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深度学习优化支持向量机

面向机器学习应用开发者,提供 WebIDE 和自定义训练等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务的企业级机器学习平台

社区干货

AI与深度学习的一年 | 社区征文

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transformer的癫痫自动检测模型,该网络模型处理过程中可以分成三个步骤:特征提取、重构和分类。在特征提取阶段,通过GCN对输入的脑电信号进行去噪并进行特征提取处理;特征重构阶段将处理后的数据作为特征重构部分的输入,利用自注意力机制将提取到的特征向量进行强化重构,得到更进一步的特征向量;特征分类...

大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文

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,如何结合 Transformer 大模型的特性做针对性的优化有待进... 在讯飞的文档问答或者文心一言的览卷文档的加持下,能加快认识一个行业、一个知识的效率。最后,在同一套流程、提示词的操作下,ChatGPT or GPT-4的效果是不是会更优,国产大模型可否承受得住它们的暴击?由于没有工具,...

边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文

**TinyML:** 是指超低功耗的机器学习在物联网各种终端微控制器中的应用。TinyML通常功耗为毫瓦(mW)级别甚至更低,因此可以支持各种不同的电池驱动的设备,和需要始终在线的应用。这些设备包括智能摄像头、远程监控设... 如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是我的答案```pythonimport torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.mobile_...

我的深度学习项目经验分享|社区征文

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关键帧用于人脸检测和行为识别,并且要能展示分析结果,包括标注人脸和行为,还能够实时报警。系统性能方面,要在实时场景下对大量视频数据进行处理和分析,所以需要有高效的算法和硬件支持,简而言...

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深度学习优化支持向量机-优选内容

AI与深度学习的一年 | 社区征文
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大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
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,如何结合 Transformer 大模型的特性做针对性的优化有待进... 在讯飞的文档问答或者文心一言的览卷文档的加持下,能加快认识一个行业、一个知识的效率。最后,在同一套流程、提示词的操作下,ChatGPT or GPT-4的效果是不是会更优,国产大模型可否承受得住它们的暴击?由于没有工具,...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
**TinyML:** 是指超低功耗的机器学习在物联网各种终端微控制器中的应用。TinyML通常功耗为毫瓦(mW)级别甚至更低,因此可以支持各种不同的电池驱动的设备,和需要始终在线的应用。这些设备包括智能摄像头、远程监控设... 如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是我的答案```pythonimport torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.mobile_...
我的深度学习项目经验分享|社区征文
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关键帧用于人脸检测和行为识别,并且要能展示分析结果,包括标注人脸和行为,还能够实时报警。系统性能方面,要在实时场景下对大量视频数据进行处理和分析,所以需要有高效的算法和硬件支持,简而言...

深度学习优化支持向量机-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... 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,拍摄者站在两股钢轨中间,手持拍摄设备,镜头距轨面垂直距离200mm,竖直向下聚焦拍摄,侧面补光以图像没有暗影和反光为佳,补光角度大概30°。拍摄得到数据...

字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化

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,字节跳动能够支持大规模的模型训练和优化。此外,当前业界的趋势表明模型和样本规模的增长,以及训练...

保姆级人工智能学习成长路径|社区征文

大家好,我是 herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第4名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测赛第4名,Datacon大数据安全分析比赛第五名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名。拥有六项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是保姆级人工智能学习成长路径,希望能对大...

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2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文

通过文本向量特征提取、文本实体关系抽取、文本类型识别等自然语言分析实现建筑设施运维AI场景落地是我2021年所开启新的应用领域。关于建筑运维这个传统行业如何应用自然语言NLP技术,实现机器能真正理解人类语言的技术途径,我认为作为产业界由2条技术途径可以考虑,一是,基于开源平台进行深度的开发和定制形成一个符合自己要求的AI应用平台。二是,基于成熟商业化AI平台上端侧应用开发实现企业AI应用的落地。在考察国外的Pytorch、...

使用pytorch自己构建网络模型总结|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:写好专栏的每一篇文章>> 🍊支持小苏:点赞👍🏼、收藏⭐、留言📩> # 写在前面   前段时间在Git上下载了yolov5的代码,经过调试,最后运行成功。但是发现对网络训练的步骤其实很不熟悉,于是乎最近看了看基于py...

学习课程

感谢您对火山引擎数智平台VeDI的支持与信任,期待在知识的旅途中与您相伴同行! 学习课程介绍所属产品 课程名称 课程简介 课程受众 课程范围 增长分析DataFinder 《增长分析DataFinder-产品课程》 火山引擎增长分析是一个一站式用户分析与运营平台,为企业提供数字化消费者行为分析洞见,优化数字化触点用户体验,支撑精细化用户运营,发现业务的关键增长点,提升企业效益。本系列课程针对新手用户快速上手增长分析产品,内容包...

学习课程

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免费公测|火山引擎大数据文件存储公测现已开启!

机器学习场景进行了完整的兼容和优化,助力更多企业改善云上大数据体验。**现已开放免费公测,欢迎申请试用。**# 大数据文件存储 CloudFS大数据文件存储是面向大数据和机器学习生态的统一文件存储。支持对接多云... 2. **易使用**:支持完整的 HDFS 语义,兼容开源大数据生态,支持业务无缝上云。同时可与火山引擎 流式计算 Flink、批式计算 Spark、云原生消息引擎深度集成,提供端到端的 Serverless 大数据计算及存储解决方案。 3....

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

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、更有效的数据解决与分析。它的核心思想是以向量(也称为嵌入向量或特征向量)为数据的基本单元,用于存储、检索和查询大规模的高维数据。... 增强对向量数据检索、聚类、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...

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