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    这条公理表示为如果两事件互斥(即两事件不可能同时发生),那么这两个事件其中有一个发生的概率等于各个事件发生的(边缘)概率之和。我早说过了,这让人疑惑。让我们尝试通过第一篇中的一个例子来说明。

    2018-09-24 09:31

  • 一款采用单位元精度的深度学习推论(inference)芯片原型

    加速器芯片通常能在一些热门的测试上提供约90%的精确度,例如ImageNet竞赛;Verkest表示,单位元资料型别目前有10%左右的精度削减,「但如果你调整你的神经网路,可以达到最高85%~87%的精确度。」他原本负责督导Imec的逻辑制程微缩技术蓝图,在Apple挖脚该机构的第一个AI专案经理之后,又兼管AI专案。

    2018-05-31 17:18

  • 简单振荡器电路如何生成所需波形

    用于直接生成或转换的其他类型的振荡器电路包括Hartley,Armstrong,Clapp,Colpitts和RC振荡器。

    2021-02-07 10:43

  • 机器学习相关介绍:没有免费午餐定理

    综上,可得到推论:无论计算机的存储单元有多少,无论已知多少个类别信息,如果默认各种情况先验概率相同,正确预测的概率均为50%。即默认各种情况先验概率相同的情况下,所有的机器学习算法与随机猜测的结果相同。

    2023-04-25 09:58

  • 通过四种经典配置来分析如何正确地归类反馈

    应该如何描述和称呼某些类型的反馈,这个问题一直困扰着我。这不仅仅是一种无聊的空想。我知道至少有一次公开的“战火”,引发的原因我认为就是从这些反馈特征中引出了错误的推论

    2018-06-26 15:40

  • 理解这些数据类型有助于对数据集进行恰当的探索性数据分析

    等距值的问题在于,它们没有“真正的零”。拿上面的例子来说,0度不是绝对零度。另外,我们可以加减等距值,而不能乘除等距值或计算比率。由于没有“真正的零”,无法应用许多描述统计学或推论统计学的方法。

    2018-07-08 09:35

  • 【tinyML】使用EdgeImpulse让您的Arduino可以辨识手势!

    Wio Terminal 是一款专门用于 IoT 与 TinyML 的多功能开发板 – 包含了 ATSAMD51P19 芯片并以 ARMCortex-M4F 为核心 (20MHz),已支持多种针对微控制器的 ML推论框架。

    2022-12-06 11:12

  • 一分钟看懂黎曼猜想及其被证明的意义

    或者RH需要通过反证法证。那么需要找到足够坏的反面推论。证明有了一个坏零,就可以越推越荒唐(有某种“动力系统”)。这个过程肯定是需要函数方程和迹公式,更奇怪的还是怎么用Euler积。用通俗的话说,要证明这么难的问题,肯定需要将所有条件都用上。

    2018-10-16 17:40

  • 如何实现PBFT的数学证明

    在实际的拜占庭容错中,如果N = 3F + 1,N个节点的系统可以容忍F个故障节点。 实际拜占庭容错系统中的每个决策都需要2F + 1批准,其中Fare是故障节点。 我们现在将在数学上证明上述两个定义,它们是彼此的推论。以下计算是斯坦福大学笔记中数学的简化。

    2019-08-09 11:48

  • 逻辑函数的化简方法有哪两种

    逻辑函数的化简是数字电路设计中的重要步骤,它有助于减少电路中的门数量,提高电路的性能和可靠性。逻辑函数的化简方法主要可以分为两大类: 公式化简法 : 代数法 :利用布尔代数的公理、定理和规则(如德

    2024-08-22 16:40