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機器學習(Machine Learning),是研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結構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,其應用遍及人工智能的各個領域,它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
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如前文所討論的那樣,ML模型通常依賴于大量的并行運算。本質(zhì)上講,它們需要原始的計算能力。但是,在算力和設備消耗的實際功率之間始終要進行權衡與取舍。要將M...
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,訓練算法進行預測,并找到與使用中的設備相關的關鍵見解...
傳統(tǒng)的單片 SoC 正在達到超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的人工智能 (AI)、機器學習 (ML) 和高性能計算 (HPC) 等數(shù)據(jù)密集型應用的功耗、性能和面積 (P...
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,以滿足機器學習 (ML) 和人工智能 (AI) 的需求。這個由兩部分組成的系列的第 1...
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)、機器學習 (ML) 等復雜模型的應用,云服務供應商需要一套全新的架構來存儲、...
神經(jīng)網(wǎng)絡量化:它是什么,它與TinyML有什么關系?
本文將基本了解機器學習背景下的量化,特別是微型機器學習(tinyML)。 主要挑戰(zhàn)tinyML就是怎么拿一個比較大的 神經(jīng)網(wǎng)絡,有時約為數(shù)百兆字節(jié),使其...
2023-01-27 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能模型 3027 0
本文旨在為硬件和嵌入式工程師提供機器學習 (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。 機器學習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 3761 0
機器學習(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,然后利用模型預測輸出,...
FPGA的Block RAM級聯(lián)架構給AI/ML帶來超高數(shù)據(jù)流通量
隨著數(shù)據(jù)中心、人工智能、自動駕駛、5G、計算存儲和先進測試等應用的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)流量不斷增大,不僅需要引入高性能、高密度FPGA來發(fā)揮其并行計算和可編程硬...
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)設備上的ML推理。 評估工具包概述 此評估工具...
FPGA設計:關于Report QoR Assessment 命令的使用
Report QoR Assessment (RQA) 用于詳述您的設計 QoR 目標實現(xiàn)的可能性。如果此命令返回的結果與您的期望不符,那么本篇博文包含...
機器學習43條軍規(guī):關于機器學習(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。與大多數(shù)軟件工程任務...
如何建立一個線性分類器并進行優(yōu)化. 在這個任務中,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練。
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