本教程以实际应用、工程开发为目的，着重介绍模型训练过程中遇到的实际问题和方法。在机器学习模型开发中，主要涉及三大部分，分别是数据、模型和损失函数及优化器。本文也按顺序的
2018-12-21 09:18
问题最近在Ubuntu上使用Nvidia GPU训练模型的时候，没有问题，过一会再训练出现非常卡顿，使用nvidia-smi查看发现，显示GPU的风扇和电源报错：解决方案自动风扇控制在nvidia
2022-01-03 08:24
)，其中y取值1或-1（代表二分类的类别标签），这也是GBDT可以用来解决分类问题的原因。模型训练代码地址 https://github.com/qianshuang/ml-expdef train
2019-01-23 14:38
CV：基于Keras利用训练好的hdf5模型进行目标检测实现输出模型中的脸部表情或性别的gradcam(可视化)
2018-12-27 16:48
`AI 模板(Template)就像点菜单，让您自己可以思考自己的应用问题，在 Excel 上修改模板，把训练资料填进去。这些模版背后的 Python 程序代码也都是开源共享的，鼓励会写程序者积极
2020-11-02 10:38
介绍在STM32cubeIDE上部署AI模型的系列教程，开发板型号STM32H747I-disco，值得一看。MCUAI原文链接:【嵌入式AI开发】篇四|部署篇：STM32cubeIDE上部署神经网络之
2021-12-14 09:05
保驾护航。下面让我们来了解如何不借助手动工具或手动编程来选择模型、随时随地训练模型并将其无缝部署到TI处理器上，从而实现硬件加速推理。图1： 边缘AI应用的开发流程第1
2022-11-03 06:53
一、嵌入式AI概述大部分神经网络计算都在卷积层，基本上99%都在卷积层，二、模型加速2-1.权值量化tengine量化后的准确率之下降了1.5%。2-2.网络剪枝2-3.知识蒸馏大网络是一个老师
2021-12-14 06:57
`本篇主要介绍：人工神经网络的起源、简单神经网络模型、更多神经网络模型、机器学习的步骤：训练与预测、训练的两阶段：正向推演与反向传播、以TensorFlow + Exc
2020-11-05 17:48
任务十四：从您孰悉的出发任务十五：认识AI术语-- 权重(Weight)任务十六：简单的权重运算-- 两两相乘&求和任务十七：训练(机器学习)-- AI开始任务十八：创作您的
2020-12-02 14:12
