本章介绍如何使用Pytorch实现简单的声纹识别模型，本项目参考了人脸识别项目的做法Pytorch-MobileFaceNet ,使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对...
7月3日消息，据韩国媒体ETNews的报导，韩国三星电子正在通过旗下先进封装（AVP）部门开发下一代半导体封装技术，被称之为“3.3D先进封装技术”，以替代昂贵的“硅中介层”。目标是应用在AI芯片上，计划于2026年第二季正式量产。...
神经网络处理单元（NPU）是一种创新的计算硬件，专为加速神经网络计算而设计。它摒弃了传统冯诺依曼架构的限制，转而采用“数据驱动并行计算”的方式，模拟人类神经元和突触的工作模式，以实现对数据的高效处理。NPU的架构允许其...
2021年，诺贝尓奖委员会决定将物理奖颁发给复杂系统研究领域、以乔治·帕里西（George Parisi）为首三位科学家。当时不仅物理学界，许多计算神经科学家或理论机器学习学者表达了对帕里西的祝贺和感激，认为他的理论成果极大地...
图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一类能够处理图结构数据的深度学习模型。与传统的神经网络不同，GNN可以直接处理图结构数据，例如社交网络、分子结构和知识图谱等。本文将详细介绍如何使用Python实现一个简单的GNN...
机器学习（Machine Learning）是人工智能（Artificial Intelligence, AI）的一个重要分支，通过从数据中自动学习和改进，来实现复杂任务的自动化。机器学习的算法主要分为两大类：传统算法和神经网络。本文将对这两类算法进行详细...
近年来，Transformer模型在神经网络领域中引起了广泛关注，尤其在自然语言处理（NLP）领域表现出色。本文将详细介绍Transformer在神经网络中的位置、其工作原理、优势以及在不同领域的应用。...
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PyTorch 是torch的python版本，是由Facebook开源的神经网络框架，专门针对GPU加速的深度神经网络（DNN）编程。Torch是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor）库，在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。与TensorFl...
在神经网络中，每个神经元的输出是通过将输入数据应用于一系列函数（如权重相乘、加偏置、激活函数等）计算得到的。每一层的输出会成为下一层的输入。这种层层嵌套的函数结构可以被看作是一系列复合函数。...
