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數(shù)據(jù)集的任何變化都將提供一個(gè)不同的估計(jì)值，若使用統(tǒng)計(jì)方法過(guò)度匹配訓(xùn)練數(shù)據(jù)集時(shí)，這些估計(jì)值非常準(zhǔn)確。一個(gè)一般規(guī)則是，當(dāng)統(tǒng)計(jì)方法試圖更緊密地匹配數(shù)據(jù)點(diǎn)，或者使用更靈活的方法時(shí)，偏差會(huì)減少，但方差會(huì)增加。...
最快的存儲(chǔ)器類型是SRAM，但每個(gè)SRAM單元需要六個(gè)晶體管，因此SRAM在SoC內(nèi)部很少使用，因?yàn)樗鼤?huì)消耗大量的空間和功率。...
使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、支持向量機(jī)（SVM）、K近鄰（KNN）和長(zhǎng)短期記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等四種不同的分類方法對(duì)三種步態(tài)模式進(jìn)行自動(dòng)分類。...
這些偏見(jiàn)特征可能導(dǎo)致模型在沒(méi)有明確提及這些偏見(jiàn)的情況下，系統(tǒng)性地歪曲其推理過(guò)程，從而產(chǎn)生不忠實(shí)（unfaithful）的推理。...
DMC通過(guò)一個(gè)決策變量（α）來(lái)有效地對(duì)輸入序列進(jìn)行分段，每個(gè)段落可以獨(dú)立地決定是繼續(xù)追加還是進(jìn)行累積。這允許模型在不同段落之間動(dòng)態(tài)調(diào)整內(nèi)存使用。...
RZ/V2L還與RZ/G2L封裝和引腳兼容。這使得RZ/G2L用戶可輕松升級(jí)至RZ/V2L，以獲得額外的人工智能功能，而無(wú)需修改系統(tǒng)配置，從而保持低遷移成本。...
連續(xù)傅里葉變換（CFT）和離散傅里葉變換（DFT）是兩個(gè)常見(jiàn)的變體。CFT用于連續(xù)信號(hào)，而DFT應(yīng)用于離散信號(hào)，使其與數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)更加相關(guān)。...
訓(xùn)練經(jīng)過(guò)約50次左右迭代，在訓(xùn)練集上已經(jīng)能達(dá)到99%的正確率，在測(cè)試集上的正確率為90.03%，單純的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠提升的空間不大了，但kaggle上已經(jīng)有人有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在測(cè)試集達(dá)到了99.3%的準(zhǔn)確率。...
通用大型語(yǔ)言模型（LLM）推理基準(zhǔn)：研究者們介紹了多種基于文本的推理任務(wù)和基準(zhǔn)，用于評(píng)估LLMs在不同領(lǐng)域（如常識(shí)、數(shù)學(xué)推理、常識(shí)推理、事實(shí)推理和編程）的性能。這些研究包括BIG-bench、HELM、SuperGLUE和LAMA等。...
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，僅利用相對(duì)于傳統(tǒng)態(tài)層析方法50%的測(cè)量基數(shù)目，即可實(shí)現(xiàn)平均保真度高達(dá)97.5%的開(kāi)放光量子行走的完整混合量子態(tài)表征。...
GEAR框架通過(guò)結(jié)合三種互補(bǔ)的技術(shù)來(lái)解決這一挑戰(zhàn)：首先對(duì)大多數(shù)相似幅度的條目應(yīng)用超低精度量化；然后使用低秩矩陣來(lái)近似量化誤差。...
隨機(jī)森林使用名為“bagging”的技術(shù)，通過(guò)數(shù)據(jù)集和特征的隨機(jī)自助抽樣樣本并行構(gòu)建完整的決策樹(shù)。雖然決策樹(shù)基于一組固定的特征，而且經(jīng)常過(guò)擬合，但隨機(jī)性對(duì)森林的成功至關(guān)重要。...
一對(duì)其余其實(shí)更加好理解，每次將一個(gè)類別作為正類，其余類別作為負(fù)類。此時(shí)共有（N個(gè)分類器）。在測(cè)試的時(shí)候若僅有一個(gè)分類器預(yù)測(cè)為正類，則對(duì)應(yīng)的類別標(biāo)記為最終的分類結(jié)果。...
深度學(xué)習(xí)的效果在某種意義上是靠大量數(shù)據(jù)喂出來(lái)的，小目標(biāo)檢測(cè)的性能同樣也可以通過(guò)增加訓(xùn)練集中小目標(biāo)樣本的種類和數(shù)量來(lái)提升。...
不同于上述工作從待干預(yù)模型自身抽取引導(dǎo)向量，我們意在從LLMs預(yù)訓(xùn)練過(guò)程的切片中構(gòu)建引導(dǎo)向量來(lái)干預(yù)指令微調(diào)模型（SFT Model），試圖提升指令微調(diào)模型的可信能力。...
在大模型的發(fā)展史上，Scaling Law（規(guī)模律）發(fā)揮了核心作用，它是推動(dòng)模型性能持續(xù)提升的主要?jiǎng)恿Αcaling Law揭示了這樣一個(gè)現(xiàn)象：較小的語(yǔ)言模型只能解決自然語(yǔ)言處理（NLP）中的部分問(wèn)題，但隨著模型規(guī)模擴(kuò)大——參數(shù)數(shù)量增加至數(shù)十億甚至數(shù)百億，曾經(jīng)在NLP領(lǐng)域中的棘手難題往往能得到有效...
首先看吞吐量，看起來(lái)沒(méi)有什么違和的，在單卡能放下模型的情況下，確實(shí)是 H100 的吞吐量最高，達(dá)到 4090 的兩倍。...
Nvidia是一個(gè)同時(shí)擁有 GPU、CPU和DPU的計(jì)算芯片和系統(tǒng)公司。Nvidia通過(guò)NVLink、NVSwitch和NVLink C2C技術(shù)將CPU、GPU進(jìn)行靈活連接組合形成統(tǒng)一的硬件架構(gòu)，并于CUDA一起形成完整的軟硬件生態(tài)。...
人工智能在早期誕生了一個(gè)“不甚成功”的流派，叫做“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。這個(gè)技術(shù)的思路是，人腦的智慧無(wú)與倫比，要實(shí)現(xiàn)高級(jí)的人工智能，模仿人腦就是不二法門。...
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 AI芯片的核心原理基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中芯片內(nèi)部的處理單元模擬了生物神經(jīng)元的工作機(jī)制。每一個(gè)處理單元能夠獨(dú)立進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算，例如權(quán)重乘以輸入信號(hào)并累加，形成神經(jīng)元的激活輸出。...
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