隨著人工智能(AI)技術(shù)的快速發(fā)展，AI可以越來越多地支持以前無法實(shí)現(xiàn)或者難以實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用。本文基于此解釋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)及其對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的意義。CNN是一種能夠從復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取特征的強(qiáng)大工具，例如識(shí)別音頻信號(hào)或圖像信號(hào)中的復(fù)雜模式就是其應(yīng)用之一。
2023-09-05 10:23:27
2538 在如今的網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，錯(cuò)綜復(fù)雜的大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，讓傳統(tǒng)信息處理理論、人工智能與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都面臨巨大的挑戰(zhàn)。近些年，深度學(xué)習(xí)逐漸走進(jìn)人們的視線，通過深度學(xué)習(xí)解決若干問題的案例越來越多。一些傳統(tǒng)的圖像
2024-01-11 10:51:323475 
1000本電子專業(yè)書籍免費(fèi)大放送https://bbs.elecfans.com/forum.php?mod=viewthread&tid=287358&fromuid=286650061《人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建造》.pdf(10M)希望大家多頂頂，提升提升人氣。
2013-01-22 08:38:39
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)人的認(rèn)識(shí)過程而開發(fā)出的一種算法。假如我們現(xiàn)在只有一些輸入和相應(yīng)的輸出，而對(duì)如何由輸入得到輸出的機(jī)理并不清楚，那么我們可以把輸入與輸出之間的未知過程看成是一個(gè)“網(wǎng)絡(luò)”，通過不斷地給
2008-06-19 14:40:42
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在傳感器數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用針對(duì)壓力傳感器對(duì)溫度的交叉靈敏度,采用BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理,消除溫度對(duì)壓力傳感器的影響,大大提高了傳感器的穩(wěn)定性及其精度,效果良好。關(guān)鍵詞
2009-08-11 20:23:46
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
以馮·諾依曼型計(jì)算機(jī)為中心的信息處理技術(shù)的高速發(fā)展，使得計(jì)算機(jī)在當(dāng)今的信息化社會(huì)中起著十分重要的作用。但是，當(dāng)用它來解決某些人工智能問題時(shí)卻遇到了很大的困難。 例如，一個(gè)人可以很容易地識(shí)別他人的臉孔
2023-09-27 06:13:57
物體所作出的交互反應(yīng)，是模擬人工智能的一條重要途徑。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人腦相似性主要表現(xiàn)在：①神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取的知識(shí)是從外界環(huán)境學(xué)習(xí)得來的;②各神經(jīng)元的連接權(quán)，即突觸權(quán)值，用于儲(chǔ)存獲取的知識(shí)。神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2018-10-23 16:16:02
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課件
2016-06-19 10:15:48
`我思故我在 亮出你的觀點(diǎn)自從類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以用強(qiáng)大的運(yùn)算能力加以模擬之后，強(qiáng)人工智能才開始出現(xiàn)。即便如此，以目前 CPU 的運(yùn)算能力來講，模擬類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的代價(jià)非常之大，于是有人想到了用
2017-08-23 15:42:16
點(diǎn)擊上方“藍(lán)字”，關(guān)注我們，感謝！人工智能(AI)以及利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)和更高程度車輛自主性的強(qiáng)大技術(shù)。隨著人工智能研究的快速發(fā)展，設(shè)計(jì)人員正面臨激烈的競(jìng)爭
2021-12-17 08:17:41
。對(duì)于人工智能用例在當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，必須滿足三個(gè)條件：非常大的真實(shí)數(shù)據(jù)集具有重要處理能力的硬件架構(gòu)和環(huán)境開發(fā)新的強(qiáng)大算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）以充分利用上述內(nèi)容很明顯，后兩種要求相互依賴，并且
2019-05-29 10:46:39
淺談智能控制、人工智能、智能算法的發(fā)展前景
2019-05-10 01:21:03
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
近年來，深度學(xué)習(xí)的繁榮，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，顛覆了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)特征工程的時(shí)代，將人工智能的浪潮推到了歷史最高點(diǎn)。然而，盡管各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型層出不窮，但往往模型性能越高，對(duì)超參數(shù)的要求也越來越嚴(yán)格
2019-09-11 11:52:14
，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父Hiton始終堅(jiān)持計(jì)算機(jī)能夠像人類一樣思考，用直覺而非規(guī)則。盡管這一觀點(diǎn)被無數(shù)人質(zhì)疑過無數(shù)次，但隨著數(shù)據(jù)的不斷增長和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷進(jìn)步，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始在語音和圖像等方面超越基于邏輯的人工智能
2018-06-05 10:11:50
人工智能打發(fā)展是算法優(yōu)先于實(shí)際應(yīng)用。近幾年隨著人工智能的不斷普及，許多深度學(xué)習(xí)算法涌現(xiàn)，從最初的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）到機(jī)器學(xué)習(xí)算法的時(shí)代。由于應(yīng)用環(huán)境的差別衍生出不同的學(xué)習(xí)算法：線性回歸，分類與回歸樹
2023-02-17 11:00:15
`本篇主要介紹：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源、簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、更多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟：訓(xùn)練與預(yù)測(cè)、訓(xùn)練的兩階段：正向推演與反向傳播、以TensorFlow + Excel表達(dá)訓(xùn)練流程以及AI普及化教育之路。`
2020-11-05 17:48:39
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首先來看一下維基百科對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（英語：Artificial Neural Network，ANN），簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Network，NN）或類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在機(jī)器
2019-03-03 22:10:19
電子發(fā)燒友總結(jié)了以“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”為主題的精選干貨，今后每天一個(gè)主題為一期，希望對(duì)各位有所幫助?。c(diǎn)擊標(biāo)題即可進(jìn)入頁面下載相關(guān)資料）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的學(xué)習(xí)方法與應(yīng)用實(shí)例（pdf彩版）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門資料MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個(gè)案例分析《matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用設(shè)計(jì)》深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-05-07 19:18:14
的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，即將高位空間中相似的樣本點(diǎn)映射到網(wǎng)絡(luò)輸出層中的鄰近神經(jīng)元。SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的輸出層神經(jīng)元以矩陣方式排列在二維空間中，每個(gè)神經(jīng)元都擁有一個(gè)權(quán)向量，網(wǎng)絡(luò)在接收輸入向量后，將會(huì)確定輸出層獲勝神經(jīng)
2019-07-21 04:30:00
，是模擬人工智能的一條重要途徑。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人腦相似性主要表現(xiàn)在：
①神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取的知識(shí)是從外界環(huán)境學(xué)習(xí)得來的;
②各神經(jīng)元的連接權(quán)，即突觸權(quán)值，用于儲(chǔ)存獲取的知識(shí)。
神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元，它是
2023-09-13 16:41:18
簡單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-01-28 07:16:57
如今，采用人工智能的企業(yè)遇到了一個(gè)主要障礙，那就是在內(nèi)部開發(fā)人工智能產(chǎn)品成本高昂，因此有了外包人工智能產(chǎn)品的需求。而對(duì)于從中小企業(yè)到預(yù)算受限的大型企業(yè)來說，通過云計(jì)算來采用人工智能的成本要低得多。
2019-09-11 11:51:46
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題，我們似乎可以給出相對(duì)簡明的答案。
2019-07-17 07:21:50
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的第一次浪潮。1969 年美國數(shù)學(xué)家及人工智能先驅(qū) Minsky在其著作中證 明感知器本質(zhì)上是一種線性模型[21]，只能處理線性分 類問題，最簡單的異或問題都無法正確分類，因此神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究也
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
抽象人工智能 （AI） 的世界正在迅速發(fā)展，人工智能越來越多地支持以前無法實(shí)現(xiàn)或非常難以實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用程序。本系列文章解釋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN） 及其在 AI 系統(tǒng)中機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性。CNN 是從
2023-02-23 20:11:10
語言使用，數(shù)學(xué)庫、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及相關(guān)算法，深入學(xué)習(xí)AI算法模型訓(xùn)練、分析，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等因此，為了幫助大家更好的入門學(xué)習(xí)AI人工智能，包括：Python語法編程、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、機(jī)器學(xué)習(xí)
2019-11-27 12:10:39
最近在看人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存算一體這些方面的ADC設(shè)計(jì)方向，貌似跟一般的ADC方向是一樣的，都是希望朝著低功耗高精度和高速發(fā)展，在這幾個(gè)或其他特殊的方向各位有什么見解呢？
2021-06-24 08:17:34
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，可以通過對(duì)系統(tǒng)性能的學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)具有最佳組合的PID控制。利用BP
2021-09-07 07:43:47
`點(diǎn)擊學(xué)習(xí)>>《龍哥手把手教你學(xué)LabVIEW視覺設(shè)計(jì)》視頻教程用LabVIEW實(shí)現(xiàn)的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)曲線擬合，感謝LabVIEW的矩陣運(yùn)算函數(shù)，程序流程較之文本型語言清晰很多。[hide] [/hide]`
2011-12-13 16:41:43
FPGA 上實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)。CNN 是一類深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在處理大規(guī)模圖像識(shí)別任務(wù)以及與機(jī)器學(xué)習(xí)類似的其他問題方面已大獲成功。在當(dāng)前案例中,針對(duì)在 FPGA 上實(shí)現(xiàn) CNN 做一個(gè)可行性研究
2019-06-19 07:24:41
如何用stm32cube.ai簡化人工神經(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
巡線智能車控制中的CNN網(wǎng)絡(luò)有何應(yīng)用？嵌入式單片機(jī)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)該怎樣去使用？如何利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去更好地控制巡線智能車呢？
2021-12-21 07:47:24
已經(jīng)有很多關(guān)于將人工智能用于日益智能的車輛的文章。但是，您如何將在服務(wù)器群上開發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (NN) 壓縮到量產(chǎn)汽車中資源受限的嵌入式硬件中呢?本文探討了我們應(yīng)該如何授權(quán)汽車生產(chǎn) AI 研發(fā)工程師在
2021-12-23 06:30:50
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
人工智能下面有哪些機(jī)器學(xué)習(xí)分支？如何用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）方法去解決機(jī)器學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)下面的分類問題？
2021-06-16 08:09:03
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Ar-tificial Neural Networks)的簡稱，是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一。人腦在接受視覺感官傳來的大量圖像信息后，能迅速做出反應(yīng)
2019-08-08 06:11:30
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
已經(jīng)有很多關(guān)于將人工智能用于日益智能的車輛的文章。但是，您如何將在服務(wù)器群上開發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (NN) 壓縮到量產(chǎn)汽車中資源受限的嵌入式硬件中呢？本文探討了我們應(yīng)該如何授權(quán)汽車生產(chǎn) AI 研發(fā)工程師在
2021-11-08 07:18:10
應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬污水生物處理（1.浙江工業(yè)大學(xué)建筑工程學(xué)院, 杭州 310014; 2.鎮(zhèn)江水工業(yè)公司排水管理處，鎮(zhèn)江 212003）摘要：針對(duì)復(fù)雜的非線性污水生物處理過程，開發(fā)了徑向基函數(shù)的人工
2009-08-08 09:56:00
本文提出了一個(gè)基于FPGA 的信息處理的實(shí)例：一個(gè)簡單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用Verilog 語言描述，該數(shù)據(jù)流采用模塊化的程序設(shè)計(jì)，并考慮了模塊間數(shù)據(jù)傳輸信號(hào)同 步的問題，有效地解決了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行數(shù)據(jù)處理的問題。
2021-05-06 07:22:07
的這些龐大的數(shù)據(jù)。當(dāng)時(shí)AI研究的普遍方向也與他們相反，人們都在尋找捷徑，直接模擬出行為而不是模仿大腦的運(yùn)作。隨著計(jì)算能力的提升和算法的改進(jìn)，今天，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域最具吸引力的流派
2015-12-23 14:21:58
的智能——但是我們已經(jīng)看到了一條充滿潛力的道路。目前人工智能（AI）已經(jīng)發(fā)展為一系列技術(shù)：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等，但是無論我們?cè)趺疵?，它們都需要組合起來搭建一個(gè)更加智能的機(jī)器
2018-05-22 09:54:43
小女子做基于labview的蒸發(fā)過程中液位的控制，想使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制，請(qǐng)問這個(gè)控制方法可以嗎？有誰會(huì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制么。。。叩謝
2016-09-23 13:43:16
求大神給一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的源代碼。
2016-04-19 17:15:29
一定的早熟收斂問題,引入一種自適應(yīng)動(dòng)態(tài)改變慣性因子的PSO算法,使算法具有較強(qiáng)的全局搜索能力.將此算法訓(xùn)練的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于語音識(shí)別中,結(jié)果表明,與BP算法相比,粒子群優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較高
2010-05-06 09:05:35
隱藏技術(shù): 一種基于前沿神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的新型人工智能處理器 Copy東京理工大學(xué)的研究人員開發(fā)了一種名為“ Hiddenite”的新型加速器芯片，該芯片可以在計(jì)算稀疏“隱藏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”時(shí)達(dá)到最高的精度
2022-03-17 19:15:13
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)論依照簡明易懂、便于軟件實(shí)現(xiàn)、鼓勵(lì)探索的原則介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。內(nèi)容包括：智能系統(tǒng)描述模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的特點(diǎn)；基本人工神經(jīng)元模型，人工神經(jīng)
2009-01-13 14:58:57
63 人工智能識(shí)別打架和霸凌行為監(jiān)測(cè)系統(tǒng)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能視覺算法，人工智能識(shí)別打架和霸凌行為監(jiān)測(cè)系統(tǒng)利用已經(jīng)裝好的攝像頭對(duì)監(jiān)控區(qū)域進(jìn)行實(shí)時(shí)視頻監(jiān)測(cè)。系統(tǒng)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能視覺算法分析視頻圖像
2024-09-03 22:52:39
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么意思
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一門活躍的邊緣性交叉學(xué)科.研究它的發(fā)展過程和前沿問題，具有重要的理論意義
2010-03-06 13:39:013578 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容有哪些?
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要考慮網(wǎng)絡(luò)連接的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、神經(jīng)元的特征、學(xué)習(xí)規(guī)則等。目前，已有近40種神經(jīng)
2010-03-06 13:42:451770 本書系統(tǒng)的介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)典型模型的原理、算法，并對(duì)遺傳算法的基本原理也做了簡單介紹。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法已應(yīng)用于許多領(lǐng)域。本書是以應(yīng)用為主要目的為從事人工智能、信息處理研究的科技人員及研究生、本科生等編寫的教材。
2011-02-17 17:46:04146 將 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模型應(yīng)用于天線設(shè)計(jì)中，可以提高天線設(shè)計(jì)的效率和精度。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一旦被訓(xùn)練成功，再次使用其進(jìn)行天線設(shè)計(jì)時(shí)，可以充分發(fā)揮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和泛化能力，提高
2011-06-22 16:42:1667 本文主要對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)進(jìn)行了描述，主要包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念、發(fā)展、特點(diǎn)、結(jié)構(gòu)、模型。 本文是個(gè)科普文，來自網(wǎng)絡(luò)資料的整理。 一、 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial
2017-11-15 15:41:3940867 
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，ANNs），也簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNs），是模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息處理的一種數(shù)學(xué)模型。它以對(duì)大腦的生理研究成果為基礎(chǔ)，其目的在于
2018-07-13 09:24:0022594 隨著消費(fèi)電子、汽車電子、工業(yè)控制等越來越多的應(yīng)用引入人工智能（AI），人工智能面臨著前所未有的快速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)迎來了發(fā)展高潮。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越大，需要的計(jì)算量就越大，傳統(tǒng)的VPU雖然也能
2018-07-16 11:17:00791 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類：1）分類；2）回歸；3）聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）算法。 前言： 人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，請(qǐng)參見公眾號(hào)
2018-06-18 10:15:005812 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Artificial Neural Networks， 簡寫為ANNs）也簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或稱作連接模型，是對(duì)人腦或自然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)若干基本特性的抽象和模擬。
2018-11-24 09:21:1116646 焦李成教授在報(bào)告中回顧了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷程，闡述了復(fù)雜影像的智能解譯與識(shí)別問題，并激勵(lì)大家在人工智能領(lǐng)域勇攀學(xué)術(shù)高峰。
2018-11-26 11:16:2113156 什么是人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，大腦的結(jié)構(gòu)越簡單，那么智商就越低。單細(xì)胞生物是智商最低的了。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是一樣的，網(wǎng)絡(luò)越復(fù)雜它就越強(qiáng)大，所以我們需要深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這里的深度是指層數(shù)多，層數(shù)越多那么構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就越復(fù)雜。
2019-07-04 11:30:244348 在人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)中，有一個(gè)很重要的概念就是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) CNN（Convolutional Neural Networks）。
2019-11-02 11:23:434301 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是受到人類大腦結(jié)構(gòu)的啟發(fā)而創(chuàng)造出來的，這也是它能擁有真智能的根本原因
2020-04-09 11:28:471381 “混沌”，英文：Chaos，指混亂而沒有秩序的狀態(tài)?！盎煦缑つ啃浴保⑽模篊haos Blindness，也稱為：混亂失明，指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)這種混亂狀態(tài)的認(rèn)知的一種失明或盲目性。對(duì)于現(xiàn)在的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其認(rèn)知水平與人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)知智能還相差很遠(yuǎn)，常常無法預(yù)測(cè)或響應(yīng)系統(tǒng)中的混沌狀態(tài)。
2020-06-27 15:41:002262 近年來，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 10:14:102692 莫斯科市政府網(wǎng)站日前發(fā)布消息稱，一種基于人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊正在應(yīng)用于莫斯科的醫(yī)療系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在三周的時(shí)間內(nèi)分析10萬份的莫斯科醫(yī)療數(shù)據(jù)。
2020-11-17 11:07:00941 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種使用數(shù)學(xué)模型處理圖像以及其他數(shù)據(jù)的多層系統(tǒng)，而且目前已經(jīng)發(fā)展為人工智能的重要基石。
2020-11-25 09:50:173398 人工智能-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的簡單實(shí)現(xiàn)說明。
2021-05-25 11:30:1612 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，即基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制或簡稱神經(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 ，是對(duì)人腦的抽象、簡化和模擬，反映人腦的基本特性。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究是從人腦的生理結(jié)構(gòu)出發(fā)來研究人的智能行為，模擬人腦信息處理的功能。它是根植于神經(jīng)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、物理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)及工程等學(xué)科的一種技術(shù)。
2022-04-11 11:28:350 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通俗解釋? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）是一種眾所周知的深度學(xué)習(xí)算法，是人工智能領(lǐng)域中最受歡迎的技術(shù)之一
2023-08-21 16:49:245071 著重要作用。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation Neural Network, BPNN）是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一種常見的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，
2023-08-22 16:45:186057 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域的重要分支，廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、自然語言處理、語音識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域。然而，要使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實(shí)際應(yīng)用中取得良好效果，必須進(jìn)行有效的訓(xùn)練和優(yōu)化。本文將從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程、常用優(yōu)化算法、超參數(shù)調(diào)整以及防止過擬合等方面，詳細(xì)闡述如何訓(xùn)練和優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2024-07-01 14:14:061459 隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其強(qiáng)大的特征提取和分類能力，為圖像識(shí)別帶來了革命性的進(jìn)步。本文將詳細(xì)介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別中的應(yīng)用案例，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在面部識(shí)別、自動(dòng)駕駛、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域的應(yīng)用，以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在手寫數(shù)字識(shí)別中的實(shí)踐。
2024-07-01 14:19:541630 在快速發(fā)展的科技領(lǐng)域，人工智能（Artificial Intelligence, AI）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Networks）是兩個(gè)備受矚目的概念。它們之間的聯(lián)系緊密而復(fù)雜，共同推動(dòng)了智能
2024-07-01 14:23:122229 ，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)發(fā)展成為機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域的重要技術(shù)之一。本文將詳細(xì)介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型及其應(yīng)用。 引言 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型，它通過大量的簡單計(jì)算單元（神經(jīng)元）和它們之間的連接（權(quán)重）來實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和處理。與傳統(tǒng)的計(jì)
2024-07-02 10:04:282559 化能力。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域的重要技術(shù)之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)
2024-07-02 14:24:037113 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工智能的關(guān)系是密不可分的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的一種重要實(shí)現(xiàn)方式，而人工智能則是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的廣泛領(lǐng)域。本文將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工智能的關(guān)系。 一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義和發(fā)展歷程 1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2024-07-03 10:25:012663 人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片是一類專門為深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計(jì)的處理器。它們具有高性能、低功耗、可擴(kuò)展等特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等領(lǐng)域。以下是關(guān)于人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片的介紹
2024-07-04 09:33:372007 人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理是一個(gè)復(fù)雜且深入的話題，涉及到多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)，包括數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、生物學(xué)等。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種受人腦結(jié)構(gòu)啟發(fā)的計(jì)算模型，它通過模擬人腦神經(jīng)元的連接和交互
2024-07-04 09:35:062185 人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型，其結(jié)構(gòu)和功能非常復(fù)雜。 引言 人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型，其結(jié)構(gòu)和功能非常復(fù)雜。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究始于20世紀(jì)40年代，經(jīng)過
2024-07-04 09:37:461885 人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，簡稱ANN）是兩個(gè)密切相關(guān)但又有所區(qū)別的概念。 定義和起源
2024-07-04 09:39:252691 人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一類受人腦啟發(fā)的計(jì)算模型，它們?cè)谠S多領(lǐng)域都取得了顯著的成功。以下是一些常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型： 感知機(jī)（Perceptron） ： 感知機(jī)是最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一，它由Frank
2024-07-04 09:41:031843 人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，具有高度的自適應(yīng)性、學(xué)習(xí)能力和泛化能力。本文將介紹人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的特點(diǎn)，包括其基本結(jié)構(gòu)、工作原理、主要類型、學(xué)習(xí)算法、應(yīng)用領(lǐng)域等
2024-07-04 09:42:361286 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、語音識(shí)別、自然語言處理、預(yù)測(cè)分析等有著廣泛的應(yīng)用。本文將
2024-07-05 09:13:553436 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedforward Neural Network, FNN），作為最基本且應(yīng)用廣泛的一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其工作原理和結(jié)構(gòu)對(duì)于理解深度學(xué)習(xí)及人工智能領(lǐng)域至關(guān)重要。本文將從前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理出發(fā)，詳細(xì)闡述其結(jié)構(gòu)特點(diǎn)、工作原理以及在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)。
2024-07-08 11:28:474083 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network, ANN）作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要分支，自20世紀(jì)80年代以來一直是人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。其靈感來源于生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過模擬人腦神經(jīng)
2024-07-08 18:20:471964 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，簡稱ANNs）之間的關(guān)系與區(qū)別，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域中一個(gè)基礎(chǔ)且重要的話題。本文將從定義、結(jié)構(gòu)、算法、應(yīng)用及未來發(fā)展等多個(gè)方面，詳細(xì)闡述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的異同，以期為讀者提供一個(gè)全面而深入的理解。
2024-07-10 15:20:533040 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Network）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是兩種在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域
2024-07-10 15:24:442989 在上一篇文章
中，我們介紹了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和多種算法。在本文中，我們會(huì)介紹
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和多種
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方法，供各位老師選擇。 01
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ?
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之所以得名，是因?yàn)?/div>
2025-01-09 10:24:522478 
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