深度学习需要pca降维吗
社区干货
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段,我的主要工作是研究基于深度学习的图像去雾工作。随着现代工业文明的发展进步,大气污染现象愈... 因此需要对图像进行预处理,以降低雾霾对其成像质量的影响。有雾的图像存在对比度低、饱和度低、细节丢失、颜色偏差等问题,严重影响对图像的分析,如分类、定位、检测、分割等。所以在现在,研究图像去雾对所有研究人...
我的深度学习项目经验分享|社区征文
是利用视频分析技术结合深度学习构建的一个智能视频监控系统,用来进行实时监测和分析人员活动,提供监测识别和报警等功能,还能用于大数据分析,远程访问和管理等等。下面我将使用软件工程的思路,为大家详细介绍我是如何使用深度学习与视频分析技术构建项目的。# 项目细节## 需求分析这可能是一个与本文主题关联不大的模块,为了能让读者清楚了解项目背景,就简单总结几点项目需求。首先在功能方面,系统大致需要能解码视频并提取...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
能够将GPT-3规模大模型训练成本降低90%以上。未来,如何在大量的优化策略中根据硬件资源条件自动选择最合适的优化策略组合,是值得进一步探索的问题。此外,现有的工作通常针对通用的深度神经网络设计优化策略,如何... 缺乏必要联想,还有可信度的问题,甚至能凭空捏造。另外,在使用大模型时,需要熟练运用思维链、结合多家大模型进行优化,才能获得更优质的结果。除此之外,在和大模型交流过程中,确实能被它查漏补缺、借鉴想法,个人认为...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
**边缘ML:** 是指机器学习在不处于核心数据中心的,企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房,现场服务器,以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有...
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深度学习需要pca降维吗-优选内容
深度学习需要pca降维吗-相关内容
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
在传统的机器学习中,特征工程是非常重要的一环,通常需要大量的人工、时间和精力来处理数据和特征。而随着深度学习的发展,我们可以利用深度学习的特征提取能力,通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过程简... 我们也可以看出当前需要解决的一些问题及为实现降本增效目标需要调整的地方。 首先,需要**优化** **训练样本** **的存储大小**,减少存储成本。随着数据集的规模增长,存储需求、成本也会相应增加,这对于大规模...
基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文
**基于深度学习的探地雷达图像去杂波**凭借强大的特征表示和学习能力,基于深度学习的方法已被广泛用于解决探地雷达杂波去除任务。由于 GPR 数据具有波速变化和反射不连续性等特性,可能需要大量的标记数据才能训练... 该方法将 SE 注意力机制的压缩降维方式进行改进,节省了压缩降维消耗的时间。转而采用能使网络提取到更多通道间依赖关系的 1 维卷积局部跨通道交互方式。该方法可以根据通道数自适应地选择 1 维卷积的核大小,以确定...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
能够快速反映设备层的需要,降低传送数据的延迟。云计算层该层专门从事全球数据处理、剖析和存储,并承担运用的思路解决方法。云计算层可视为边缘计算的“大脑”,负责协调及管理系统的运行。# 3.边缘计算的特点低延迟:由于系统边缘的数据处理和应用逻辑,能够降低传送数据位置和时长,从而减少了延迟。这对需要实时反馈的应用场景(如自动驾驶、远程医疗等)至关重要。高效:边缘计算能彻底解决海量信息,减轻云计算核心压力,提高...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
涵盖机器学习、深度学习和数据分析等多个方面,同时为参赛者提供实践机会,通过解决问题和实现功能,更好地理解和运用oneAPI技术。**Stable Diffusion**是2022年发布的深度学习图像化生成模型,它主要用于根据文本的... 利用**VAE**的编码器将**输入图片Input**降维,得到**Latent Image Input**。利用训练好的**DM**,不断对图片进行噪声预测,并对**Latent Image Input**进行去噪,经过一定步骤后得到去除了噪声的**Latent Image Outpu...
大模型助力科技革命:2023年的里程碑与大模型的未来展望 | 社区征文
# 📑前言> 对大模型的简单理解:有着大量数据进行的深度学习或机器学习的模型,这些数据可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元,以增加模型的表示能力... 降低模型成本。发展趋势客观之下,大模型的发展也面临一系列挑战。首先,投入大量金钱和时间是必要的,因为大模型需要强大的硬件支持、大量的软件和计算资源。数据质量和标注是另一个关键问题,因为大模型的训练需要...
图像处理解决方案 veImageX 技术演进之路
> 作者|周强近日,第五届深度学习图像压缩挑战赛(以下将简称“ CLIC 大赛”)比赛结果公布,首次参赛的火山引擎视频云多媒体实验室夺得视频压缩赛道第一名。压缩技术对于图像、视频应用十分重要。在保证同样的质量前... 需要查询数据仓库获取对应的数据。涉及到域名的场景,需要依赖 veImageX 的域名管理服务,和接入与分发的各个组件交互。**算子仓库**,图像算法开发人员借此可以方便地管理、发布、运维图片算法模型。云数据迁移服务...
AI与深度学习的一年 | 社区征文
及时和准确的癫痫诊断对患者而言是至关重要的。脑电(electroencephalogram,EEG)是根据放置在脑部的颅内电极或头皮表面电极采集获得的,表示大脑中神经元放电活动,这些活动包含了大脑的实时信息。深度学习方法能以更方便的方式对特征进行提取,在图像分类、人工智能等领域取得了良好的效果。近些年来,一些研究人员开始将深度学习方法应用于癫痫发作检测领域。# 方法## 1融合GCN和transformer的癫痫自动检测模型基于GCN和trans...
图像处理解决方案 veImageX 技术演进之路
近日,第五届深度学习图像压缩挑战赛(以下将简称“ CLIC 大赛”)比赛结果公布,首次参赛的火山引擎视频云多媒体实验室夺得视频压缩赛道第一名。压缩技术对于图像、视频应用十分重要。在保证同样的质量前提下,如何将图... 需要查询数据仓库获取对应的数据。涉及到域名的场景,需要依赖 veImageX 的域名管理服务,和接入与分发的各个组件交互。**算子仓库**,图像算法开发人员借此可以方便地管理、发布、运维图片算法模型。云数据迁移服务...
未来向量数据库的崛起与多元化场景创新 主赛道 | 社区征文
我们要更有效的解决图象、语音和视频等各种非结构化数据。这种信息往往有复杂的关系和模式,不能用传统的结构型数据来表示与分析。向量数据可以在多维空间中提到数据的特点,能通过深度学习模型来达到最准确、更有效... 降维等行为的速度与精确性;**高可扩展性**:利用分布式、云计算、边缘计算等技术,提高对向量数据的存储、管理和查询规模和稳定性;**高兼容性**:向量数据库可以支持多种类型和格式的向量数据,以及多种语言和平台的接...
