完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>
电子发烧友网技术文库为您提供最新技术文章,最实用的电子技术文章,是您了解电子技术动态的最佳平台。
决策树是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树),其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试,每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出,而每个叶节点存放一个输出类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始,测试待分类项中相应的特征属性,并按照其值选择输出分支,直到到达叶子节点,将叶子节点存放的类别作为决...
AI 服务器我们瞄准英伟达 DGX A100 和 DGX H100 两款具有标杆性产品力的产品进行分析,鉴于 H100 发布时间较短、资料详尽度不够,我们首先从 DGX A100 出发来观测具有产品力的 AI 服务器的基本架构。...
Voting Scheme 现在我们可以将研究问题定义如下: 前面我们定义了 local coordinates,现在只需要通过一种方法找到最优的 local coordinates 使得 scene 中落在 model 表面的点最多,即可求出物体 pose。...
促使人们意识到暗知识和人工智能的关系的,首先是有学习能力的神经网络在扩大科学经验方面的运用,它明确无误地把暗知识和某一种装置对应起来。也许,人脸识别是最简单的例子。自古以来,人脸识别是(科学)经验知识,而且是一种明晰的经验知识。为什么说人脸识别是一种(科学)经验的明知识?所谓人脸识别实为主体看到某一...
在我们深入研究我认为计算机视觉如此严峻的主要原因之前,我首先需要解释机器如何“看到”图像。当我们人类观看图像时,我们会感知物体,人物或景观。当机器“查看”图像时,他们看到的只是代表单个像素的数字。...
提到RPN网络,就不能不说anchors。所谓anchors,实际上就是一组由rpn/generate_anchors.py生成的矩形。直接运行作者demo中的generate_anchors.py可以得到以下输出。...
在两层神经网络之间,必须有激活函数连接,从而加入非线性因素,提高神经网络的能力。所以,我们先从激活函数学起,一类是挤压型的激活函数,常用于简单网络的学习;另一类是半线性的激活函数,常用于深度网络的学习。...
如果光源不稳定,光照变化较大(存在阴影或者亮斑),则利用HSV通道检测就比RGB检测高效得多。光照变化较大时,对RGB三个色道的参数影响都很大,在实际调参过程中会显得非常麻烦,而且效果不理想。...
人工智能和机器人是现代技术领域中互相关联但也有着明显区别的两个概念。简单的说,在传统的理解下,机器人和人工智能都是计算机科学技术的一部分,并且都是应用于解决具体问题的工具。但它们又有着各自的定义。本文将会详细回答人工智能和机器人的区别,并详细阐述两者的定义、特点、应用领域和未来发展方向。...
在 Zhovnirovsky 参与自行车运动时,他利用可穿戴设备来跟踪大量自行车运动指标 - 如力量、节奏、速度和高度。“各种指标应有尽有。”同样在科技行业工作的 Zhovnirovsky 说。而在游泳运动上,没有任何可穿戴设备可与那些跟踪跑步或自行车运动的设备相媲美。...
深度学习 AI 应用是解锁生产力新时代的关键,人类的创造力能够通过机器得到提高与增强。我们致力于将大量培训数据和海量数学运算用于全面训练每个神经网络。训练可使用大规模批处理功能离线进行,历时数天。经过训练的网络要投入部署,那就面临严格得多的时限要求。...
人工智能和大数据是密不可分的。大数据提供了足够的数据让机器学习,从而使人工智能更加聪明、精确和准确。同时,人工智能也能够为大数据提供更高效的处理手段,例如自动分类、识别和分析。...
机器学习是一种方法,利用算法来让机器可以自我学习和适应,而且不需要明确地编程。在许多应用中,需要机器使用历史数据训练模型,然后使用该模型来对新数据进行预测或分类...