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機器學(xué)習(xí)(Machine Learning),是研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使計算機具有智能的根本途徑,其應(yīng)用遍及人工智能的各個領(lǐng)域,它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
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了解機器學(xué)習(xí) (ML) 的一個子部分,稱為微型機器學(xué)習(xí) (TinyML)、它是什么、它的應(yīng)用程序、硬件和軟件要求以及它的優(yōu)勢。 機器學(xué)習(xí) (ML) 是一...
2023-01-27 標簽:控制器ML機器學(xué)習(xí) 9082 0
為什么以及如何使用 Efinix FPGA 進行 AI/ML 成像 — 第 1 部分:入門
編者按:FPGA 架構(gòu)的新方法帶來了更細粒度的控制和更大的靈活性,以滿足機器學(xué)習(xí) (ML) 和人工智能 (AI) 的需求。這個由兩部分組成的系列的第 1...
如何建立一個線性分類器并進行優(yōu)化. 在這個任務(wù)中,我們將實現(xiàn)一個線性分類器,并用numpy和隨機梯度下降算法對它進行訓(xùn)練。
天線陣列的小型化要求設(shè)計人員將大量元件放置在小面積內(nèi)。這種作用會產(chǎn)生所謂的相互耦合,進而引起串擾和失真,從而導(dǎo)致天線性能惡化和輻射方向圖的潛在失真。如果...
LPDDR5:滿足應(yīng)用的功耗、性能、帶寬和可靠性要求
半導(dǎo)體行業(yè)正在嗡嗡作響的新技術(shù)——人工智能 (AI)、機器學(xué)習(xí) (ML)、物聯(lián)網(wǎng)、汽車等。– 通過簡化我們的日常生活并顯著提高性能、帶寬以及可靠的數(shù)據(jù)處...
機器學(xué)習(xí)43條軍規(guī):關(guān)于機器學(xué)習(xí)(ML)工程的最佳實踐文檔
簡單的啟發(fā)式算法有利于推出產(chǎn)品。但復(fù)雜的啟發(fā)式算法難以維護。當您獲得足夠的數(shù)據(jù)并基本確定自己要嘗試實現(xiàn)的目標后,請考慮使用ML技術(shù)。與大多數(shù)軟件工程任務(wù)...
2018-05-23 標簽:ml機器學(xué)習(xí) 3770 0
什么是機器學(xué)習(xí)?ML 基礎(chǔ)知識簡介
本文旨在為硬件和嵌入式工程師提供機器學(xué)習(xí) (ML)、它是什么、它是如何工作的、為什么它很重要以及 TinyML 如何適應(yīng)。 機器學(xué)習(xí)是一個一直存在且經(jīng)常...
2023-01-27 標簽:人工智能數(shù)據(jù)收集模型 3763 0
在未來十年,我們將見證大多數(shù)經(jīng)典計算向邊緣轉(zhuǎn)移,為機器人、無人機、汽車、醫(yī)療保健和制造以及其他重要行業(yè)的突破性創(chuàng)新注入活力。盡管許多組織都明白追求機器學(xué)...
FPGA設(shè)計:關(guān)于Report QoR Assessment 命令的使用
Report QoR Assessment (RQA) 用于詳述您的設(shè)計 QoR 目標實現(xiàn)的可能性。如果此命令返回的結(jié)果與您的期望不符,那么本篇博文包含...
Arm Ethos-U55是世界上第一款microNPU。這是一種新型的ML處理器,旨在加速嵌入式和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上的ML推理。 評估工具包概述 此評估工具...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化:它是什么,它與TinyML有什么關(guān)系?
本文將基本了解機器學(xué)習(xí)背景下的量化,特別是微型機器學(xué)習(xí)(tinyML)。 主要挑戰(zhàn)tinyML就是怎么拿一個比較大的 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),有時約為數(shù)百兆字節(jié),使其...
2023-01-27 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能模型 3027 0
恩智浦最近推出了MCX投資組合,一個MCU平臺,提供可擴展的性能、并行性、安全性、能效和豐富的外設(shè)集,針對一系列物聯(lián)網(wǎng)、邊緣ML和工業(yè)用例進行了優(yōu)化。M...
2024-04-18 標簽:mcu恩智浦物聯(lián)網(wǎng) 2662 0
SiMa.ai推出針對Edge AI調(diào)整的SoC
面臨的主要技術(shù)挑戰(zhàn)之一是邊緣計算:如何在資源受限的嵌入式設(shè)備上執(zhí)行計算密集型人工智能任務(wù)。在這種追求中,硬件和軟件從根本上相互矛盾,因為設(shè)計人員試圖同時...
深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容就相對比較多了,目前也有非常多的筆記或資料,但是我們可能會感覺深度學(xué)習(xí)的問題并沒有機器學(xué)習(xí)難。頂多會讓我們手推一個反向傳播算法,不會像手推...
2019-02-27 標簽:算法ML機器學(xué)習(xí) 2587 0
了解AI與ML,尤其是對于工業(yè)和嵌入式應(yīng)用
出于嵌入式計算空間的目的,ML的定義涉及使用數(shù)據(jù)和算法來逐步提高嵌入式計算機的準確性。使用統(tǒng)計方法,訓(xùn)練算法進行預(yù)測,并找到與使用中的設(shè)備相關(guān)的關(guān)鍵見解...
機器學(xué)習(xí)(ML)是解決涉及模式識別問題的一個非常好的工具,ML算法能將雜亂的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用信號。其基本流程是基于數(shù)據(jù)產(chǎn)生模型,然后利用模型預(yù)測輸出,...
2023-05-19 標簽:mcuML機器學(xué)習(xí) 1673 0
隨著個人與企業(yè)所產(chǎn)生及使用的資料量急劇增長,為了支持使用人工智能 (AI)、機器學(xué)習(xí) (ML) 等復(fù)雜模型的應(yīng)用,云服務(wù)供應(yīng)商需要一套全新的架構(gòu)來存儲、...
將可能變?yōu)楝F(xiàn)實:利用Arm技術(shù)實現(xiàn)邊緣AI和ML
邊緣 AI 也將轉(zhuǎn)變我們與物理世界的互動方式,開啟人類創(chuàng)新創(chuàng)造的嶄新篇章。
機器學(xué)習(xí)進階之線性代數(shù)-奇異值分解(上)
在機器學(xué)習(xí)(ML)中,最重要的線性代數(shù)概念之一是奇異值分解(SVD)和主成分分析(PCA)。在收集到所有原始數(shù)據(jù)后,我們?nèi)绾伟l(fā)現(xiàn)其中的結(jié)構(gòu)?例如,通過過...
2023-05-22 標簽:MLSVD機器學(xué)習(xí) 1346 0
隨著邊緣機器學(xué)習(xí) (ML) 應(yīng)用的不斷發(fā)展,EE 需要了解邊緣的 ML,尤其是在處理和處理硬件方面。 隨著邊緣的日益擴散 機器學(xué)習(xí) 技術(shù)上,工程師有必要...
2023-01-27 標簽:處理器ML機器學(xué)習(xí) 1346 0
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