用于MAX78000模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)加載器設(shè)計

在應(yīng)用程序開發(fā)周期中，第一步是準(zhǔn)備和預(yù)處理可用數(shù)據(jù)以創(chuàng)建訓(xùn)練和驗證/測試數(shù)據(jù)集。除了通常的數(shù)據(jù)預(yù)處理外，在MAX78000上運行模型還需要考慮幾個硬件限制。

2023-02-21 標(biāo)簽：微控制器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 2.2k 0

基于隱式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的2D激光雷達定位算法

當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成后，我們可以通過預(yù)測環(huán)境中任意機器人姿態(tài)所對應(yīng)的2D激光觀測。因此，我們將其整合到MCL系統(tǒng)之中，作為一個MCL系統(tǒng)的觀測模型。

2023-02-20 標(biāo)簽：機器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)移動機器人 1.2k 0

談?wù)凜hatGPT背后的Transformer核心算法結(jié)構(gòu)

由于Transformer是更高級的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)算法，對數(shù)據(jù)量有很高要求，這也催生了從小數(shù)據(jù)如何快速產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的算法，比如GAN對抗網(wǎng)絡(luò)等。

2023-02-19 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI大數(shù)據(jù) 4.6k 0

從泊松方程的解法，聊到泊松圖像融合

隨著h->0，上面的微分算式的結(jié)果會逐漸逼近真實的微分值。對于圖像而言，這里 h 最小可分割單元是像素，也就表示像素間的間距，可視為 1。再看看，...

2023-02-17 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)組 2.8k 0

全面解析AI編譯器面臨的機遇和挑戰(zhàn)

隨著人工智能時代的來臨，AI領(lǐng)域應(yīng)用的大量出現(xiàn)也促進著領(lǐng)域編譯的發(fā)展，最突出的表現(xiàn)就是多種AI編譯器的普及和應(yīng)用。

2023-02-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI編譯器 3.2k 0

一種用于視覺定位的2D-3D匹配方法GAM

提出了一種新的2D-3D匹配方法，幾何輔助匹配（GAM），使用外觀信息和幾何上下文來改進2D-3D特征匹配，可以在保持高精度的同時增強2D-3D匹配的r...

2023-02-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gam匹配器 2.7k 0

算法是指什么？算法概述

算法是指解題方案的準(zhǔn)確而完整的描述，是一系列解決問題、高度符合邏輯性、可執(zhí)行性的指令集合，代表運用系統(tǒng)方法描述解決問題的策略機制。

2023-02-15 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) 1.6萬 0

詳細分析14種可用于時間序列預(yù)測的損失函數(shù)

在處理時間序列預(yù)測問任務(wù)時，損失函數(shù)的選擇非常重要，因為它會驅(qū)動算法的學(xué)習(xí)過程。以往的工作提出了不同的損失函數(shù)，以解決數(shù)據(jù)存在偏差、需要長期預(yù)測、存在多...

2023-02-14 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)機器學(xué)習(xí) 3.9k 0

淺析水凝膠基植入式腦神經(jīng)電極用于腦神經(jīng)信號監(jiān)測及光遺傳調(diào)制

監(jiān)測大腦神經(jīng)信號和光遺傳神經(jīng)調(diào)制對于解碼大腦神經(jīng)信息和神經(jīng)衰退性疾病的治療具有重要意義。

2023-02-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)脈沖激光 2.6k 0

怎樣讓ChatGPT在其內(nèi)部訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

這里特地用{}偷偷告訴它在當(dāng)前目錄生成一個train.py，在里面用Python和Pytorch寫一個四層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義，然后有加載MNIST數(shù)據(jù)集的d...

2023-02-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pytorchChatGPT 2k 0

一文詳解自動駕駛車輛的系統(tǒng)架構(gòu)：感知系統(tǒng)和決策系統(tǒng)

定位模塊負(fù)責(zé)估計相對于地圖或道路（例如，由路緣或道路標(biāo)記表示）的自動駕駛汽車姿態(tài)（位置和方向）。大多數(shù)通用定位子系統(tǒng)都基于GPS的。

2023-02-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激光雷達自動駕駛 5.7k 0

深度學(xué)習(xí)是如何工作的？如何使用圖像處理來檢測圖像中的缺陷

制造業(yè)中任何公司的主要目標(biāo)都是為客戶生產(chǎn)無缺陷產(chǎn)品。如果在產(chǎn)品開發(fā)過程中出現(xiàn)任何內(nèi)部孔、凹坑、磨損或劃痕（由于多種原因，從生產(chǎn)設(shè)備故障到惡劣的工作條件）...

2023-02-10 標(biāo)簽：編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GaN 2.3k 0

如何看待純視覺的的自動駕駛解決方案

特斯拉基本上沒有太多去提BEV 相關(guān)內(nèi)容，?是?新推出占?神經(jīng)?絡(luò)（the occupancy network），直接通過攝像頭來構(gòu)建真實世界三維模型。

2023-02-10 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特斯拉激光雷達 708 0

ADS中有關(guān)DAC控件使用問題？

我使用的是ADS2020版本，目前我只能對三個元件參數(shù)進行掃描，每個元件的參數(shù)掃描點為300個，高于這一掃描數(shù)，ADS仿真器便會未響應(yīng)。

2023-02-09 標(biāo)簽：阻抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)dac 3.2k 0

最全綜述：圖像目標(biāo)檢測

Ciresan R-CNN 采用的是 Selective Search 算法。簡單來說就是通過一些傳統(tǒng)圖像處理方法將圖像分成很多小尺寸區(qū)域，然后根據(jù)小尺...

2023-02-09 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法圖像 2.3k 0

激光雷達和自動駕駛經(jīng)歷怎樣的發(fā)展歷程？

談到激光雷達上車，就肯定不能離開自動駕駛。自動駕駛的起源，來自于計算機視覺技術(shù)的發(fā)展，早在1977年，日本國家實驗室就利用攝像頭檢測前方標(biāo)記，實現(xiàn)自動駕...

2023-02-09 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激光雷達自動駕駛 1.7k 0

6種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮方法

簡單理解就是，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重矩陣往往稠密且巨大，從而計算開銷大，有一種辦法是采用低秩近似的技術(shù)將該稠密矩陣由若干個小規(guī)模矩陣近似重構(gòu)出來，這種方法歸...

2023-02-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法線性 1.5k 0