據(jù)科技日?qǐng)?bào)11月21日消息，普林斯頓大學(xué)亞力山大·泰特團(tuán)隊(duì)的新成果是利用光子解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電路速度受限這一難題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電路已在計(jì)算領(lǐng)域掀起風(fēng)暴?？茖W(xué)家希望制造出更強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電路，其關(guān)鍵在于
2016-11-23 14:57:17
1094 引言 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中涉及到大量的張量運(yùn)算，比如卷積，矩陣乘法，向量點(diǎn)乘，求和等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器就是針對(duì)張量運(yùn)算來(lái)設(shè)計(jì)的。一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器通常都包含一個(gè)張量計(jì)算陣列，以及數(shù)據(jù)收發(fā)控制，共同來(lái)完成諸如矩陣
2020-11-02 13:52:513649 
計(jì)算核心（compute core）是所有計(jì)算機(jī)架構(gòu)的“心臟”，而Cerebras針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的細(xì)粒度動(dòng)態(tài)稀疏性重新設(shè)計(jì)了計(jì)算核心。
2022-10-11 15:01:571548 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本介紹
2018-01-04 13:41:23
第1章 概述 1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與發(fā)展 1.2 生物神經(jīng)元 1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成 第2章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型 2.1 MP模型 2.2 感知器模型 2.3 自適應(yīng)線性
2012-03-20 11:32:43
將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)移植到STM32最近在做的一個(gè)項(xiàng)目需要用到網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行擬合，并且將擬合得到的結(jié)果用作控制，就在想能不能直接在單片機(jī)上做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，這樣就可以實(shí)時(shí)計(jì)算，不依賴于上位機(jī)。所以要解決的主要是兩個(gè)
2022-01-11 06:20:53
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
2012-08-05 21:01:08
基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2019-05-16 17:25:05
CV之YOLOv3：深度學(xué)習(xí)之計(jì)算機(jī)視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Yolov3-5clessses訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集全程記錄(第二次)——Jason niu
2018-12-24 11:52:25
本帖最后由 ygpotsyyz 于 2020-7-20 09:07 編輯
量子計(jì)算與通訊經(jīng)典理論基礎(chǔ)則四 光子的量子理論光子的量子理論，又一則經(jīng)典（待續(xù)）為理解量子計(jì)算和通訊
2020-07-20 08:27:22
寫在前面此文覺得非常有邏輯性，而且有很多量子計(jì)算方面的常識(shí)介紹。大部分資料都是網(wǎng)絡(luò)公開的，這里做了一個(gè)匯集。因此，轉(zhuǎn)發(fā)到博客里。文章目錄（一）量子是個(gè)啥？（二）各種量子技術(shù)都是啥？（三）量子計(jì)算機(jī)有
2021-07-27 07:19:03
智能化決策的關(guān)鍵。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別方面表現(xiàn)卓越，在智能工廠產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)中，能快速準(zhǔn)確識(shí)別產(chǎn)品缺陷；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擅長(zhǎng)處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，可對(duì)設(shè)備故障進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。
在通信技術(shù)與協(xié)議支持上，AI 邊緣
2025-08-09 16:40:54
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展可以追溯到二戰(zhàn)時(shí)期，那時(shí)候先輩們正想著如何用人類的方式去存儲(chǔ)和處理信息，于是他們開始構(gòu)建計(jì)算系統(tǒng)。由于當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)機(jī)器和技術(shù)的發(fā)展限制，這一技術(shù)并沒(méi)有得到廣泛的關(guān)注和應(yīng)用。幾十年來(lái)
2018-06-05 10:11:50
MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2013-07-08 15:17:13
請(qǐng)問(wèn)：我在用labview做BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)故障診斷，在NI官網(wǎng)找到了機(jī)器學(xué)習(xí)工具包（MLT），但是里面沒(méi)有關(guān)于這部分VI的幫助文檔，對(duì)于”BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類“這個(gè)范例有很多不懂的地方，比如
2017-02-22 16:08:08
學(xué)習(xí)和認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域，是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（動(dòng)物的中樞神經(jīng)系統(tǒng)，特別是大腦）的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型或計(jì)算模型，用于對(duì)函數(shù)進(jìn)行估計(jì)或近似。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量的人工神經(jīng)元聯(lián)結(jié)進(jìn)行計(jì)算。大多數(shù)情況下人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-03-03 22:10:19
鑒于本書敘述內(nèi)容著實(shí)很豐富，帶有科普性質(zhì)。這里選擇感興趣也是當(dāng)前科技前沿的量子計(jì)算進(jìn)行閱讀學(xué)習(xí)分享。
量子計(jì)算機(jī)操作的是量子比特，可以基于量子的特性大幅提升并行計(jì)算能力，從而其被公認(rèn)為具備了超越
2024-07-13 22:15:52
今天學(xué)習(xí)了兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分別是自適應(yīng)諧振（ART）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自組織映射（SOM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。整體感覺不是很難，只不過(guò)一些最基礎(chǔ)的概念容易理解不清。首先ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)的一個(gè)代表，競(jìng)爭(zhēng)型學(xué)習(xí)
2019-07-21 04:30:00
}或o koko_{k}）的誤差神經(jīng)元偏倚的變化量：ΔΘ ΔΘ Delta Theta=學(xué)習(xí)步長(zhǎng)η ηeta × ×imes 乘以神經(jīng)元的誤差BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法過(guò)程網(wǎng)絡(luò)的初始化：包括權(quán)重和偏倚的初始化計(jì)算
2019-07-21 04:00:00
這個(gè)網(wǎng)絡(luò)輸入和相應(yīng)的輸出來(lái)“訓(xùn)練”這個(gè)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)根據(jù)輸入和輸出不斷地調(diào)節(jié)自己的各節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)值來(lái)滿足輸入和輸出。這樣，當(dāng)訓(xùn)練結(jié)束后，我們給定一個(gè)輸入，網(wǎng)絡(luò)便會(huì)根據(jù)自己已調(diào)節(jié)好的權(quán)值計(jì)算出一個(gè)輸出。這就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)單原理。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理下載-免費(fèi)
2008-06-19 14:40:42
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，ANN)是一種類似生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理結(jié)構(gòu)，它的提出是為了解決一些非線性，非平穩(wěn)，復(fù)雜的實(shí)際問(wèn)題。那有哪些辦法能實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢？
2019-08-01 08:06:21
簡(jiǎn)單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-01-28 07:16:57
全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
2019-06-06 14:21:42
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么適合圖像處理？
2022-09-08 10:23:10
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)究竟是什么，鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程上經(jīng)歷了曲折的歷史，您為什么還會(huì)在意它呢? 對(duì)于這些非常中肯的問(wèn)題，我們似乎可以給出相對(duì)簡(jiǎn)明的答案。
2019-07-17 07:21:50
分析了目前的特殊模型結(jié)構(gòu)，最后總結(jié)并討論了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用，并對(duì)未來(lái)的研究方向進(jìn)行展望。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network，CNN） 在計(jì)算機(jī)視覺[1-
2022-08-02 10:39:39
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級(jí)結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用框架
2020-12-29 06:16:44
什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？ImageNet-2010網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是如何構(gòu)成的？有哪些基本參數(shù)？
2021-06-17 11:48:22
最近在學(xué)習(xí)電機(jī)的智能控制，上周學(xué)習(xí)了基于單神經(jīng)元的PID控制，這周研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有任意非線性表達(dá)能力，可以通過(guò)對(duì)系統(tǒng)性能的學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)具有最佳組合的PID控制。利用BP
2021-09-07 07:43:47
FPGA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵問(wèn)題分析基于FPGA的ANN實(shí)現(xiàn)方法基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能評(píng)估及局限性
2021-04-30 06:58:13
(4GB/8GB可選) ，eMMC（8GB/16GB/32GB/64GB/128GB可選）-雙核NNIE@840MHz 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速引擎-四核 DSP@700MHz，32K I-Cache /32K
2020-06-20 11:32:14
如何用stm32cube.ai簡(jiǎn)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射？如何使用stm32cube.ai部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？
2021-10-11 08:05:42
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=5725 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建預(yù)測(cè)的計(jì)算系統(tǒng)。如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括：輸入層：根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)獲取輸入的層隱藏層：使用反向傳播優(yōu)化輸入變量權(quán)重的層，以提高模型的預(yù)測(cè)能力輸出層：基于輸入和隱藏層的數(shù)據(jù)輸出預(yù)測(cè)
2021-07-12 08:02:11
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Ar-tificial Neural Networks)的簡(jiǎn)稱，是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一。人腦在接受視覺感官傳來(lái)的大量圖像信息后，能迅速做出反應(yīng)
2019-08-08 06:11:30
請(qǐng)問(wèn)如何采用基于虛擬儀器編程語(yǔ)言CVI編成的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練儀對(duì)K型鎳鉻-鎳硅熱電偶的非線性進(jìn)行校正？
2021-04-08 06:55:26
能力是無(wú)法解決的。而量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被認(rèn)為是一種具有固有模糊性的網(wǎng)絡(luò)，它的隱層單元采用多量子能級(jí)變換函數(shù)，每個(gè)多能級(jí)變換函數(shù)是一系列具有量子間隔偏移的S型函數(shù)之和，能將決策的不確定性數(shù)據(jù)合理地分配到各類故障
2019-07-05 08:06:02
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在AI中具有舉足輕重的地位，除了找到最好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集之外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的另一個(gè)挑戰(zhàn)是如何在嵌入式設(shè)備上實(shí)現(xiàn)它，同時(shí)優(yōu)化性能和功率效率。 使用云計(jì)算并不總是一個(gè)選項(xiàng)，尤其是當(dāng)
2021-11-09 08:06:27
譯者|VincentLee來(lái)源 |曉飛的算法工程筆記脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Spiking neural network, SNN)將脈沖神經(jīng)元作為計(jì)算單...
2021-07-26 06:23:59
小女子做基于labview的蒸發(fā)過(guò)程中液位的控制，想使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制，請(qǐng)問(wèn)這個(gè)控制方法可以嗎？有誰(shuí)會(huì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制么。。。叩謝
2016-09-23 13:43:16
求助大神 小的現(xiàn)在有個(gè)難題： 一組車重實(shí)時(shí)數(shù)據(jù) 對(duì)應(yīng)一個(gè)車重的最終數(shù)值（一個(gè)一維數(shù)組輸入對(duì)應(yīng)輸出一個(gè)數(shù)值） 這其中可能經(jīng)過(guò)均值、方差、去掉N個(gè)最大值、、、等等的計(jì)算 我的目的就是弄清楚這個(gè)中間計(jì)算過(guò)程 最近實(shí)在想不出什么好辦法就打算試試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 請(qǐng)教大神用什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)好求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序
2016-07-14 13:35:44
備也將在回答與原子和分子有關(guān)的問(wèn)題方面大展拳腳，就目前的情況而言，即使使用現(xiàn)在最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)，也都無(wú)法回答這些問(wèn)題?！ ∧壳?b class="flag-6" style="color: red">計(jì)算機(jī)的工作原理為經(jīng)典力學(xué)，而原子和光子的“言行舉止”則遵循量子
2014-09-28 10:34:27
視覺任務(wù)中，并取得了巨大成功。然而，由于存儲(chǔ)空間和功耗的限制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在嵌入式設(shè)備上的存儲(chǔ)與計(jì)算仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。前面幾篇介紹了如何在嵌入式AI芯片上部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：【嵌入式AI開發(fā)】篇五|實(shí)戰(zhàn)篇一：STM32cubeIDE上部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之pytorch搭建指紋識(shí)別模型.onnx...
2021-12-14 07:35:25
`將非局部計(jì)算作為獲取長(zhǎng)時(shí)記憶的通用模塊，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，獲取長(zhǎng)時(shí)記憶（long-range dependency）至關(guān)重要。對(duì)于序列數(shù)據(jù)（例如語(yǔ)音、語(yǔ)言），遞歸運(yùn)算
2018-11-12 14:52:50
摘要: 以通用量子門組(即相移門和受控非門) 作為基本的計(jì)算單元,構(gòu)造出全新的量子神經(jīng)元模型,并由此組成前饋型結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò). 仿真結(jié)果表明,就文中算例而言,該量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算
2010-08-17 10:23:17
15 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)通信中的應(yīng)用，下來(lái)看看
2016-07-20 16:51:5113 神經(jīng)計(jì)算與量子計(jì)算的結(jié)合點(diǎn)
2016-12-24 23:51:500 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車起重機(jī)工作幅度計(jì)算_黃皓軒
2017-03-19 11:33:111 美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究院（NIST）的科研人員研制出一種硅光芯片，可精確模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2018-08-21 15:50:033994 研究人員利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新算法，成功模擬了量子系統(tǒng)的“穩(wěn)態(tài)”。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)并模擬波函數(shù)和密度矩陣，大大降低了計(jì)算復(fù)雜度和算力需求，為解決量子科學(xué)和信息領(lǐng)域的幾個(gè)突出問(wèn)題打下了基礎(chǔ)。
2019-07-08 10:03:091046 
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速賦能端側(cè)智能
2019-08-08 10:59:515233 在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，感受野是一個(gè)非常重要的概念，今天，我們具體來(lái)看一下感受野的相關(guān)概念以及如何計(jì)算感受野。
2019-08-30 15:19:006808 
Firefly神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算卡是Firefly推出的，配合Firefly開發(fā)板使用的NPU(Neural Processing Unit)模塊。模塊搭載GTI(全稱Gyrfalcon
2019-11-18 14:36:582549 
迄今為止，量子計(jì)算機(jī)的應(yīng)用仍相對(duì)有限，但研究人員正在努力嘗試擴(kuò)大其規(guī)模?；?b class="flag-6" style="color: red">硅量子位的可容錯(cuò)量子計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)的一種構(gòu)建方法，是將單個(gè)磷原子放置在 2D 網(wǎng)格上。
2020-03-20 14:32:342446 迄今為止，量子計(jì)算機(jī)的應(yīng)用仍相對(duì)有限，但研究人員正在努力嘗試擴(kuò)大其規(guī)模?；?b class="flag-6" style="color: red">硅量子位的可容錯(cuò)量子計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)的一種構(gòu)建方法，是將單個(gè)磷原子放置在 2D 網(wǎng)格上。
2020-03-20 15:27:162589 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他很多機(jī)器學(xué)習(xí)模型一樣，可分為訓(xùn)練和推理兩個(gè)階段。訓(xùn)練階段根據(jù)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)模型中的參數(shù)（對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)主要是網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重）；推理階段將新數(shù)據(jù)輸入模型，經(jīng)過(guò)計(jì)算得出結(jié)果。
2020-03-27 15:50:173571 近年來(lái)，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能技術(shù)快速發(fā)展。2017年，采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AlphaGo依次戰(zhàn)勝了人類頂尖圍棋選手李世石和柯潔，展現(xiàn)了人工智能強(qiáng)大的學(xué)習(xí)和計(jì)算能力，揭開了新一代人工智能的序幕。人工智能技術(shù)正向著高速低功耗的方向快速發(fā)展。
2020-07-28 10:14:102691 用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做 MNIST 手寫數(shù)字識(shí)別是機(jī)器學(xué)習(xí)小白用來(lái)練手的入門項(xiàng)目，業(yè)內(nèi)最佳準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到了 99.84%。但最近，谷歌向這個(gè)「古老」的數(shù)據(jù)集發(fā)起了一項(xiàng)新的挑戰(zhàn)：用量子計(jì)算來(lái)進(jìn)行識(shí)別，看看準(zhǔn)確率能達(dá)到多少。
2020-08-17 17:17:142248 
多年來(lái)，電氣工程師和計(jì)算機(jī)科學(xué)家一直在努力尋找如何更快，更有效地執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的方法。實(shí)際上，設(shè)計(jì)適合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的加速器最近已經(jīng)成為活躍的溫床，最常見的解決方案是GPU，它與各種特定于應(yīng)用的IC
2020-09-12 11:55:163151 基于光子學(xué)的量子計(jì)算機(jī)相對(duì)于基于電子的量子計(jì)算機(jī)具有關(guān)鍵的優(yōu)勢(shì)。為了從這些優(yōu)勢(shì)中獲益，量子計(jì)算初創(chuàng)公司Xanadu首次在云端公開了光子量子計(jì)算機(jī)。 傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)打開或關(guān)閉晶體管來(lái)將數(shù)據(jù)符號(hào)化為1和0
2020-10-14 14:39:354348 摘要???神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量子態(tài)是由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所表示的量子態(tài)。得益于機(jī)器學(xué)習(xí)，尤其是深度學(xué)習(xí)近年來(lái)取得的突破性進(jìn)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量子態(tài)的研究得到了廣泛的關(guān)注，成為當(dāng)前的熱點(diǎn)前沿方向。文章將介紹不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-03-02 09:56:453759 與基于電子的機(jī)器相比，基于光子的量子計(jì)算機(jī)可能具有一些優(yōu)勢(shì)，包括在室溫下運(yùn)行，并且運(yùn)行時(shí)的溫度遠(yuǎn)比普通計(jì)算機(jī)低。量子計(jì)算初創(chuàng)公司Xanadu的科學(xué)家說(shuō)，現(xiàn)在，量子計(jì)算機(jī)又增加了一個(gè)優(yōu)勢(shì)。他們的光子量子計(jì)算機(jī)可以擴(kuò)大規(guī)模，甚至可以勝過(guò)最快的經(jīng)典超級(jí)計(jì)算機(jī)，至少可以完成某些任務(wù)。
2021-03-07 10:54:3414762 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，即基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制或簡(jiǎn)稱神經(jīng)控制，是指在控制系統(tǒng)中采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一工具對(duì)難以精確描述的復(fù)雜的非線性對(duì)象進(jìn)行建模，或充當(dāng)控制器，或優(yōu)化計(jì)算，或進(jìn)行推理，或故障診斷等，亦即同時(shí)兼有上述某些
2021-05-27 15:02:1113 掌握連續(xù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和運(yùn)行機(jī)制，理解連續(xù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于優(yōu)化計(jì)算的基本原理，掌握連續(xù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于優(yōu)化計(jì)算的一般步驟。
2021-05-31 17:02:2543 基于進(jìn)化計(jì)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)說(shuō)明。
2021-06-01 09:25:114 在智能客服問(wèn)答系統(tǒng)中，用戶所提問(wèn)句具有咨詢意圖復(fù)雜、上下文相關(guān)性弱以及口語(yǔ)化等特點(diǎn)，導(dǎo)致問(wèn)句相似度計(jì)算的準(zhǔn)確率不高，出現(xiàn)答非所問(wèn)的情況。提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相似度計(jì)算模型MA-CNN。通過(guò)2個(gè)
2021-06-11 10:59:1619 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型或計(jì)算模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般可以分為以下常用的三大類。
2022-01-03 16:33:0017428 高算力密度集成光子處理器 此前，人工智能（AI）技術(shù)已在數(shù)據(jù)密集型計(jì)算任務(wù)中得到廣泛應(yīng)用。在后摩爾時(shí)代，為滿足AI算力和能耗的巨大需求，光子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運(yùn)而生。
2023-02-06 11:11:331007 在介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，我們先回顧一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識(shí)。就目前而言，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)算法的核心，我們所熟知的很多深度學(xué)習(xí)算法的背后其實(shí)都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2023-02-23 09:14:444833 近年來(lái)，基于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算受到內(nèi)存限制，已經(jīng)不能滿足計(jì)算速度和能耗的需求。在電子硬件領(lǐng)域，研究人員持續(xù)地進(jìn)行更深入、更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的研究，通過(guò)硬件方面的創(chuàng)新來(lái)釋放傳統(tǒng)電子系統(tǒng)的潛能
2023-02-23 15:16:314353 轉(zhuǎn)變。與傳統(tǒng)的基于固件的AI計(jì)算相比，以基于硬件的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器為載體的智能邊緣AI計(jì)算具備驚人的速度和強(qiáng)大的算力，開創(chuàng)了計(jì)算性能的新時(shí)代。
2023-06-08 15:15:01579 
? ? ? ? 隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的持續(xù)深化，機(jī)器視覺算法復(fù)雜度劇增，亟需高算力支持。然而，受制于摩爾定律放緩，現(xiàn)有電子計(jì)算性能趨于飽和，難以滿足大規(guī)模智能算法對(duì)算力和能效日益增長(zhǎng)的需求。用光子
2023-06-12 10:07:40829 
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)具有相連節(jié)點(diǎn)層的計(jì)算模型，其分層結(jié)構(gòu)與大腦中的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相似。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可通過(guò)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，因此，可訓(xùn)練其識(shí)別模式、對(duì)數(shù)據(jù)分類和預(yù)測(cè)未來(lái)事件。
2023-07-26 18:28:415380 
一。其主要應(yīng)用領(lǐng)域在計(jì)算機(jī)視覺和自然語(yǔ)言處理中，最初是由Yann LeCun等人在20世紀(jì)80年代末和90年代初提出的。隨著近年來(lái)計(jì)算機(jī)硬件性能的提升和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，CNN在很多領(lǐng)域取得了重大的進(jìn)展和應(yīng)用。 一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 （一）卷積層（Convolutional Layer） 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最
2023-08-17 16:30:302214 積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算公式 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種類似于人腦的神經(jīng)系統(tǒng)的計(jì)算模型，它是一種可以用來(lái)進(jìn)行模式識(shí)別、分類、預(yù)測(cè)等任務(wù)的強(qiáng)大工具。在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已成為最為重要的算法之一。在本文中，我們將重點(diǎn)
2023-08-21 16:49:352761 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network，CNN)是一種深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要用于圖像和視頻的識(shí)別、分類和預(yù)測(cè)，是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中應(yīng)用最廣泛的深度學(xué)習(xí)算法之一。該網(wǎng)絡(luò)模型可以自動(dòng)從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)有用的特征，并將其映射到相應(yīng)的類別。
2023-08-21 17:03:463197 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型搭建 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種深度學(xué)習(xí)算法。它已經(jīng)成為了計(jì)算機(jī)視覺和自然語(yǔ)言處理等各種領(lǐng)域的主流算法，具有很大的應(yīng)用前景。本篇文章將詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的搭建過(guò)程，為讀者提供一份
2023-08-21 17:11:491592 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network, ANN）是一種模仿人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，也被稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural
2023-08-22 16:45:186053 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種通過(guò)模擬生物神經(jīng)元間相互作用的方式實(shí)現(xiàn)信息處理和學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)模型。它能夠?qū)斎霐?shù)據(jù)進(jìn)行分類、回歸、預(yù)測(cè)和聚類等任務(wù)，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音處理等領(lǐng)域。下面將就神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的概念和工作原理，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的常用方法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法介紹進(jìn)行詳細(xì)探討。
2023-08-28 18:25:271524 什么是量子計(jì)算？量子計(jì)算是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域中使用量子理論原理的一個(gè)分支。量子理論在原子和亞原子水平上解釋了能量和物質(zhì)的反應(yīng)行為。量子計(jì)算使用亞原子粒子，如電子或光子。量子比特（Quantumbits
2023-09-19 10:04:384224 
什么是光電量子計(jì)算芯片？ 光電量子計(jì)算芯片，也被稱為光子量子計(jì)算芯片，是一種新型的計(jì)算芯片，利用光子來(lái)存儲(chǔ)和處理信息。它的核心原理是基于光子的量子疊加性和量子糾纏性質(zhì)，通過(guò)精確控制光子攜帶的信息
2024-01-09 14:42:011931 《科技日?qǐng)?bào)》英文版頭版頭條：“本源悟空”開啟中國(guó)量子計(jì)算新時(shí)代
2024-05-19 08:22:541602 
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，簡(jiǎn)稱ANNs）是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型，它通過(guò)大量的簡(jiǎn)單計(jì)算單元（神經(jīng)元）和它們之間的連接（突觸）來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理
2024-07-02 10:06:012779 不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它們?cè)诮Y(jié)構(gòu)、原理、應(yīng)用等方面都存在一定的差異。本文將從多個(gè)方面對(duì)這兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行詳細(xì)的比較和分析。 引言 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元連接和信息傳遞的計(jì)算模型，它具有強(qiáng)大的非線性擬合能力和泛
2024-07-02 14:24:037112 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、視頻分析、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。本文將詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算過(guò)程和步驟
2024-07-03 09:36:301971 Network）有相似之處，但它們之間還是存在一些關(guān)鍵的區(qū)別。 一、引言 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的計(jì)算模型，它由大量的神經(jīng)元（或稱為節(jié)點(diǎn)）組成，這些神經(jīng)元通過(guò)權(quán)重連接在一起。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于解決各種復(fù)雜的問(wèn)題，如圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別等。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究中，
2024-07-03 10:14:301799 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以用于建模和預(yù)測(cè)變量之間的關(guān)系。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種受人腦啟發(fā)的計(jì)算模型，由大量的節(jié)點(diǎn)（神經(jīng)元）組成，這些節(jié)點(diǎn)通過(guò)權(quán)重連接在一起。每個(gè)神經(jīng)元接收
2024-07-03 10:23:071693 在探討深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks, DNNs）與基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（通常指?jìng)鹘y(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的區(qū)別時(shí)，我們需要從多個(gè)維度進(jìn)行深入分析。這些維度包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練機(jī)制、特征學(xué)習(xí)能力、應(yīng)用領(lǐng)域以及計(jì)算資源需求等方面。以下是對(duì)兩者區(qū)別的詳細(xì)闡述。
2024-07-04 13:20:362552 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks, ANNs）是一種模擬人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型，它在許多領(lǐng)域，如圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、預(yù)測(cè)分析等有著廣泛的應(yīng)用。本文將
2024-07-05 09:13:553433 、時(shí)間序列預(yù)測(cè)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。本文將詳細(xì)介紹RNN的計(jì)算過(guò)程。 基本概念 1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種受人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)啟發(fā)的計(jì)算模型，由大量的神經(jīng)元（或稱為節(jié)點(diǎn)）組成，這些神經(jīng)元通過(guò)權(quán)重連接在一起。每個(gè)神經(jīng)元接收輸入信號(hào)，通過(guò)激活函數(shù)處理信號(hào)，并將處
2024-07-05 09:30:381190 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器是一種專門設(shè)計(jì)用于提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算效率的硬件設(shè)備。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜度和計(jì)算量急劇增加，對(duì)計(jì)算性能的要求也越來(lái)越高。傳統(tǒng)的通用處理器（CPU
2024-07-11 10:40:591726 ，可以對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，具有很好的泛化能力。 自學(xué)習(xí)能力 ：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)反向傳播算法等優(yōu)化算法，可以自動(dòng)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí)。 并行處理能力 ：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算可以并行進(jìn)行，提高了計(jì)算效率。 容錯(cuò)能力 ：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具
2024-07-11 11:12:101212 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也稱為全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Fully Connected Neural Networks，F(xiàn)CNs），其特點(diǎn)是每一層的每個(gè)神經(jīng)元都與下一層的所有神經(jīng)元相連。這種結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單直觀，但在處理圖像等高維數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)遇到顯著的問(wèn)題，如參數(shù)數(shù)量過(guò)多和計(jì)算復(fù)雜度高。 1.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 卷積神
2024-11-15 14:53:442579 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（即反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的核心，它建立在梯度下降法的基礎(chǔ)上，是一種適合于多層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法。該算法通過(guò)計(jì)算每層網(wǎng)絡(luò)的誤差，并將這些誤差反向傳播到前一層，從而調(diào)整權(quán)重，使得網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)更接近真實(shí)值。 二、算法原理 反向傳播算法的基本原理是通過(guò)計(jì)算損
2025-02-12 15:18:191424 試驗(yàn)機(jī)向“超算驅(qū)動(dòng)” 的智能終端演進(jìn)。? 一、量子算法在數(shù)據(jù)建模中的應(yīng)用突破? 量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（QNN）的性能提升? 構(gòu)建混合量子 - 經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，在隱藏層引入量子神經(jīng)元（如 RX 門、CNOT 門組合）：? · 利用量子疊加特
2025-04-22 13:05:06767 
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力和廣泛的應(yīng)用前景。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜度和規(guī)模也在不斷增加，這使得傳統(tǒng)的串行計(jì)算方式面臨著巨大的挑戰(zhàn)，如計(jì)算速度慢、訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)等
2025-09-17 13:31:51978
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