGA解決方案為機器學(xué)習(xí)推理在大眾市場物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中實現(xiàn)快速部署創(chuàng)造機遇。1. 將AI加速部署到快速增長
2018-05-23 15:31:04
全球領(lǐng)先的中文互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎提供商百度正在采用賽靈思FPGA加速其中國數(shù)據(jù)中心的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用。兩家公司正合作進一步擴大FPGA加速平臺的部署規(guī)模。新興應(yīng)用的快速發(fā)展正日漸加重計算工作的負(fù)載，數(shù)據(jù)中心
2016-12-15 17:15:52
職位描述：1. 負(fù)責(zé)計算機視覺&機器學(xué)習(xí)（包括深度學(xué)習(xí)）算法的開發(fā)與性能提升，負(fù)責(zé)下述研究課題中的一項或多項，包括但不限于：人臉識別、檢測、活體、跟蹤、分類、語義分割、深度估計、圖像處理
2017-12-07 14:34:41
當(dāng)前，AI因為其CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）算法出色的表現(xiàn)在圖像識別領(lǐng)域占有舉足輕重的地位?；镜腃NN算法需要大量的計算和數(shù)據(jù)重用，非常適合使用FPGA來實現(xiàn)。
2016-05-26 10:16:061642 AI因為其CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）算法出色的表現(xiàn)在圖像識別領(lǐng)域占有舉足輕重的地位?；镜腃NN算法需要大量的計算和數(shù)據(jù)重用，非常適合使用FPGA來實現(xiàn)。上個月，Ralph Wittig（Xilinx
2016-07-28 12:13:182643 電子專業(yè)，單片機、DSP、ARM相關(guān)知識學(xué)習(xí)資料與教材
2016-10-26 17:40:28
0 電子專業(yè)，單片機、DSP、ARM相關(guān)知識學(xué)習(xí)資料與教材
2016-10-27 14:45:220 全可編程技術(shù)和器件的全球領(lǐng)先企業(yè)賽靈思公司 (Xilinx, Inc. (NASDAQ:XLNX))今天宣布，全球領(lǐng)先的中文互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎提供商百度正在采用賽靈思 FPGA 加速其中國數(shù)據(jù)中心的機器
2017-02-08 03:15:37378 將通過SuperVesselOpenPOWER開發(fā)云平臺實現(xiàn) FPGA加速。內(nèi)置在 SuperVessel 中的賽靈思 SDAccel? 開發(fā)環(huán)境，將為包括大數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)等性能要求嚴(yán)苛應(yīng)用的開發(fā)
2017-02-08 16:06:08494 本文將帶你遍歷機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最受歡迎的算法。系統(tǒng)地了解這些算法有助于進一步掌握機器學(xué)習(xí)。當(dāng)然，本文收錄的算法并不完全，分類的方式也不唯一。
2018-06-30 04:24:004335 
機器學(xué)習(xí)算法之最優(yōu)化方法
2017-09-04 10:05:100 本文將簡要介紹Spark機器學(xué)習(xí)庫（Spark MLlibs APIs）的各種機器學(xué)習(xí)算法，主要包括：統(tǒng)計算法、分類算法、聚類算法和協(xié)同過濾算法，以及各種算法的應(yīng)用。 你不是一個數(shù)據(jù)科學(xué)家。根據(jù)
2017-09-28 16:44:431 由騰訊云基礎(chǔ)產(chǎn)品中心、騰訊架構(gòu)平臺部組成的騰訊云FPGA聯(lián)合團隊，在這里介紹國內(nèi)首款FPGA云服務(wù)器的工程實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)算法（AlexNet），討論深度學(xué)習(xí)算法FPGA硬件加速平臺的架構(gòu)。 在1 月
2017-11-15 20:20:083032 憑借出色的性能和功耗指標(biāo)，賽靈思 FPGA 成為設(shè)計人員構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的首選。新的軟件工具可簡化實現(xiàn)工作。人工智能正在經(jīng)歷一場變革，這要得益于機器學(xué)習(xí)的快速進步。在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，人們正對一類名為
2017-11-17 11:47:421703 Statsbot數(shù)據(jù)科學(xué)家Daniil Korbut簡明扼要地介紹了用于推薦系統(tǒng)的主流機器學(xué)習(xí)算法：協(xié)同過濾、矩陣分解、聚類、深度學(xué)習(xí)。
2017-12-15 14:11:285310 機器學(xué)習(xí)起源于人工智能，可以賦予計算機以傳統(tǒng)編程所無法實現(xiàn)的能力，比如飛行器的自動駕駛、人臉識別、計算機視覺和數(shù)據(jù)挖掘等。機器學(xué)習(xí)的算法很多。很多時候困惑人們的是，很多算法是一類算法，而有些算法又是
2018-01-05 17:36:103732 
盡管GPU仍是當(dāng)前的機器學(xué)習(xí)市場的主流，但有產(chǎn)業(yè)觀察家已經(jīng)預(yù)見了FPGA、ASIC在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的崛起。Deloitte Global分析指出，FPGA與ASIC有助于降低機器學(xué)習(xí)應(yīng)用的功耗，并提升系統(tǒng)的反應(yīng)能力與靈活度，因此可望擴大機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍。
2018-01-06 10:01:075591 機器學(xué)習(xí)無疑是當(dāng)前數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的一個熱點內(nèi)容。很多人在平時的工作中都或多或少會用到機器學(xué)習(xí)的算法。這里小編為您總結(jié)一下常見的機器學(xué)習(xí)算法，以供您在工作和學(xué)習(xí)中參考。
2018-02-02 17:20:461950 
本文將用一句話來總結(jié)每種典型的機器學(xué)習(xí)算法，幫你抓住問題的本質(zhì)，強化理解和記憶。
2018-08-11 10:24:156731 了解Xilinx FPGA如何通過深度學(xué)習(xí)圖像分類示例來加速重要數(shù)據(jù)中心工作負(fù)載機器學(xué)習(xí)。該演示可通過Alexnet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型加速圖像（從ImageNet獲得）分類。它可通過開源框架Caffe實現(xiàn)，也可采用Xilinx xDNN
庫加速，從而可實現(xiàn)全面優(yōu)化，為8位推理帶來最高計算效率。
2018-11-28 06:54:004371 本文對機器學(xué)習(xí)的一些基本概念給出了簡要的介紹，并對不同任務(wù)中使用不同類型的機器學(xué)習(xí)算法給出一點建議。
2019-01-15 15:55:153262 
機器學(xué)習(xí)性能評價標(biāo)準(zhǔn)是模型優(yōu)化的前提，在設(shè)計機器學(xué)習(xí)算法過程中，不同的問題需要用到不同的評價標(biāo)準(zhǔn)，本文對機器學(xué)習(xí)算法常用指標(biāo)進行了總結(jié)。
2019-02-13 15:09:195849 
回歸分析在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域應(yīng)用非常廣泛，例如，商品的銷量預(yù)測問題，交通流量預(yù)測問題。那么，如何為這些回歸問題選擇最合適的機器學(xué)習(xí)算法呢？
2019-05-03 09:39:003308 最常見的機器學(xué)習(xí)算法是學(xué)習(xí)映射Y = f(X)來預(yù)測新X的Y，這叫做預(yù)測建?；蝾A(yù)測分析。
2019-05-05 09:21:004338 
本演講將結(jié)合FPGA在機器學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢、應(yīng)用和需求，特別介紹在基于MATLAB?完成深度學(xué)習(xí)算法設(shè)計后，FPGA在機器學(xué)習(xí)方面的技術(shù)優(yōu)勢和特點，并將介紹機器學(xué)習(xí)相關(guān)的一些開發(fā)套件和參考設(shè)計， 此
2019-12-25 07:08:003007 
本文從硬件加速的視角考察深度學(xué)習(xí)與FPGA，指出有哪些趨勢和創(chuàng)新使得這些技術(shù)相互匹配，并激發(fā)對FPGA如何幫助深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展的探討。
2019-06-28 17:31:467493 微軟團隊推出了一個新的深度學(xué)習(xí)加速平臺，其代號為腦波計劃（Project Brainwave），機器之心將簡要介紹該計劃。
2019-09-03 14:36:182262 本文主要介紹一個被廣泛使用的機器學(xué)習(xí)分類算法，K-nearest neighbors（KNN），中文叫K近鄰算法。
2019-10-31 17:18:146903 機器學(xué)習(xí)中有許多分類算法。本文將介紹分類中使用的各種機器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)缺點，還將列出他們的應(yīng)用范圍。
2020-03-02 09:50:124244 算法公式挺費神，機器學(xué)習(xí)太傷人。任何一個剛?cè)腴T機器學(xué)習(xí)的人都會被復(fù)雜的公式和晦澀難懂的術(shù)語嚇到。但其實，如果有通俗易懂的圖解，理解機器學(xué)習(xí)的原理就會非常容易。本文整理了一篇博客文章的內(nèi)容，讀者可根據(jù)這些圖理解看似高深的機器學(xué)習(xí)算法。
2020-05-21 08:00:001 對于初學(xué)者來說，這很容易讓人混淆，因為“機器學(xué)習(xí)算法”經(jīng)常與“機器學(xué)習(xí)模型”交替使用。這兩個到底是一樣的東西呢，還是不一樣的東西？作為開發(fā)人員，你對排序算法、搜索算法等“算法”的直覺，將有助于你厘清這個困惑。在本文中，我將闡述機器學(xué)習(xí)“算法”和“模型”之間的區(qū)別。
2020-07-31 15:38:083900 機器學(xué)習(xí)一詞經(jīng)常與AI互換使用，盡管有明顯的區(qū)別。機器學(xué)習(xí)算法使用機器來了解給定的數(shù)據(jù)集。機器學(xué)習(xí)的一個子集包括深度學(xué)習(xí)，它在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域顯示出了巨大的希望
2020-09-16 17:05:242661 什么是機器學(xué)習(xí)？機器學(xué)習(xí)是英文名稱MachineLearning（簡稱ML）的直譯。機器學(xué)習(xí)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。
2020-11-12 10:19:121916 什么是機器學(xué)習(xí)？機器學(xué)習(xí)是英文名稱MachineLearning（簡稱ML）的直譯。機器學(xué)習(xí)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。
2021-01-21 09:29:063976 早期的機器學(xué)習(xí)以搜索為基礎(chǔ)，主要依靠進行過一定優(yōu)化的暴力方法。但是隨著機器學(xué)習(xí)逐漸成熟，它開始專注于加速技術(shù)已經(jīng)很成熟的統(tǒng)計方法和優(yōu)化問題。同時深度學(xué)習(xí)的問世更是帶來原本可能無法實現(xiàn)的優(yōu)化方法。本文
2022-02-10 17:00:002612 最實用的機器學(xué)習(xí)算法Top5 demi 在 周一, 04/01/2019 - 10:35 提交 本文將推薦五種機器學(xué)習(xí)算法，你應(yīng)該考慮是否將它們投入應(yīng)用。這五種算法覆蓋最常用于聚類、分類、數(shù)值預(yù)測
2021-03-24 16:14:317349 近年來，機器學(xué)習(xí)模型算法在越來越多的工業(yè)實踐中落地。在滴滴，大量線上策略由常規(guī)算法遷移到機器學(xué)習(xí)模型算法。如何搭建機器學(xué)習(xí)模型算法的質(zhì)量保障體系成為質(zhì)量團隊急需解決的問題之一。本文整體介紹了機器學(xué)習(xí)模型算法的質(zhì)量保障方案，并進一步給出了滴滴質(zhì)量團隊在機器學(xué)習(xí)模型效果評測方面的部分探索實踐。
2021-05-05 17:08:002911 
機器學(xué)習(xí)可靠性與算法優(yōu)化教材免費下載。
2021-05-19 09:39:2910 基于機器學(xué)習(xí)的哈希檢索算法綜述
2021-06-10 11:05:565 基于DNN與規(guī)則學(xué)習(xí)的機器翻譯算法綜述
2021-06-29 15:44:0633 但是無可否認(rèn)的是深度學(xué)習(xí)實在太好用啦！極大地簡化了傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的整體算法分析和學(xué)習(xí)流程，更重要的是在一些通用的領(lǐng)域任務(wù)刷新了傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法達(dá)不到的精度和準(zhǔn)確率。
2022-04-26 15:07:205598 根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同，對一個問題的建模有不同的方式。在機器學(xué)習(xí)或者人工智能領(lǐng)域，人們首先會考慮算法的學(xué)習(xí)方式。在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，有幾種主要的學(xué)習(xí)方式。將算法按照學(xué)習(xí)方式分類是一個不錯的想法，這樣可以讓人們在建模和算法選擇的時候考慮能根據(jù)輸入數(shù)據(jù)來選擇最合適的算法來獲得最好的結(jié)果。
2022-08-11 11:20:172367 該項目基于AMD Xilinx Varium C1100 FPGA加速卡，為 Filecoin 區(qū)塊鏈應(yīng)用中的Poseidon哈希算法提供了一套完整的硬件加速方案。
2022-08-19 10:25:023510 源自：AI知識干貨 根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同，對一個問題的建模有不同的方式。在機器學(xué)習(xí)或者人工智能領(lǐng)域，人們首先會考慮算法的學(xué)習(xí)方式。在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，有幾種主要的學(xué)習(xí)方式。將算法按照學(xué)習(xí)方式分類是一個不錯
2022-08-22 09:57:333004 
現(xiàn)在，機器學(xué)習(xí)有很多算法。如此多的算法，可能對于初學(xué)者來說，是相當(dāng)不堪重負(fù)的。今天，我們將簡要介紹 10 種最流行的機器學(xué)習(xí)算法，這樣你就可以適應(yīng)這個激動人心的機器學(xué)習(xí)世界了！
2022-10-24 10:08:422612 沒有哪一種算法能夠適用所有情況，只有針對某一種問題更有用的算法。 機器學(xué)習(xí)算法不會要求一個問題被 100%求解，取而代之的是把問題轉(zhuǎn)化為最優(yōu)化的問題，用不同的算法優(yōu)化問題，從而比較得到盡量好的結(jié)果
2023-01-17 15:43:094557 在學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)算法的過程中，我們經(jīng)常需要數(shù)據(jù)來驗證算法，調(diào)試參數(shù)。
2023-03-15 09:07:481543 如何評估機器學(xué)習(xí)模型的性能？典型的回答可能是：首先，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)饋送給學(xué)習(xí)算法以學(xué)習(xí)一個模型。第二，預(yù)測測試集的標(biāo)簽。第三，計算模型對測試集的預(yù)測準(zhǔn)確率。
2023-04-04 14:15:191651 人工智能 (AI)、機器學(xué)習(xí) (ML) 和算法這幾個詞經(jīng)常出現(xiàn)誤用、混淆和誤解。盡管它們都有各自的固定含義，但是人們常常會將這幾個概念互換使用。遺憾的是，如果沒有領(lǐng)會這些含義，它們可能會讓本已
2023-05-09 10:55:184757 
? 一、機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)概念 ? 關(guān)于數(shù)據(jù) ? 機器學(xué)習(xí)就是喂入算法和數(shù)據(jù)，讓算法從數(shù)據(jù)中尋找一種相應(yīng)的關(guān)系。 ? Iris 鳶尾花數(shù)據(jù)集是一個經(jīng)典數(shù)據(jù)集，在統(tǒng)計學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域都經(jīng)常被用作示例。數(shù)據(jù)
2023-05-28 11:29:412088 
KNN(k-Nearest Neighbors)思想簡單，應(yīng)用的數(shù)學(xué)知識幾乎為0，所以作為機器學(xué)習(xí)的入門非常實用、可以解釋機器學(xué)習(xí)算法使用過程中的很多細(xì)節(jié)問題。能夠更加完整地刻畫機器學(xué)習(xí)應(yīng)用的流程。
2023-06-06 11:15:021148 
基于機器學(xué)習(xí)算法的校準(zhǔn)優(yōu)化方案
2023-06-29 12:35:49832 
智智能數(shù)字辨識水表-基于機器學(xué)習(xí)算法
2023-08-10 11:26:401239 
各種不同的計算和處理任務(wù)，例如數(shù)字信號處理（DSP）、圖像處理、機器學(xué)習(xí)、通信協(xié)議處理等。FPGA的特點使得它非常適合實現(xiàn)需要高度并行計算和低延遲的算法。
2023-08-16 14:31:233882 
機器學(xué)習(xí)算法的5種基本算子 機器學(xué)習(xí)是一種重要的人工智能技術(shù)，它是為了讓計算機能夠通過數(shù)據(jù)自主的學(xué)習(xí)和提升能力而發(fā)明的。機器學(xué)習(xí)算法是機器學(xué)習(xí)的核心，它是指讓計算機從數(shù)據(jù)中進行自主學(xué)習(xí)并且可以實現(xiàn)
2023-08-17 16:11:462672 機器學(xué)習(xí)算法匯總 機器學(xué)習(xí)算法分類 機器學(xué)習(xí)算法模型 機器學(xué)習(xí)是人工智能的分支之一，它通過分析和識別數(shù)據(jù)模式，學(xué)習(xí)從中提取規(guī)律，并用于未來的決策和預(yù)測。在機器學(xué)習(xí)中，算法是最基本的組成部分之一。算法
2023-08-17 16:11:481942 機器學(xué)習(xí)算法總結(jié) 機器學(xué)習(xí)算法是什么?機器學(xué)習(xí)算法優(yōu)缺點? 機器學(xué)習(xí)算法總結(jié) 機器學(xué)習(xí)算法是一種能夠從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)的算法。它能夠從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征，進而對未知數(shù)據(jù)進行分類、回歸、聚類等任務(wù)。通過
2023-08-17 16:11:502903 機器學(xué)習(xí)算法入門 機器學(xué)習(xí)算法介紹 機器學(xué)習(xí)算法對比 機器學(xué)習(xí)算法入門、介紹和對比 隨著機器學(xué)習(xí)的普及，越來越多的人想要了解和學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)算法。在這篇文章中，我們將會簡單介紹機器學(xué)習(xí)算法的基本概念
2023-08-17 16:27:151590 機器學(xué)習(xí)vsm算法 隨著機器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，相似性計算是機器學(xué)習(xí)中的重要組成部分。在信息檢索、文本挖掘、機器翻譯等領(lǐng)域中，相似性計算是必不可少的一項技術(shù)。在這些領(lǐng)域中，我們通常使用向量空間模型
2023-08-17 16:29:351530 機器學(xué)習(xí)有哪些算法？機器學(xué)習(xí)分類算法有哪些？機器學(xué)習(xí)預(yù)判有哪些算法？ 機器學(xué)習(xí)是一種人工智能技術(shù)，通過對數(shù)據(jù)的分析和學(xué)習(xí)，為計算機提供智能決策。機器學(xué)習(xí)算法是實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。常見的機器學(xué)習(xí)算法有
2023-08-17 16:30:112795 隨著計算能力和大數(shù)據(jù)的崛起，機器學(xué)習(xí)算法正迎來快速發(fā)展的時期。在研究層面上，機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前最主要的熱點。在計算能力的推動下，機器學(xué)習(xí)算法取得了許多重大突破，如AlphaGo戰(zhàn)勝人類棋手
2023-08-22 17:49:275747 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《用賽靈思FPGA加速機器學(xué)習(xí)推斷.pdf》資料免費下載
2023-09-15 15:02:171 任務(wù)是將邏輯元件與連接線路進行合理的布局和布線，以實現(xiàn)性能優(yōu)化和電路連接的可靠性。然而，FPGA布局布線的過程通常是一項繁瑣且耗時的任務(wù)，因此加速布局布線算法的研究具有重要意義。本文將詳盡探討FPGA布局布線算法加速的方法與技術(shù)，分析其理論基礎(chǔ)和實踐應(yīng)用。 FPGA布局布
2023-12-20 09:55:131767 機器學(xué)習(xí)作為人工智能的一個重要分支，其目標(biāo)是通過讓計算機自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并改進其性能，而無需進行明確的編程。本文將深入解讀幾種常見的機器學(xué)習(xí)算法原理，包括線性回歸、邏輯回歸、支持向量機（SVM）、決策樹和K近鄰（KNN）算法，探討它們的理論基礎(chǔ)、算法流程、優(yōu)缺點及應(yīng)用場景。
2024-07-02 11:25:313291 FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）加速深度學(xué)習(xí)模型是當(dāng)前硬件加速領(lǐng)域的一個熱門研究方向。以下是一些FPGA加速深度學(xué)習(xí)模型的案例： 一、基于FPGA的AlexNet卷積運算加速 項目名稱
2024-10-25 09:22:031856 緊密。 NPU的起源與特點 NPU的概念最早由谷歌在其TPU（Tensor Processing Unit）項目中提出，旨在為TensorFlow框架提供專用的硬件加速。NPU的設(shè)計目標(biāo)是提高機器學(xué)習(xí)算法的運行效率，特別是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時。與傳統(tǒng)的
2024-11-15 09:19:302047 ，越來越多地被應(yīng)用于機器學(xué)習(xí)任務(wù)中。本文將探討 FPGA 在機器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用，特別是在加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理、優(yōu)化算法和提升處理效率方面的優(yōu)勢。
2025-07-16 15:34:252719
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