1、用C语言编写：GGML是用C语言开发的，这意味着它可能具有高性能和低资源消耗的特点。 2、支持16位浮点：GGML支持16位浮点数，这可以减少模型的存储空间和计算资源需求，同时保持合理的精度。 3、整数量化支持（例如INT4位、INT5位、INT8位）：GGML支持将模型 ...

降维是在我们处理包含过多特征数据的大型数据集时使用的，提高计算速度，减少模型大小，并以更好的方式将巨大的数据集可视化。这种方法的目的是保留最重要的数据，同时删除大部分的特征数据。 在这个教程中，我们将简要地学习如何用Python中的稀疏和 ...

本文是基于numpy实现CNN的设计，并在经典的手写数字Mnist数据集上进行测试，最终获得92.82%的测试精度。 根据最初的设计要求，需要设计一个三层的网络（我的理解是不包括输入和输出层），基于LeNet-5的相关参数，我设计了如下的网络结构： 训练过程中，我设置 ...

导语：对于图像分类任务，当前最先进的架构是卷积神经网络 (CNNs)，无论是面部识别、自动驾驶还是目标检测，CNN 都得到广泛使用。 雷锋网 AI 研习社按：本文为雷锋网字幕组编译的技术博客，原标题 A simple 2D CNN for MNIST digit recognition，作者为 Sambit Mahapatra。

MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。0~9十个手写数字 ...