深度学习需要pca降维吗_机器学习平台
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...
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,甚至可以将过程简化为在待调研的原始特征中往一张样本表格里加列的操作后利用深度学习框架自动学习和提取信息。 总体来说字节跳动的机器学习和训练样本在其业务中发挥着重要作用。通过建立强大的训练平台、积累海量的训练样本...
我的深度学习项目经验分享|社区征文
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关键... 是一个项目是否能成功的重要关注点。## 详细设计数据采集后需要使用适当的图像处理库(如OpenCV)对视频流进行预处理,如去噪、降低分辨率等。去噪处理是因为实时视频流可能会受一些干扰,摄像头本身的噪声,光线变...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
目前存在的机器学习,从处理的时空地点划分为3种形态,云端ML、边缘ML和TinyML。TinyML正是针对占比超过95%以上的物联网实时数据处理场景。
特惠活动
深度学习需要pca降维吗_机器学习平台-优选内容
深度学习需要pca降维吗_机器学习平台-相关内容
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大... 所以数据集是特别特别重要滴!!!尤其对于工业领域的缺陷瑕疵检测,一个高质量的数据集就等于成功了一半。那工业领域的数据集是怎样获取滴腻?一般是人工或机器拍摄得到的宝贵数据。拿轨面伤损数据集来说,拍摄者站在...
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... 要确保模型在端侧设备上的高效运行,需要面对一系列挑战,包括性能瓶颈和资源利用率。通过模型优化方案,参赛者将深入挖掘Stable Diffusion技术的性能潜力,结合oneAPI技术堆栈,实现在指定硬件平台上的部署优化,为生成...
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... 道路维护等),边缘计算可快速反应,及时通知相关人员处理。智能制造:在生产中,很多传感器和设备会产生大量数据。依据边缘计算,可实时监控生产线的运作,预测隐性故障与维护规定,提高工作效能和产品质量。同时,边缘计...
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... Google在顶级机器学习会议上发表了论文“Attention is all you need”提出了 Transformer,一种自注意力机制来学习文本的表示。Transformer 是一个标准的编码--解码结构,包括一系列编码与解码器的堆叠,在自然语言处...
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...
万字长文带你弄透Transformer原理|社区征文
> 🍊作者简介:[秃头小苏](https://juejin.cn/user/1359414174686455),致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好... 这部分我推荐大家听听李宏毅老师的课程:[台大李宏毅21年机器学习课程 self-attention和transformer](https://www.bilibili.com/video/BV1Xp4y1b7ih?p=1&vd_source=12c43aedc12b9cf10b775c0015015b86)🍁🍁🍁...
veImageX演进之路:我用图像压缩算法为公司省了30%成本
**前言** 日前,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。在保证同样主观质量的前提下,如何将图像压缩到更小体积便于互联网信息传输,火山引擎视频云团队不断突破压缩技术“天花板”。字节跳动在公司成立之初就建设了图像处理平台,起初主要服务于今日头条APP的图文资源。随着业务扩展,后逐...
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
维数变化很大,从几个到几千个不等。这些数据可能包括文本、图像、音频和视频,使用各种过程(如机器学习模型、词嵌入或特征提取技术)将其转换为向量。**典型的三大向量数据:****图像向量**:依据深度学习模型获得... 平台强悍的测算、存储和负载平衡服务,向量数据库能够实现高效、可扩展性跟高容错性,为用户提供稳定可靠的数据库服务。**高性能**:利用查找、缓存、并行等技术,增强对向量数据检索、聚类、降维等行为的速度与精确...
从100w核到450w核:字节跳动超大规模云原生离线训练实践
抖音搜索等业务的超大规模深度学习训练——以上场景的机器学习训练均是基于 **Primus** **训练框架**完成。整个机器学习生态**从上到下分为“平台层”“框架层”“资源层”** 3个部分。字节跳动算法工程师使用 Reckon 训练平台完成了模型编写、训练、上线的全部过程。Reckon 训练平台中包含基于 TF 深度优化定制的 4 大深度学习框架——Lagrange 框架、Lagrange-Lite、蒲公英、美洲豹,**这4个框架均通过** **Primus** **框架进...
