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如何理解機(jī)器學(xué)習(xí)中的訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集
理解機(jī)器學(xué)習(xí)中的訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集,是掌握機(jī)器學(xué)習(xí)核心概念和流程的重要一步。這三者不僅構(gòu)成了模型學(xué)習(xí)與評(píng)估的基礎(chǔ)框架,還直接關(guān)系到模型性能的可靠性和...
2024-07-10 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí) 7.8k 0
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練過(guò)程
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),全稱(chēng)為反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropagation Neural Network),是一種在機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和模式識(shí)別等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用...
2024-07-10 標(biāo)簽:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 8.8k 0
PyTorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建過(guò)程
PyTorch,作為一個(gè)廣泛使用的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)庫(kù),提供了豐富的工具和模塊,幫助開(kāi)發(fā)者構(gòu)建、訓(xùn)練和部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,輸出層是尤為關(guān)鍵的部...
2024-07-10 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型pytorch 1.2k 0
AI技術(shù),即人工智能技術(shù),是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,它企圖了解智能的實(shí)質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類(lèi)智能相似方式做出反應(yīng)、學(xué)習(xí)、推理和決策的智能機(jī)器。AI技...
2024-07-10 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)人工智能模型 9k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程
在機(jī)器學(xué)習(xí)的整個(gè)流程中,數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程是兩個(gè)至關(guān)重要的步驟。它們直接決定了模型的輸入質(zhì)量,進(jìn)而影響模型的訓(xùn)練效果和泛化能力。本文將從數(shù)據(jù)預(yù)處理和特...
2024-07-09 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)處理 2k 0
在深度學(xué)習(xí)的廣闊領(lǐng)域中,模型訓(xùn)練的核心目標(biāo)之一是實(shí)現(xiàn)對(duì)未知數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。然而,在實(shí)際應(yīng)用中,我們經(jīng)常會(huì)遇到一個(gè)問(wèn)題——過(guò)擬合(Overfitting)...
2024-07-09 標(biāo)簽:模型深度學(xué)習(xí) 2.3k 0
自編碼器(Autoencoder, AE)是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,它通過(guò)編碼器和解碼器的組合,實(shí)現(xiàn)了對(duì)輸入數(shù)據(jù)的壓縮和重構(gòu)。自編碼器由兩部分組成...
2024-07-09 標(biāo)簽:編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 3.1k 0
深度學(xué)習(xí)中的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法綜述
深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)重要分支,近年來(lái)在多個(gè)領(lǐng)域取得了顯著的成果,特別是在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。然而,深度學(xué)習(xí)模型的強(qiáng)大性能往...
2024-07-09 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2.3k 0
nlp自然語(yǔ)言處理基本概念及關(guān)鍵技術(shù)
自然語(yǔ)言處理(Natural Language Processing,簡(jiǎn)稱(chēng)NLP)是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支,它致力于使計(jì)算機(jī)能夠理解、解釋和生成人類(lèi)...
2024-07-09 標(biāo)簽:人工智能模型自然語(yǔ)言處理 1.9k 0
全連接前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為其核心組成部分,在各個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出了強(qiáng)大的應(yīng)用潛力和價(jià)值。在眾多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類(lèi)型中,全連接前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Fully C...
2024-07-09 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能模型 2.5萬(wàn) 0
ARIMA-GARCH模型是一種時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法,它結(jié)合了自回歸積分滑動(dòng)平均(ARIMA)模型和廣義自回歸條件異方差(GARCH)模型。ARIMA模型用...
2024-07-09 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)參數(shù)函數(shù) 1.2k 0
ARMA-GARCH模型是一種常用于金融市場(chǎng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的建模方法,它結(jié)合了自回歸移動(dòng)平均(ARMA)模型和廣義自回歸條件異方差(GARCH)模型的優(yōu)點(diǎn)...
2024-07-09 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)參數(shù)函數(shù) 2k 0
在本文中,我們將詳細(xì)介紹如何在NVIDIA Jetson TX2上部署深度學(xué)習(xí)模型。NVIDIA Jetson TX2是一款專(zhuān)為邊緣計(jì)算和人工智能應(yīng)用而...
在當(dāng)今的人工智能領(lǐng)域,LLM(Large Language Model,大型語(yǔ)言模型)已經(jīng)成為了一種非常受歡迎的技術(shù)。它們?cè)谧匀徽Z(yǔ)言處理(NLP)任務(wù)中...
RUP(Rational Unified Process,統(tǒng)一建模語(yǔ)言)是一種軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程模型,它是一種迭代和增量的軟件開(kāi)發(fā)方法。RUP是由Ration...
2024-07-09 標(biāo)簽:軟件開(kāi)發(fā)建模模型 3.7k 0
線性規(guī)劃(Linear Programming,簡(jiǎn)稱(chēng)LP)是一種數(shù)學(xué)規(guī)劃方法,用于解決資源分配、生產(chǎn)計(jì)劃、運(yùn)輸問(wèn)題等實(shí)際問(wèn)題。線性規(guī)劃模型由目標(biāo)函數(shù)、約...
LPM模型(Logit Probit Multinomial Probit Model)是一種用于分析多分類(lèi)問(wèn)題的概率模型。在LPM模型中,zi通常表示...
LLM(Large Language Model,大型語(yǔ)言模型)是近年來(lái)在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域取得顯著成果的一種深度學(xué)習(xí)模型。它通常需要大量的計(jì)算資源和數(shù)據(jù)...
2024-07-09 標(biāo)簽:模型深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 1k 0
LLM(Large Language Model,大型語(yǔ)言模型)是一種深度學(xué)習(xí)模型,主要用于處理自然語(yǔ)言處理(NLP)任務(wù)。LLM模型的格式多種多樣,以...
2024-07-09 標(biāo)簽:模型深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 1.8k 0
LLM(線性混合模型)和LMM(線性混合效應(yīng)模型)之間的區(qū)別如下: 定義: LLM(線性混合模型)是一種統(tǒng)計(jì)模型,用于分析具有固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)的線性數(shù)...
2024-07-09 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)LLM 3.5k 0
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