分布式深度學(xué)習(xí)框架中，包括數(shù)據(jù)/模型切分、本地單機(jī)優(yōu)化算法訓(xùn)練、通信機(jī)制、和數(shù)據(jù)/模型聚合等模塊。現(xiàn)有的算法一般采用隨機(jī)置亂切分的數(shù)據(jù)分配方式，隨機(jī)優(yōu)化算法（例如隨機(jī)梯度法）的本地訓(xùn)練算法，同步或者異步通信機(jī)制，以及參數(shù)平均的模型聚合方式。
2018-07-09 08:48:22
13609 
?機(jī)器學(xué)習(xí)按照模型類型分為監(jiān)督學(xué)習(xí)模型、無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型兩大類。 1. 有監(jiān)督學(xué)習(xí) 有監(jiān)督學(xué)習(xí)通常是利用帶有專家標(biāo)注的標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)一個(gè)從輸入變量X到輸入變量Y的函數(shù)映射
2023-09-05 11:45:061161 
機(jī)器學(xué)習(xí)模型指標(biāo)在機(jī)器學(xué)習(xí)建模過程中，針對(duì)不同的問題，需采用不同的模型評(píng)估指標(biāo)。
2023-09-06 12:51:50410 
人。6.IBM Watson Retrieve and Rank：開發(fā)人員可以將自定義數(shù)據(jù)加載到這個(gè)服務(wù)中，并使用相關(guān)算法來訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型（Rank）。服務(wù)輸出包括一系列相關(guān)文件和元數(shù)據(jù)。7.indico
2018-05-03 16:41:16
機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能度量
2020-05-12 10:27:21
``1 機(jī)器學(xué)習(xí)為什么需要策略?機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）已然成為無數(shù)重要應(yīng)用的基石——如今，在網(wǎng)絡(luò)搜索、垃圾郵件檢測(cè)、語音識(shí)別以及產(chǎn)品推薦等領(lǐng)域，你都能夠發(fā)現(xiàn)它的身影。如果你或你
2018-11-30 16:45:03
上課時(shí)間安排：2022年05月27日 — 2022年05月30日No.1 第一天一、機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介與經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法介紹什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？機(jī)器學(xué)習(xí)框架與基本組成機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練步驟機(jī)器學(xué)習(xí)問題的分類
2022-04-28 18:56:07
通過XGBoost數(shù)據(jù)包實(shí)現(xiàn)。由于愛算法的良好的執(zhí)行速度和魯棒性，一直是機(jī)器學(xué)習(xí)競(jìng)賽中流行使用的算法。使用XGBoots另一個(gè)動(dòng)機(jī)是微調(diào)超參數(shù)以提升模型性能的能力。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，使用十折交叉驗(yàn)證
2018-05-07 15:29:44
無法保證；機(jī)器視覺可檢測(cè)人眼難以分辨的精度，且不受主觀性控制，多臺(tái)相同設(shè)備在相同的參數(shù)設(shè)置下，均能保持相同的檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)。5、檢測(cè)成本：機(jī)器視覺前期投入較多，但屬于一次性投入，可長(zhǎng)期產(chǎn)出，隨著行業(yè)發(fā)展，機(jī)器
2019-10-14 15:31:02
還需要處理模型的更新。模型更新的速度甚至可以非常高，因?yàn)?b class="flag-6" style="color: red">模型需要定期地根據(jù)最新的數(shù)據(jù)進(jìn)行再訓(xùn)練?！ ”疚膶⒚枋鲆环N更復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的一般部署模式，這些系統(tǒng)是圍繞基于嵌入的模型構(gòu)建的。要理解為什么這些
2022-11-02 15:09:52
我們技術(shù)資產(chǎn)和整個(gè)社會(huì)安全的日益嚴(yán)重的威脅。機(jī)器學(xué)習(xí)被證明是一把雙刃劍：雖然ML使行業(yè)級(jí)惡意軟件檢測(cè)程序能夠更有效地工作，但很快就會(huì)被不良行為者用來增強(qiáng)攻擊的攻擊能力。事實(shí)上，阿姆斯特丹大學(xué)的一組
2019-05-29 10:47:34
Edge Impulse是一個(gè)應(yīng)用于嵌入式領(lǐng)域的在線的機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)站，不僅為用戶提供了一些現(xiàn)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以供訓(xùn)練，還能直接將訓(xùn)練好的模型轉(zhuǎn)換成能在單片機(jī)MCU上運(yùn)行的代碼，使用方便，容易上手。本文
2021-12-20 06:51:26
嗨，編程我的“新”Spartan3an入門套件時(shí)遇到錯(cuò)誤。在初始化鏈期間，Impact檢測(cè)到許多未知設(shè)備，并以錯(cuò)誤消息“檢測(cè)到許多未知設(shè)備”結(jié)束。我的主板有缺陷還是配置問題？在此先感謝您的幫助。
2019-09-03 09:36:54
您好，我想問一下嘉楠官方有沒有出一套基于K210開發(fā)板進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)的訓(xùn)練流程呢？我想訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集并部署到亞博智能K210開發(fā)板上，在網(wǎng)絡(luò)上找到的yolo-for-k210項(xiàng)目所訓(xùn)練
2023-09-14 08:35:52
特性說明這個(gè)例子使用了一個(gè)預(yù)先訓(xùn)練過的模型——SSD_MobilenetV1，它是在TensorFlow中訓(xùn)練的。使用模型導(dǎo)入器VI加載該模型，以檢測(cè)圖像中的缺陷。該示例有兩個(gè)控件：選擇“圖像控制”可
2020-07-29 17:41:31
不同的設(shè)備上運(yùn)行：計(jì)算機(jī)的CPU，GPU，甚至是手機(jī)！訓(xùn)練模型為了訓(xùn)練我們的模型，我們首先需要定義一個(gè)指標(biāo)來評(píng)估這個(gè)模型是好的。其實(shí)，在機(jī)器學(xué)習(xí)，我們通常定義指標(biāo)來表示一個(gè)模型是壞的，這個(gè)指標(biāo)稱為成本
2018-03-30 20:05:33
Mali GPU 支持tensorflow或者caffe等深度學(xué)習(xí)模型嗎？ 好像caffe2go和tensorflow lit可以部署到ARM，但不知道是否支持在GPU運(yùn)行？我希望把訓(xùn)練
2022-09-16 14:13:01
本教程以實(shí)際應(yīng)用、工程開發(fā)為目的，著重介紹模型訓(xùn)練過程中遇到的實(shí)際問題和方法。在機(jī)器學(xué)習(xí)模型開發(fā)中，主要涉及三大部分，分別是數(shù)據(jù)、模型和損失函數(shù)及優(yōu)化器。本文也按順序的依次介紹數(shù)據(jù)、模型和損失函數(shù)
2018-12-21 09:18:02
Pytorch模型如何通過paddlelite部署到嵌入式設(shè)備？
2021-12-23 09:38:19
處理器，最新一代的TDA4處理器在算例上得到了大幅提高的同時(shí)，在軟件方面提供了更好地支持，同時(shí)提供了更多的深度學(xué)習(xí)模型的部署示例，方便開發(fā)人員快速開發(fā)迭代產(chǎn)品，極大地縮短的產(chǎn)品開發(fā)周期。圖1. TIDL
2022-11-03 06:53:11
缺陷檢測(cè)主要知識(shí)點(diǎn)：1Tensorflow-GPU環(huán)境的搭建Tensorflow object環(huán)境搭建學(xué)會(huì)如何標(biāo)注圖片如何labview快速通過遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練自己的模型如何利用labview生成優(yōu)化后的OPENVINO模型IR如何利用labview調(diào)用訓(xùn)練后的PB模型和IR模型進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)
2021-05-10 22:33:46
標(biāo)注產(chǎn)品后通過訓(xùn)練平臺(tái)完成模型訓(xùn)練經(jīng)過少量樣品訓(xùn)練得到測(cè)試結(jié)果，表明深度學(xué)習(xí)對(duì)傳統(tǒng)視覺算法比較棘手的缺陷檢測(cè)方面，能簡(jiǎn)單粗暴的解決問題，后續(xù)就是增加缺陷樣品的收集，標(biāo)注，以及模型的訓(xùn)練。龍哥手把手教
2020-08-16 18:12:01
智能技術(shù)，總體上說，機(jī)器學(xué)習(xí)主要需要三個(gè)階段，訓(xùn)練、推理，其中由于訓(xùn)練的模型需要較高的算力和計(jì)算機(jī)性能要求，一般的步驟是在服務(wù)器上或是高性能計(jì)算機(jī)上進(jìn)行訓(xùn)練后，形成成熟的模型后，再將模型進(jìn)行剪枝、蒸餾
2023-02-27 23:28:20
端微量部署，優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)脫離電腦云，離線的情況下便捷的識(shí)別手語圖像輸入。⑤開源分享。預(yù)計(jì)成果①目前已經(jīng)完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分權(quán)重訓(xùn)練，根據(jù)OpenPose人體姿態(tài)開源模型和YOLOv3自訓(xùn)練手部模型檢測(cè)視頻
2020-09-25 10:11:50
準(zhǔn)備開始為家貓做模型訓(xùn)練檢測(cè)，要去官網(wǎng)https://maix.sipeed.com/home 注冊(cè)帳號(hào)，文章尾部的視頻是官方的，與目前網(wǎng)站略有出路，說明訓(xùn)練網(wǎng)站的功能更新得很快。其實(shí)整個(gè)的過程
2022-06-26 21:19:40
這個(gè)測(cè)評(píng)是建立對(duì)Intel文檔的理解上的，電子發(fā)燒友是一個(gè)電子工程師更多的論壇，理解機(jī)器學(xué)習(xí)這種東西需要一定的理論基礎(chǔ)，這里盡可能淺顯地對(duì)文檔進(jìn)行介紹，目前我的開發(fā)環(huán)境配合Intel提供的模型優(yōu)化器
2020-07-22 22:56:39
前兩篇的連載會(huì)以機(jī)器學(xué)習(xí)理論為主，之后的文檔就基本是純實(shí)際應(yīng)用了，不會(huì)有太多理論內(nèi)容了：[ Darknet 訓(xùn)練目標(biāo)檢測(cè)模型 ]、[ RT-Thread 連接 ROS 小車控制 ]。這篇文章假定大家
2019-09-23 07:00:00
目錄人工智能基本概念機(jī)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
收集數(shù)據(jù)，但這是一個(gè)不容忽視的步驟。世界上沒有任何機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠可靠地告訴你，你的機(jī)器或設(shè)備是否運(yùn)行良好，或者在沒有看到來自該機(jī)器或其他類似機(jī)器的實(shí)際數(shù)據(jù)的情況下即將崩潰。機(jī)器學(xué)習(xí)模型的開發(fā)、訓(xùn)練、測(cè)試、提煉
2022-06-21 11:06:37
的語音檢測(cè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，該模型運(yùn)行在 DSP 上。同樣的情況也適用于其他的虛擬助手。圖2. 喚醒詞應(yīng)用程序的組件來自哈佛大學(xué)學(xué)生的 TinyML 應(yīng)用程序還包括汽車高速公路鹿檢測(cè)(目標(biāo)檢測(cè)的一個(gè)例
2022-04-12 10:20:35
如果你從西雅圖駕車往東行，要不了多久就會(huì)看到風(fēng)力發(fā)電機(jī)組。這些巨大的機(jī)器遍布在連綿起伏的丘陵和平原上，從刮過其間從不間斷的風(fēng)中生產(chǎn)電力。其中每一臺(tái)風(fēng)機(jī)都會(huì)生成海量的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)被用于強(qiáng)化機(jī)器學(xué)習(xí)
2021-07-12 06:19:05
的運(yùn)行速度跟它的低層語言實(shí)現(xiàn)的運(yùn)行速度相比擬的。你沒有必要擔(dān)心程序的運(yùn)行速度。值得知道的Python程序庫Scikit-learn你剛開始學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)嗎？如果你需要一個(gè)涵蓋了特征工程，模型訓(xùn)練和模型測(cè)試所有
2018-12-11 18:37:19
，使用labview訓(xùn)練和部署深度學(xué)習(xí)模型，并配備相關(guān)案例視頻。課程目錄：Tensorflow環(huán)境搭建Object_detection api安裝相關(guān)py文件編譯測(cè)試測(cè)試tensorflow目標(biāo)檢測(cè)學(xué)習(xí)
2020-08-10 10:38:12
1、在Arm虛擬硬件上部署PP-PicoDet模型 經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)工程是從確認(rèn)任務(wù)目標(biāo)開始的，我們首先來簡(jiǎn)單地介紹一下目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)以及本期部署實(shí)戰(zhàn)課程中我們所使用的工具和平臺(tái)?！ ∧繕?biāo)檢測(cè)任務(wù)
2022-09-16 14:42:09
CV：基于Keras利用訓(xùn)練好的hdf5模型進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)實(shí)現(xiàn)輸出模型中的臉部表情或性別的gradcam(可視化)
2018-12-27 16:48:28
有很多方法可以將經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到移動(dòng)或嵌入式設(shè)備上。不同的框架在各種平臺(tái)上支持Arm，包括TensorFlow、PyTorch、Caffe2、MxNet和CNTK，如Android
2023-08-02 06:43:57
我正在嘗試使用 eIQ 門戶訓(xùn)練人臉檢測(cè)模型。我正在嘗試從 tensorflow 數(shù)據(jù)集 (tfds) 導(dǎo)入數(shù)據(jù)集，特別是 coco/2017 數(shù)據(jù)集。但是，我只想導(dǎo)入 wider_face。但是，當(dāng)我嘗試這樣做時(shí)，會(huì)出現(xiàn)導(dǎo)入程序錯(cuò)誤，如下圖所示。任何幫助都可以。
2023-04-06 08:45:14
通常不會(huì)攻擊，直到玩家采取行動(dòng)。附帶說明一下，可以在運(yùn)行時(shí)切換 NN 模型，如下面的示例代碼所示：基于 Arm 的設(shè)備上的智能代理該游戲已部署到 Arm 設(shè)備上的 Windows。然后，我們
2022-08-15 15:43:38
機(jī)器學(xué)習(xí) 部署 嵌入式 介紹 (Introduction)Thanks to libraries such as Pandas, scikit-learn, and Matplotlib
2021-12-14 08:30:40
接近。如果我們用超高次多項(xiàng)式訓(xùn)（cha）練（zhi），則訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的結(jié)果肯定為“全對(duì)”。這么說全部數(shù)據(jù)上的結(jié)果也接近全對(duì)了？不是的。這時(shí)的模型是多個(gè)“罐子取球”的疊加：在機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們需要在巨大
2016-03-04 10:34:38
） 應(yīng)用于 OCR 文本識(shí)別任務(wù)。我們將向您展示從模型訓(xùn)練到應(yīng)用程序部署的端到端開發(fā)工作流程。您將學(xué)習(xí)如何： 1. 使用PaddleOCR獲得經(jīng)過訓(xùn)練的英文文本識(shí)別模型 2. 導(dǎo)出 Paddle
2022-09-02 14:48:31
我正在嘗試通過 cube-ai 擴(kuò)展將機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署到 STM32H743ZIT6。該模型采用 .tflite 格式。當(dāng)我嘗試分析模型時(shí)，結(jié)果如下：該工具指出 MCU 總共有 512KB 可用，模型超過了它，但在數(shù)據(jù)表上我發(fā)現(xiàn)有 1024KB。什么原因？
2022-12-30 08:57:53
如何去設(shè)計(jì)一款合理的電子硬件解決方案，從而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)有效的大規(guī)模生產(chǎn)與部署？怎樣去驗(yàn)證可部署目標(biāo)硬件與軟件算法模型之間的算法性能一致性？System Generator是什么?有什么功能？
2021-04-08 06:25:48
的數(shù)據(jù)可以對(duì)未來的數(shù)據(jù)進(jìn)行推測(cè)與模擬，因此都是使用歷史數(shù)據(jù)建立模型，即使用已經(jīng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練，然后使用該模型去擬合未來的數(shù)據(jù)。 在我們機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程中，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)過擬合和欠擬合的現(xiàn)象。訓(xùn)練一開始，模型通常會(huì)欠擬合，所以會(huì)對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，然而等到訓(xùn)練到一定程度的時(shí)候，就需要解決過擬合的問題了。
2021-01-28 06:57:47
深度融合模型的特點(diǎn)，背景深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練完成之后，部署并應(yīng)用在生產(chǎn)環(huán)境的這一步至關(guān)重要，畢竟訓(xùn)練出來的模型不能只接受一些公開數(shù)據(jù)集和榜單的檢驗(yàn)，還需要在真正的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下創(chuàng)造價(jià)值，不能只是為了PR而
2021-07-16 06:08:20
驅(qū)動(dòng)程序，用于與DBM10芯片進(jìn)行通信。SoC還具有跨平臺(tái)工具鏈，該工具鏈支持所有常用的人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）框架，以簡(jiǎn)化算法部署。工程師可以開發(fā)，訓(xùn)練和測(cè)試算法；接下來，他們可以將其保存為標(biāo)準(zhǔn)
2021-03-03 10:46:14
我想用labview做一個(gè)數(shù)據(jù)采集上位機(jī)，下位機(jī)采集來的數(shù)據(jù)通過串口傳到上位機(jī)，之后把數(shù)據(jù)輸入機(jī)器學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行分類。聽說可以用matlabscript，但是我看在matlab里使用模型時(shí)都是用的函數(shù)，比如predict()或是sim()，這些函數(shù)也可以在matlabscript里調(diào)用嗎？
2018-03-21 23:20:24
上課時(shí)間安排2022年05月27日 — 2022年05月30日No.1 第一天一、機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介與經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法介紹 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？機(jī)器學(xué)習(xí)框架與基本組成機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練步驟機(jī)器學(xué)習(xí)問題的分類
2022-04-21 15:15:11
開發(fā)中使用的標(biāo)準(zhǔn)方法，即不是移動(dòng)軟件或獨(dú)立設(shè)備。嵌入 。將你的模型直接嵌入到你的應(yīng)用程序中。這通常用于機(jī)器人和獨(dú)立設(shè)備，有時(shí)也用于移動(dòng)應(yīng)用程序。如果你打算直接將你的模型嵌入到你的應(yīng)用程序中，那么你應(yīng)該
2022-11-01 15:25:02
兩種構(gòu)建業(yè)務(wù)解決方案的途徑，一個(gè)是通過自己使用機(jī)器學(xué)習(xí)PAI來開發(fā)，其中包括實(shí)驗(yàn)的構(gòu)建、模型部署和應(yīng)用等步驟；二是選擇行業(yè)ISV，ISV通過在行業(yè)中的經(jīng)驗(yàn)為客戶構(gòu)建出不同的，可部署在實(shí)際業(yè)務(wù)中的模型
2019-09-18 14:57:22
基于自組織映射網(wǎng)絡(luò)聚類算法，提出HTTP 隧道攻擊異常檢測(cè)模型,討論HTTP 連接樣本特征、SOM 網(wǎng)絡(luò)分步優(yōu)化訓(xùn)練、漏報(bào)與誤報(bào)率的平衡等問題，實(shí)現(xiàn)模型并對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)
2009-09-16 11:13:18
22 邁步機(jī)器人BEAR-H系列是用于輔助腦卒中患者步態(tài)康復(fù)訓(xùn)練的新型可穿戴式下肢外骨骼機(jī)器人。機(jī)器人擁有主動(dòng)被動(dòng)訓(xùn)練模式，通過對(duì)患者髖、膝、踝關(guān)節(jié)提供助力完成行走訓(xùn)練，可以節(jié)省人力，并提高康復(fù)效果
2023-09-20 17:25:48
簡(jiǎn)介 研究機(jī)器學(xué)習(xí)用例： 數(shù)據(jù)科學(xué)家建立了一個(gè)ML模型，并交給了一個(gè)工程團(tuán)隊(duì)在生產(chǎn)環(huán)境部署。數(shù)據(jù)工程師將使用Python的模型訓(xùn)練工作流和Java模型服務(wù)工作流整合。數(shù)據(jù)科學(xué)家專門設(shè)立崗位來訓(xùn)練后期
2017-10-10 14:27:150 監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要任務(wù)就是用模型實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)。我們希望自己的機(jī)器學(xué)習(xí)模型在新數(shù)據(jù)（未被標(biāo)注過的）上取得盡可能高的準(zhǔn)確率。換句話說，也就是我們希望用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的模型能適用于待測(cè)試的新數(shù)據(jù)。正是這樣
2017-10-12 15:33:420 移動(dòng)端高級(jí)持續(xù)性威脅（APT）攻擊是近年來出現(xiàn)的一種極其危險(xiǎn)的攻擊方式，通過竊取信息對(duì)設(shè)備造成高風(fēng)險(xiǎn)且可持續(xù)性的危害。而針對(duì)移動(dòng)端入侵檢測(cè)的方案由于檢測(cè)特征不夠完善，檢測(cè)模型準(zhǔn)確率不高且存在過擬合
2018-03-07 10:36:160 機(jī)器學(xué)習(xí)教育過程中通常傾向于深入學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，教導(dǎo)我們從技術(shù)層面上理解他們的運(yùn)作方式。一旦你的模型被完全訓(xùn)練，將用某些數(shù)據(jù)集來標(biāo)記模型的有效性。一旦模型被驗(yàn)證可以很好的完成任務(wù)，全套的軟件產(chǎn)品將被進(jìn)行部署。
2018-06-27 11:04:033777 機(jī)器學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練完成后，需要經(jīng)過反覆的探索調(diào)校，What-If Tool不需撰寫任何程式碼，就能探索機(jī)器學(xué)習(xí)模型，讓非開發(fā)人員眼能參與模型調(diào)校工作。
2018-09-14 14:47:282321 ，并在 TeslaGPU 上使用 DeepStream SDK 3.0 進(jìn)行部署。這些模型針對(duì) IVA 特定參考使用場(chǎng)景（如檢測(cè)和分類）進(jìn)行了全面地訓(xùn)練。
2018-12-07 14:45:472848 與 R2017a 推出的功能相結(jié)合，可以使用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 模型（AlexNet、VGG-16 和 VGG-19）以及來自 Caffe 的模型（包括 Caffe Model Zoo）?？梢詮念^開始開發(fā)模型，包括使用 CNN 進(jìn)行圖像分類、對(duì)象檢測(cè)、回歸等。
2019-09-16 10:52:471402 雖然Alteryx已經(jīng)有能力根據(jù)基于R編程語言的模型構(gòu)建、訓(xùn)練和評(píng)分，但推廣基于Python、Py Spark和TensorFlow以及R的支持模型。推廣將增加部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型的能力，并為它們生成API，這些API可以從各種應(yīng)用程序開發(fā)環(huán)境調(diào)用。
2020-03-31 15:38:322282 機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練，通常是通過學(xué)習(xí)某一組輸入特征與輸出目標(biāo)之間的映射來進(jìn)行的。一般來說，對(duì)于映射的學(xué)習(xí)是通過優(yōu)化某些成本函數(shù)，來使預(yù)測(cè)的誤差最小化。在訓(xùn)練出最佳模型之后，將其正式發(fā)布上線，再根據(jù)未來
2020-04-10 08:00:000 這篇文章提供了可以采取的切實(shí)可行的步驟來識(shí)別和修復(fù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練、泛化和優(yōu)化問題。
2020-05-04 12:08:002347 國(guó)外媒體報(bào)道，在上周關(guān)于勒索軟件攻擊網(wǎng)絡(luò)連接存儲(chǔ)設(shè)備的消息之后，聯(lián)想EMS的Iomega NAS存儲(chǔ)設(shè)備被發(fā)現(xiàn)易受攻擊。
2020-07-23 11:54:171005 對(duì)抗機(jī)器學(xué)習(xí)的最新研究開始關(guān)注自主駕駛中的視覺感知，并研究了目標(biāo)檢測(cè)模型的對(duì)抗示例。然而在視覺感知管道中，在被稱為多目標(biāo)跟蹤的過程中，檢測(cè)到的目標(biāo)必須被跟蹤，以建立周圍障礙物的移動(dòng)軌跡。由于多目標(biāo)
2021-02-01 11:04:061902 
另一個(gè)因素在于，大多數(shù)系統(tǒng)都在統(tǒng)一的軟件堆棧上運(yùn)行，因此，在攻擊者知道如何接管特定模型或操作平臺(tái)的那一刻，他通常能夠都訪問更多具有類似特征的設(shè)備。
2021-03-04 14:02:082522 深度學(xué)習(xí)作為人工智能技術(shù)的重要組成部分，被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理等領(lǐng)域。盡管深度學(xué)習(xí)在圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)等任務(wù)中取得了較好性能，但是對(duì)抗攻擊的存在對(duì)深度學(xué)習(xí)模型的安全應(yīng)用構(gòu)成了潛在威脅
2021-03-12 13:45:5374 為提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)檢測(cè)模型精度并增強(qiáng)檢測(cè)器對(duì)小目標(biāo)的檢測(cè)能力，提出一種脫離預(yù)訓(xùn)練的多尺度目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型。采用脫離預(yù)訓(xùn)練檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)使其達(dá)到甚至超過預(yù)訓(xùn)練模型的精度，針對(duì)小目標(biāo)特點(diǎn)
2021-04-02 11:35:5026 機(jī)器學(xué)習(xí)開始在越來越多的行業(yè)中得到應(yīng)用，但使用機(jī)器學(xué)習(xí)執(zhí)行任務(wù)的軟件一直受限于第三方軟件商更新模型文中基于區(qū)塊鏈，將訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)消耗的算力和區(qū)塊鏈的工作量證明機(jī)制相結(jié)合，提出并實(shí)現(xiàn)了模型鏈。模型
2021-04-14 16:09:2615 作為模型的初始化詞向量。但是，隨機(jī)詞向量存在不具備語乂和語法信息的缺點(diǎn);預(yù)訓(xùn)練詞向量存在¨一詞-乂”的缺點(diǎn)，無法為模型提供具備上下文依賴的詞向量。針對(duì)該問題，提岀了一種基于預(yù)訓(xùn)練模型BERT和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)
2021-04-20 14:29:0619 攻擊模型，在該模型下設(shè)計(jì)基于Q學(xué)習(xí)算法的偽裝攻擊檢測(cè)算法，實(shí)現(xiàn)在動(dòng)態(tài)環(huán)境下對(duì)偽裝攻擊的檢測(cè)，在此基礎(chǔ)上，分析密鑰生成策略在假設(shè)檢驗(yàn)中的漏報(bào)率、誤報(bào)率和平均錯(cuò)誤率以檢驗(yàn)算法性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠在動(dòng)態(tài)
2021-05-11 11:48:395 根據(jù)密碼芯片功耗曲線的特性，對(duì)支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、K最近鄰、樸素貝葉斯4種機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分析研究，從中選擇用于功耗分析攻擊的最優(yōu)算法。對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的數(shù)據(jù)選取問題，使用多組數(shù)量相同但組成元素
2021-06-03 15:53:585 本文首先介紹了用小樣本訓(xùn)練模型會(huì)導(dǎo)致的問題，再介紹了Few-Shot Learning的基本原理即三大思路下的方法。
2021-06-23 15:02:116238 上，目標(biāo)檢測(cè)模型的訓(xùn)練和部署的過程： 設(shè)備端 ML 學(xué)習(xí)路徑：關(guān)于如何在移動(dòng)設(shè)備上，訓(xùn)練和部署自定義目標(biāo)檢測(cè)模型的分步教程，無需機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)。 設(shè)備端 ML 學(xué)習(xí)路徑 https
2021-08-16 17:09:582877 XENSIV? 傳感器中獲取數(shù)據(jù)、訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí) （ML） 模型，并直接在超低功耗 PSoC? 6 微控制器 （MCU） 上部署實(shí)時(shí)推理模型。
2022-02-11 10:44:131281 雖然大多數(shù)深度學(xué)習(xí)模型都是在 Linux 系統(tǒng)上訓(xùn)練的，但 Windows 也是一個(gè)非常重要的系統(tǒng)，也可能是很多機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者更為熟悉的系統(tǒng)。要在 Windows 上開發(fā)模型，首先當(dāng)然是配置開發(fā)環(huán)境
2022-11-08 10:57:441101 當(dāng)我們辛苦收集數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)清洗、搭建環(huán)境、訓(xùn)練模型、模型評(píng)估測(cè)試后，終于可以應(yīng)用到具體場(chǎng)景，但是，突然發(fā)現(xiàn)不知道怎么調(diào)用自己的模型，更不清楚怎么去部署模型！ 這也是今天“計(jì)算機(jī)視覺研究院”要和大家
2022-12-01 11:30:361684 設(shè)備上的訓(xùn)練（On-device Training）允許預(yù)訓(xùn)練的模型在部署后適應(yīng)新環(huán)境。通過在移動(dòng)端進(jìn)行本地訓(xùn)練和適應(yīng)，模型可以不斷改進(jìn)其結(jié)果并為用戶定制模型。例如，微調(diào)語言模型讓其能從輸入歷史中學(xué)習(xí)
2022-12-05 15:06:28630 機(jī)器學(xué)習(xí)正在突飛猛進(jìn)地發(fā)展，新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型定期出現(xiàn)。這些模型針對(duì)特定數(shù)據(jù)集進(jìn)行了訓(xùn)練，并經(jīng)過了準(zhǔn)確性和處理速度的證明。開發(fā)人員需要評(píng)估 ML 模型，并確保它在部署之前滿足預(yù)期的特定閾值和功能
2022-12-06 14:35:10456 
軟件六大核心功能模型，支持流程設(shè)計(jì)與一鍵批量數(shù)據(jù)運(yùn)行，其中讀碼、OCR識(shí)別、深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練與部署都是當(dāng)期機(jī)器視覺領(lǐng)域人才必須掌握的開發(fā)技能與核心技術(shù)。
2023-01-04 11:26:42472 本教程針對(duì)目標(biāo)檢測(cè)算法yolov5的訓(xùn)練和部署到EASY-EAI-Nano(RV1126)進(jìn)行說明。
2023-01-05 18:00:322155 
與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)相比，深度學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，而大模型則是通過使用大量的模型來訓(xùn)練數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)可以處理任何類型的數(shù)據(jù)，例如圖片、文本等等；但是這些數(shù)據(jù)很難用機(jī)器完成。大模型可以訓(xùn)練更多類別、多個(gè)級(jí)別的模型，因此可以處理更廣泛的類型。另外：在使用大模型時(shí)，可能需要一個(gè)更全面或復(fù)雜的數(shù)學(xué)和數(shù)值計(jì)算的支持。
2023-02-16 11:32:371605 預(yù)訓(xùn)練 AI 模型是為了完成特定任務(wù)而在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型。這些模型既可以直接使用，也可以根據(jù)不同行業(yè)的應(yīng)用需求進(jìn)行自定義。 如果要教一個(gè)剛學(xué)會(huì)走路的孩子什么是獨(dú)角獸，那么我們首先應(yīng)
2023-04-04 01:45:021025 如何評(píng)估機(jī)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(gè)模型。第二，預(yù)測(cè)測(cè)試集的標(biāo)簽。第三，計(jì)算模型對(duì)測(cè)試集的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。
2023-04-04 14:15:19549 作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的 “github”，HuggingFace 已經(jīng)共享了超過 100,000 個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型
2023-05-19 15:57:43494 
預(yù)訓(xùn)練 AI 模型是為了完成特定任務(wù)而在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型。這些模型既可以直接使用，也可以根據(jù)不同行業(yè)的應(yīng)用需求進(jìn)行自定義。
2023-05-25 17:10:09595 Modzy在云中和邊緣部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型。他們構(gòu)建了上面的演示，以向他們的制造客戶展示在工廠中使用機(jī)器學(xué)習(xí)來檢測(cè)缺陷是多么容易和經(jīng)濟(jì)實(shí)惠。
2023-06-12 10:37:19193 
實(shí)踐中的機(jī)器學(xué)習(xí)：在 Google 云平臺(tái)上部署 ML 模型
2023-07-05 16:30:36382 
機(jī)器學(xué)習(xí)是一種方法，利用算法來讓機(jī)器可以自我學(xué)習(xí)和適應(yīng)，而且不需要明確地編程。在許多應(yīng)用中，需要機(jī)器使用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，然后使用該模型來對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)或分類
2023-08-02 17:36:34333 深度學(xué)習(xí)框架區(qū)分訓(xùn)練還是推理嗎 深度學(xué)習(xí)框架是一個(gè)非常重要的技術(shù)，它們能夠加速深度學(xué)習(xí)的開發(fā)與部署過程。在深度學(xué)習(xí)中，我們通常需要進(jìn)行兩個(gè)關(guān)鍵的任務(wù)，即訓(xùn)練和推理。訓(xùn)練是指使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2023-08-17 16:03:11906 想在STM32 MCU上部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型？這份入門教程，讓你一學(xué)就會(huì)~
2023-10-18 17:45:562624 
Torchvision是基于Pytorch的視覺深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架，當(dāng)前支持的圖像分類、對(duì)象檢測(cè)、實(shí)例分割、語義分割、姿態(tài)評(píng)估模型的遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練與評(píng)估。支持對(duì)數(shù)據(jù)集的合成、變換、增強(qiáng)等，此外還支持預(yù)訓(xùn)練模型庫下載相關(guān)的模型，直接預(yù)測(cè)推理。
2023-09-22 09:49:51391 
Hello大家好，今天給大家分享一下如何基于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)圓檢測(cè)與圓心位置預(yù)測(cè)，主要是通過對(duì)YOLOv8姿態(tài)評(píng)估模型在自定義的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，生成一個(gè)自定義的圓檢測(cè)與圓心定位預(yù)測(cè)模型
2023-12-21 10:50:05529 
Hello大家好，今天給大家分享一下如何基于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)工件切割點(diǎn)位置預(yù)測(cè)，主要是通過對(duì)YOLOv8姿態(tài)評(píng)估模型在自定義的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，生成一個(gè)工件切割分離點(diǎn)預(yù)測(cè)模型
2023-12-22 11:07:46259 
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