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• 详细解读YOLOV7网络架构设计

  YOLOV7提出了辅助头的一个训练方法，主要目的是通过增加训练成本，提升精度，同时不影响推理的时间，因为辅助头只会出现在训练过程中。...

  800次阅读 · 0评论 神经网络CBM实时系统目标检测网络架构
  

• 如何训练这些神经网络来解决问题？

  在神经网络建模中，经常会出现关于神经网络应该有多复杂的问题，即它应该有多少层，或者它的滤波器矩阵应该有多大。这个问题没有简单的答案。与此相关，讨论网络过拟合和欠拟合非常重要。过拟合是模型过于复杂且参数过多的结果。我们可以通过比较训练数据损失和测试数据损失来确定预测模型对训练数据的拟合是太差还是太好。...

  737次阅读 · 0评论 滤波器神经网络人工智能卷积神经网络
  

• 解读大模型FP量化的解决方案

  在 LLaMA, BERT 以及 ViTs 模型上，4-bit 量化皆取得了远超 SOTA 的结果。特别是，这篇文章展示了 4-bit 量化的 LLaMA-13B 模型，在零样本推理任务上达到平均 63.1 的分数，只比完整精度模型低了 5.8 分，且比之前的 SOTA 方法平滑量高出了 12.7，...

  978次阅读 · 0评论 浮点数大模型LLM
  

• AI芯片设计的模式和问题

  　人工智能涵盖了从训练算法到推理的方方面面。它包括大量的训练计划，以及可以适应微型物联网设备的tinyML算法。此外，它越来越多地用于芯片设计的许多方面，以及在晶圆厂中，以关联来自这些芯片的制造、检查、计量和测试的数据。它甚至在现场用于识别故障模式，这些模式可以反馈到未来的设计和制造过程中。...

  357次阅读 · 0评论 gpu芯片设计人工智能机器学习AI芯片
  

• AI Transformer模型支持机器视觉对象检测方案

  使用机器视觉进行对象检测需要 AI 模型/算法在 AI 芯片、FPGA 或模块上运行。它们通常被称为“人工智能引擎”。在首次训练后，可以部署 AI 模型以在适当的硬件上运行，以做出预测和/或决策，通常称为“推理”。确保硬件开发能够跟上新 AI 模型的创新非常重要。...

  530次阅读 · 0评论 fpga微处理器机器视觉AI人工智能
  

• 如何在PyTorch中使用扩散模型生成图像

  除了顶尖的图像质量，扩散模型还带来了许多其他好处，包括不需要对抗性训练。对抗训练的困难是有据可查的。在训练效率的话题上，扩散模型还具有可伸缩性和并行性的额外好处。...

  531次阅读 · 0评论 解码器机器学习pytorch
  

• 浅谈人工智能工作负载对处理器设计的影响

  　　人工智能还可能在小芯片领域发挥重要作用，在那里，半定制和定制硬件模块可以被表征并添加到设计中，而无需从头开始创建一切。英特尔和AMD等大型芯片制造商已经在内部这样做了一段时间，但无晶圆厂公司处于劣势。...

  318次阅读 · 0评论 AMD英特尔晶圆芯片制造人工智能

• 全面分析服务器/AI计算的算力框架

  NAND、DRAM等核心存储器在制程方面临近极限，不断探索“3D”等多维解决方案。HBM基于其高宽带特性，成为了高性能GPU的核心组件，市场前景广阔。...

  692次阅读 · 0评论 集成电路gpu服务器图形处理器ChatGPT
  

• 常用的十大机器学习算法介绍

  Boosting是一种集成技术，尝试从多个弱分类器创建强分类器。这是通过从训练数据构建模型，然后创建第二个模型来尝试纠正第一个模型中的错误来完成的。添加模型，直到完美预测训练集或添加最大数量的模型为止。...

  524次阅读 · 0评论 神经网络向量机函数机器学习随机森林
  

• 基于人工智能算法的推荐系统原理及优势

  推荐系统是一种人工智能或人工智能算法，通常与机器学习相关，使用大数据向消费者建议或推荐其他产品。这些推荐可以基于各种标准，包括过去的购买、搜索历史记录、人口统计信息和其他因素。推荐系统非常有用，因为它们可以帮助用户了解自己无法自行找到的产品和服务。...

  2693次阅读 · 0评论 gpu人工智能机器学习推荐系统大数据
  

• 什么是人工智能？人工智能背后的技术原理和应用

  图灵测试在 20 世纪 50 年代已经提出，那时没有计算机。图灵测试指测试者与被测试者（一个人或一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果机器让平均每个参与者做出超过 30% 的误判，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。以前有一些人可能不理解，...

  2480次阅读 · 0评论 机器人AI人工智能机器学习OpenAI
  

• 中国人工智能发展的发展如何

  人工智能的发展历史只有六七十年。人工智能也叫人造智能，就是由人制造出来的模仿人的智能，一般通过机器人、计算机等载体表现出来。人工智能有两个重要概念：一个是通用人工智能或者叫强人工智能，如果这种智能系统的功能、能力和人一样，甚至超过人，就叫强人工智能系统。...

  688次阅读 · 0评论 计算机模拟信号语音识别人工智能无人驾驶

• AI基础软件框架的基本概念和分类

  九章云极、亚马逊云科技、华为云、阿里云、腾讯云、Databricks和百度云被评为国内AI基础软件市场的 "领导者"。...

  541次阅读 · 0评论 AI机器学习GPT深度学习OpenAI
  

• 一文解析向量数据库的大模型之路

  数据在 MaaS 时代很重要，市场的火热映射到具体的企业行为上，表现为大批量垂直模型的推出、数据库企业融资数量增加、数据库使用量陡然增长等。...

  678次阅读 · 0评论 数据库腾讯云大模型
  

• 关于深度学习模型Transformer模型的具体实现方案

  Transformer 本质上是一个 Encoder-Decoder 架构。因此中间部分的 Transformer 可以分为两个部分：编码组件和解码组件。...

  523次阅读 · 0评论 解码器编码器深度学习Transformerrnn
  

• AI 模型构建的五个过程详解

  AI 模型构建的过程 模型构建主要包括 5 个阶段，分别为模型设计、特征工程、模型训练、模型验证、模型融合。...

  8440次阅读 · 0评论 HTTPAI机器学习深度学习
  

• 中国电信大模型做得怎么样了？

  千亿参数的星辰大模型发布。从2021年10月启动自研城市治理大模型，星辰大模型已经走过语义大模型、多模态大模型、语音大模型到下一代数字人的阶段发展，2023年6月发布百亿参数大模型，短短4个月后就发布千亿参数大模型，用迅猛发展来总结应该是准确的单词。...

  750次阅读 · 0评论 中国电信人工智能大模型
  

• 如何从第一性原理看大模型Agent技术原理

  人的视觉识别过程是一个层次性的关系，从最初级的视觉皮层一直到更高级的皮层，从简单的视觉边缘特征到线条的方向性，再到线条之间的组合，如角等更高维特征的形成，直到形成物体的感知。...

  2534次阅读 · 0评论 机器人神经网络运动控制Agent大模型
  

• 人工智能安全一体化治理的基本框架

  本报告是房超教授在2023年10月14-15日由中国人工智能学会（CAAI）主办、CAAI人工智能伦理与治理工委会承办的“首届人工智能伦理与治理大会”上进行的邀请报告《人工智能安全一体化治理：基本原理与框架》。...

  364次阅读 · 0评论 AI人工智能
  

• 人工智能大语言模型的运行原理

  经过一个前馈全连接网络进行特征提取和表示变换。为了训练更深层的模型，还使用了残差连接、层规范化等技术。位置编码为模型加入了顺序信息。大量的参数支持复杂的语义计算。...

  2010次阅读 · 0评论 HTTP数据存储DNS人工智能MySQL
  
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