专为生成式AI应用设计的向量数据库

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什么是神经架构搜索(NAS)?
神经网络是一类特定的机器学习 (ML) 模型,其灵感来自人类大脑的结构和功能。它们由相互连接的节点 (神经元) 层组成,这些节点通过加权连接处理输入数据。神经网络的主要优势在于它们能够自动学习特征表示,使其在图像识别,语言处理和游戏等复杂任
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计算机视觉不成功吗?
是的,在现场可编程门阵列 (FPGA) 上实现神经网络是可能的,并且通常用于需要高效率和低延迟的应用。Fpga是可重新配置的硬件,可以编程以高速执行特定任务,例如神经网络推理。Xilinx的Vitis AI和Intel的OpenVINO等框
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数据增强在深度学习中的作用是什么?
数据增强在深度学习中发挥着至关重要的作用,它通过增强训练数据的数量和多样性,而不需要收集更多的数据。它涉及对现有数据样本应用各种技术,以创建修改后的版本。这有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。当模型在多样化的数据上进行训练时,它更能够处理现实
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