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  • 庆祝Dreamcast游戏机和PowerVR推出20周年!

    @Gozilu,“在某种意义上我们也要感谢@Imagination PowerVR GPU发挥的关键作用,如果没有这款GPU那么这些游戏可能就不会是现在的样子,与当时的竞争对手相比它可以说是相当先进的了…

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    3天前 0 0
  • 特征选择常用算法综述

    算法评价:枚举了所有的特征组合,属于穷举搜索,时间复杂度是O(2n),实用性不高。 算法描述:首先选择N个得分最高的特征作为特征子集,将其加入一个限制最大长度的优先队列,每次从队列中取出得分最高的子…

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    5天前 0 0
  • 训练神经网络一般调参步骤

    mini-batch选择太小:没有充分利用计算资源;太大:更新权重和偏向比较慢,mini-batch size和其他参数相对独立,一旦找到一个合适的以后,就不需要再改了。 最简单的方法:让W和b服从…

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    09-05 10:00 0 0
  • 令人印象深刻的10张机器学习经典图片

    如下图,想象样本是从一维的曲线生成的,一定是个非线性问题. 但是如果把这个曲线看做是二维的,马上就可以用线性的基础函数划分开了。 左图是只使用先验的判别模型,而右图是使用了后验的生成模型,绿色垂直线代表最…

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    09-04 15:29 0 0 经典
  • 深度学习19种损失函数,你认识几个?

    当训练有 C 个类别的分类问题时很有效. 可选参数 weight 必须是一个1维 Tensor, 权重将被分配给各个类别. 对于不平衡的训练集非常有效。 在多分类任务中,经常采用 softmax 激…

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    09-03 15:41 0 0
  • 神经网络八个网络参数设定原则

    一般取0.001~0.00001,当2次迭代结果的误差小于该值时,系统结束迭代计算,给出结果。 在DPS系统中,允许对输入层各个节点的数据进行转换,提供转换的方法有取对数、平方根转换和数据标准化转换…

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    08-30 14:45 0 0
  • 深度神经网络中不同超参数的调整规则

    学习率(learning rate或作lr)是指在优化算法中更新网络权重的幅度大小。 批次大小是每一次训练神经网络送入模型的样本数,在卷积神经网络中,大批次通常可使网络更快收敛,但由于内存资源的限制…

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    08-28 16:51 0 0
  • 详解深度缓冲(DepthBuffer)

    有了深度缓冲以后,绘制物体的顺序就不那么重要了,都能按照远近(Z值)正常显示,这很关键。 在默认情况是将需要绘制的新像素的z值与深度缓冲区中对应位置的z值进行比较,如果比深度缓存中的值小,那么用新像素的颜…

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    08-26 14:07 0 0
  • 为什么说GPU和深度学习更配?

    增加它们到执行引擎之间的距离会显著降低内存的访问速度,距离越大,反过来内存访问效率就会越慢(就好比即使你知道你想买的东西在大商店里的具体位置,而在小商店里找到它也往往比在大商店里容易)。 好的编译工具可以…

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    08-23 15:47 0 0
  • 用通俗易懂的方式剖析随机森林

    对于每一棵树都有m个特征,要知道某个特征在这个树中是否起到了作用,可以随机改变这个特征的值,使得“这棵树中有没有这个特征都无所谓”,之后比较改变前后的测试集误差率,误差率的差距作为该特征在该树中的重要程…

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    08-22 14:26 0 0
  • GPU与CPU比较,GPU为什么更适合深度学习?

    对电脑处理器的要求,就是需要大量的并行的重复计算,GPU正好有这个专长,时势造英雄,因此,GPU就出山担当重任了。现在的计算机技术中,由于大量多媒体技术的应用,浮点数的计算大大增加了,比如3D图形的渲染等工作…

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    08-21 15:15 0 0 技术 大数据 媒体
  • 机器学习中的多分类任务详解

    大概解释一下,就是有当有4个类别的时候,每次把其中一个类别作为正类别,其余作为负类别,共有4种组合,对于这4种组合进行分类器的训练,我们可以得到4个分类器。对于分类器3,分类结果是负类,但是负类有类…

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    08-20 15:24 0 0 推广
  • Imagination演绎王者归来

    Ron Black博士建议,人工智能供应商需要考虑采用一些由诸如Imagination这种成熟公司提供的IP,我们这样的公司为了保持极强的竞争力而拥有业界最具激进的路线图,IP产品经过了量产芯片的验证,…

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    08-19 11:24 0 0 开发 公司 技术
  • Imagination演绎王者归来

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    08-19 11:24 0 0 开发 公司 技术

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