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擴(kuò)散模型最早來源于物理中的熱力學(xué),最近卻在人工智能領(lǐng)域大放異彩。還有什么物理理論可以推動(dòng)生成模型研究的發(fā)展呢?
2022-10-20 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)人工智能模型 2k 0
人工神經(jīng)元模型中常見的轉(zhuǎn)移函數(shù)有哪些
人工神經(jīng)元模型是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ),它模擬了生物神經(jīng)元的工作原理。在人工神經(jīng)元模型中,轉(zhuǎn)移函數(shù)起著至關(guān)重要的作用,它決定了神經(jīng)元的輸出。以下是一些常見的轉(zhuǎn)移...
2024-07-11 標(biāo)簽:網(wǎng)絡(luò)函數(shù)模型 2k 0
GIS(地理信息系統(tǒng))是一種集成數(shù)據(jù)、軟件和硬件技術(shù),用于捕獲、存儲(chǔ)、管理、分析和顯示地理數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。在GIS中,制作最小阻力模型可以用于研究生物遷徙、...
2024-02-25 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)衛(wèi)星硬件 2k 0
CNN和Transformer常作為深度學(xué)習(xí)模型的首選基礎(chǔ)模塊,被應(yīng)用于各種場(chǎng)景,如文本、視覺、語音信號(hào)處理及其各種下游應(yīng)用。然而這兩個(gè)基礎(chǔ)模塊都有著其...
2025-01-06 標(biāo)簽:網(wǎng)絡(luò)模型自然語言處理 2k 0
HarmonyOS 3.1 版本(API 9)推出了全新應(yīng)用開發(fā)模型 - Stage 模型,該模型重新定義了應(yīng)用開發(fā)的能力邊界,從應(yīng)用開發(fā)模型的角度,支...
在許多應(yīng)用中,將傳輸線建模為無損結(jié)構(gòu)可以是線路真實(shí)世界行為的合理可接受的表示。這種無損模型使我們能夠深入了解傳輸線的不同屬性。然而,如果我們需要考慮信號(hào)...
2023-07-25 標(biāo)簽:等效電路傳輸線趨膚效應(yīng) 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
Anthropic開源了一套MCP協(xié)議,它為連接AI系統(tǒng)與數(shù)據(jù)源提供了一個(gè)通用的、開放的標(biāo)準(zhǔn),用單一協(xié)議取代了碎片化的集成方式。本文教你從零打造一個(gè)MC...
基于DeepPCB這個(gè)公開數(shù)據(jù)集,總計(jì)有1500份的模板-缺陷圖像數(shù)據(jù)對(duì),總計(jì)圖像3000張,對(duì)應(yīng)text格式的1500個(gè)標(biāo)注文本描述文件。包含PCB主...
ELMER: 高效強(qiáng)大的非自回歸預(yù)訓(xùn)練文本生成模型
每個(gè)單詞都依賴于輸入文本與之前生成的單詞。自回歸生成模型只建模了前向的單詞依賴關(guān)系,依次生成的結(jié)構(gòu)也使得自回歸模型難以并行化。目前大部分預(yù)訓(xùn)練生成模型均...
一個(gè)工具搞定標(biāo)注數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換
通常情況下,新模型發(fā)布后,其對(duì)應(yīng)的 github 倉(cāng)庫(kù)中都會(huì)有提供自定數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的任務(wù)腳本,開發(fā)者可以基于自己的數(shù)據(jù)集,快速實(shí)現(xiàn)對(duì)該模型結(jié)構(gòu)的訓(xùn)練與驗(yàn)證...
2023-05-26 標(biāo)簽:英特爾數(shù)據(jù)格式模型 2k 0
要想做好數(shù)據(jù)分析必定要理解和熟悉掌握各類數(shù)據(jù)分析模型,但大部分文章只是給你羅列出了有哪幾種數(shù)據(jù)分析模型及對(duì)應(yīng)理論,并未用實(shí)例來輔助說明。
2022-10-24 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)分析 2k 0
具體的詞對(duì)關(guān)系分類示例如圖2所示。其中S-T表示兩個(gè)詞是某個(gè)觸發(fā)詞的頭部和尾部,S-A表示兩個(gè)詞是某個(gè)論元的頭部和尾部(如”Citic”->”Se...
2022-09-30 標(biāo)簽:編碼器網(wǎng)絡(luò)框架 2k 2
基于雙向塊浮點(diǎn)量化的大語言模型高效加速器設(shè)計(jì)
本文提出雙向塊浮點(diǎn)(BBFP)量化格式及基于其的LLMs加速器BBAL,通過雙向移位與重疊位設(shè)計(jì)顯著降低量化誤差,提升非線性計(jì)算效率,實(shí)現(xiàn)精度、吞吐量和...
多層數(shù)據(jù)管理方案解決AUTOSAR CP Composition級(jí)別共享代碼生成問題
在實(shí)際的項(xiàng)目中,我們經(jīng)常會(huì)遇到大規(guī)模模型代碼生成的共享代碼問題,而且常常還會(huì)涉及到自定制存儲(chǔ)類,AUTOSAR Composition,多層數(shù)據(jù)管理方案...
2023-05-11 標(biāo)簽:matlab數(shù)據(jù)管理AUTOSAR 2k 0
相機(jī)傳感器物理建模中的畸變?cè)O(shè)計(jì)
在自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)中,相機(jī)傳感器的應(yīng)用十分廣泛,無論是前視,側(cè)視,環(huán)視甚至車內(nèi),相機(jī)傳感器都發(fā)揮著至關(guān)重要的作用,目前帶有ADAS和自動(dòng)駕駛功能的汽車,...
將數(shù)據(jù)預(yù)處理嵌入AI模型的常見技巧
本文將介紹基于 OpenVINO 模型優(yōu)化器或預(yù)處理 API 將數(shù)據(jù)預(yù)處理嵌入 AI 模型的常見技巧,幫助讀者在硬件投入不變的情況下,進(jìn)一步提升端到端的...
如何在TensorFlow中構(gòu)建并訓(xùn)練CNN模型
在TensorFlow中構(gòu)建并訓(xùn)練一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型是一個(gè)涉及多個(gè)步驟的過程,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型設(shè)計(jì)、編譯、訓(xùn)練以及評(píng)估。下面,我將詳細(xì)闡...
2024-07-04 標(biāo)簽:模型tensorflow卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2k 0
如何充分挖掘預(yù)訓(xùn)練視覺-語言基礎(chǔ)大模型的更好零樣本學(xué)習(xí)能力
因此,合適的prompt對(duì)于模型的效果至關(guān)重要。大量研究表明,prompt的微小差別,可能會(huì)造成效果的巨大差異。研究者們就如何設(shè)計(jì)prompt做出了各種...
2022-10-19 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集Clip 2k 0
任意模型都能蒸餾!華為諾亞提出異構(gòu)模型的知識(shí)蒸餾方法
相比于僅使用logits的蒸餾方法,同步使用模型中間層特征進(jìn)行蒸餾的方法通常能取得更好的性能。然而在異構(gòu)模型的情況下,由于不同架構(gòu)模型對(duì)特征的不同學(xué)習(xí)偏...
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