标签:监督式学习

更准确和详细的分析半导体缺陷使用SEMI-PointRend SEM图像
通过技术论文链接2023年3月- 10 -评论:0

技术论文题为“SEMI-PointRend:提高半导体晶圆缺陷分类和分割为渲染”发表(预印本)的研究人员在imec,韩国蔚山大学和KU鲁汶。文摘:“在这项研究中,我们应用了PointRend(积分渲染)半导体缺陷分割方法。PointRend迭代分割算法受ima……»阅读更多

Multiexpert敌对的正规化的健壮和Data-Efficient深监督学习
通过三星- 2022年11月16日-评论:0

深层神经网络(款)可以实现高精度当有丰富的训练数据的分布测试数据。在实际应用中,数据不足常常是一个问题。对于分类任务,缺乏足够的标记图像训练集往往导致过度拟合。另一个问题是训练和测试域之间的不匹配,这脸上……»阅读更多

基于MEMprop:梯度学习训练完全记忆性SNNs
通过技术论文链接- 04年7月,2022 -评论:0

基于新技术论文题为“梯度神经形态学习动力RRAM数组”从IEEE研究者。基于抽象的“我们现在MEMprop,采用梯度神经网络学习训练完全记忆性强化(MSNNs)。我们的方法利用固有设备动态触发自然产生电压峰值。这些记忆性动力学发出的峰值是肛交……»阅读更多

Coverage-Directed自动测试偏压测试选择方法在基于仿真的验证
通过技术论文链接——6月22日,2022 -评论:0

新的研究论文题为“监督学习对于Coverage-Directed测试选择基于仿真的验证”从布里斯托尔大学的研究人员和英飞凌科技。文摘:“约束随机测试生成是最广泛采用的方法为基于仿真的验证产生刺激。随机性导致测试多样性,但测试倾向于重复…»阅读更多

机器学习怎么样?
通过维扬(将)- 06年4月,2021 -评论:0

我们靠,或希望,依赖机器,尤其是电脑,做许多事情,从组织我们的照片我们的汽车停车。机器正变得越来越“机械”,越来越“聪明”。Machine learning has become a familiar phrase to many people in advanced manufacturing. The next natural question people may ask is: How do machines learn? Recognizing diverse obje...»阅读更多

更好的机器提前训练方法吗?
通过布来安梅奥- 01年7月,2020 -评论:1

我们生活在一个无与伦比的时间使用机器学习(ML),但是它依靠一种方法训练实现的模型,人工神经网络(ann)——如此命名是因为他们没有神经形态。但其他训练方法,其中一些比另一些更仿生,正在研制。最大的问题是是否他们将成为商业已…»阅读更多

使人工智能更可靠
通过埃德·斯珀林2019年5月- 07 -评论:0

副总裁Ira主要效果显著的新概念产品计划,看着为什么AI已经走了这么长时间,它将扮演何种角色在改善所有芯片的可靠性,以及如何使用人工智能提高人工智能芯片的可靠性。»阅读更多

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