在幾十年研究之后，人類仍然無(wú)法復(fù)制出人腦的超快
計(jì)算速度。目前，
計(jì)算機(jī)科學(xué)家可以利用的最強(qiáng)大工具是
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這樣的大型
計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)能通過(guò)
訓(xùn)練去解決復(fù)雜問(wèn)題，而機(jī)制類似于人類的中樞
神經(jīng)系統(tǒng)，即利用不同層次的
神經(jīng)元解決問(wèn)題的不同部分，最終合并為適當(dāng)?shù)拇鸢浮?/div>
2016-12-08 21:48:19
1279 是該Facebook上一代產(chǎn)品的2倍，使得訓(xùn)練規(guī)模相當(dāng)于原來(lái)2倍的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的速度提高1倍。BigSur是第一款針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能研究開(kāi)發(fā)的開(kāi)放源代碼計(jì)算系統(tǒng)，F(xiàn)acebook將把設(shè)計(jì)材料提交給開(kāi)放
2018-06-11 08:20:23
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(kāi)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
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
學(xué)習(xí)技術(shù)無(wú)疑為其指明了道路。以知名品牌為首的汽車制造業(yè)正在深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)上進(jìn)行投資，并向先進(jìn)的計(jì)算企業(yè)、硅谷等技術(shù)引擎及學(xué)術(shù)界看齊。在中國(guó)，百度一直在此技術(shù)上保持領(lǐng)先。百度計(jì)劃在 2019 年將
2017-12-21 17:11:34
CV之YOLOv3：深度學(xué)習(xí)之計(jì)算機(jī)視覺(jué)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
CV之YOLOv3：深度學(xué)習(xí)之計(jì)算機(jī)視覺(jué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Yolov3-5clessses訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集全程記錄
2018-12-24 11:51:47
CV之YOLO：深度學(xué)習(xí)之計(jì)算機(jī)視覺(jué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)tiny-yolo-5clessses訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集全程記錄
2018-12-24 11:50:57
）EEP-TPU算法編譯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的開(kāi)發(fā)工作通常在X86架構(gòu)的服務(wù)器上完成，而EEP-TPU則是一種與X86完全不同的計(jì)算架構(gòu)。因此，上述訓(xùn)練所得的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和權(quán)重參數(shù)文件，需要按照交叉編譯的方式，在X86架構(gòu)
2020-05-18 17:13:24
，也正積極的為其開(kāi)發(fā)專用的 AI 硬件，用于自己的云產(chǎn)品和邊緣計(jì)算產(chǎn)品環(huán)境中。
神經(jīng)形態(tài)芯片 方面也有著一些發(fā)展，這是一種專門為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的計(jì)算機(jī)架構(gòu)。英特爾在神經(jīng)形態(tài)計(jì)算領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位，已經(jīng)開(kāi)發(fā)
2024-03-21 15:19:45
我在MATLAB中進(jìn)行了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練，然后將訓(xùn)練好的模型的閾值和權(quán)值導(dǎo)出來(lái)，移植到STM32F407單片機(jī)上進(jìn)行計(jì)算，但是在單片機(jī)上的計(jì)算結(jié)果和在MATLAB上的不一樣，一直找不到原因。代碼在
2020-06-16 11:14:28
習(xí)神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)是如何一直沒(méi)有具體實(shí)現(xiàn)一下：現(xiàn)看到一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于訓(xùn)練的輸入數(shù)據(jù):對(duì)應(yīng)的輸出數(shù)據(jù):我們這里設(shè)置：1：節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)設(shè)置：輸入層、隱層、輸出層的節(jié)點(diǎn)
2021-08-18 07:25:21
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。 7.【AI學(xué)習(xí)】第4篇--Python
2020-11-05 17:55:48
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。 7.【AI學(xué)習(xí)】第4篇--Python
2020-11-26 11:57:36
`本篇主要介紹：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源、簡(jiǎn)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
的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程，想基于此開(kāi)發(fā)板，進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，訓(xùn)練和測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。項(xiàng)目計(jì)劃：1.基于官方的文檔及資料，熟悉此開(kāi)發(fā)板。2.測(cè)試官方demo，學(xué)習(xí)ARM內(nèi)核和FPGA如何協(xié)調(diào)工作。3.基于自己最近
2019-01-09 14:48:59
，得到訓(xùn)練參數(shù)2、利用開(kāi)發(fā)板arm與FPGA聯(lián)合的特性，在arm端實(shí)現(xiàn)圖像預(yù)處理已經(jīng)卷積核神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的池化、激活函數(shù)和全連接，在FPGA端實(shí)現(xiàn)卷積運(yùn)算3、對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)試。4、在基本實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上
2018-12-19 11:37:22
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算。對(duì)于多層多節(jié)點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們可以使用矩陣乘法來(lái)表示。在上面的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，我們將權(quán)重作為一個(gè)矩陣，將第一層的輸入作為另一個(gè)矩陣，兩個(gè)矩陣相乘，得到的矩陣恰好為第二層的輸入。對(duì)于python
2019-03-03 22:10:19
采集處理和快速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的算力要求，板載HDMI與USB接口、外置512M的DDR3內(nèi)存也滿足作品進(jìn)行圖像處理并輸入輸出的硬件平臺(tái)要求。作品將充分發(fā)掘PYNQ開(kāi)發(fā)板的板載資源的應(yīng)用潛力，并以一輛小車
2019-03-02 23:10:52
AI芯片不僅包括深度學(xué)細(xì)AI加速器，還有另外一個(gè)主要列別：類腦芯片。類腦芯片是模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的芯片。它結(jié)合微電子技術(shù)和新型神經(jīng)形態(tài)器件，模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)機(jī)選原理進(jìn)行設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)類似人腦的超低
2025-09-17 16:43:19
的RK1808S——AI加速棒，將兩者放入進(jìn)行對(duì)比，豈不美哉？NCS2(Neural Compute Stick 2)顧名思義，是用來(lái)計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)加速棒，而且是第二代。它其實(shí)外形像一個(gè)U盤一樣。通體
2020-07-27 17:28:00
(Smart Vision Platform)特性及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)AI計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)功能，如人臉檢測(cè)識(shí)別、車牌識(shí)別等應(yīng)用場(chǎng)景。Taurus套件Pegasus套件是WiFi-IoT控制和執(zhí)行
2021-03-31 11:52:28
元，它決定了該輸入向量在地位空間中的位置。SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的目的就是為每個(gè)輸出層神經(jīng)元找到合適的權(quán)向量，以達(dá)到保持拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的目的。SOM的訓(xùn)練過(guò)程其實(shí)很簡(jiǎn)單，就是接收到一個(gè)訓(xùn)練樣本后，每個(gè)輸出層神經(jīng)
2019-07-21 04:30:00
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
AlexNet到MobileNetAlexnetAlexNet是首次把卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域并取得突破性成績(jī)的模型。AlexNet有Alex Krizhevsky、llya Sutskever
2018-05-08 15:57:47
優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法有哪些？
2022-09-06 09:52:36
速度增長(zhǎng)，需要新的硬件和軟件創(chuàng)新來(lái)繼續(xù)平衡內(nèi)存，計(jì)算效率和帶寬。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (NN) 的訓(xùn)練對(duì)于 AI 能力的持續(xù)提升至關(guān)重要，今天標(biāo)志著這一演變的激動(dòng)人心的一步，Arm、英特爾和 NVIDIA 聯(lián)合
2022-09-15 15:15:46
數(shù)據(jù)與干凈的EEG數(shù)據(jù)構(gòu)成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并且分成訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試數(shù)據(jù)集。
繪制有噪聲EEG數(shù)據(jù)與干凈的EEG數(shù)據(jù)
顯然，傳統(tǒng)的任何算法很難將EEG數(shù)據(jù)從噪聲中濾出來(lái)。
定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，之所以選擇長(zhǎng)短期記憶
2024-04-30 20:40:32
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
。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思想起源于1943年McCulloch 和 Pitts 提出的神經(jīng)元模型[19]，簡(jiǎn)稱 MCP 神經(jīng)元模 型。它是利用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的神經(jīng)元反應(yīng)的過(guò) 程，具有開(kāi)創(chuàng)性意義。此模型將神經(jīng)元反應(yīng)簡(jiǎn)化
2022-08-02 10:39:39
復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取特征的強(qiáng)大工具。例如，這包括音頻信號(hào)或圖像中的復(fù)雜模式識(shí)別。本文討論了 CNN 相對(duì)于經(jīng)典線性規(guī)劃的優(yōu)勢(shì)。后續(xù)文章“訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？——第2部分”將討論如何訓(xùn)練CNN
2023-02-23 20:11:10
為提升識(shí)別準(zhǔn)確率，采用改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)Mnist數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。整體處理過(guò)程分為兩步：圖像預(yù)處理和改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理。圖像預(yù)處理主要根據(jù)圖像的特征，將數(shù)據(jù)處理成規(guī)范的格式，而改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理主要用于輸出結(jié)果。 整個(gè)過(guò)程分為兩個(gè)步驟：圖像預(yù)處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理。需要提前安裝Tengine框架，
2021-12-23 08:07:33
本帖欲分享在Ubuntu20.04系統(tǒng)中訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的一些經(jīng)驗(yàn)。我們采用jupyter notebook作為開(kāi)發(fā)IDE，以TensorFlow2為訓(xùn)練框架，目標(biāo)是訓(xùn)練一個(gè)手寫數(shù)字識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2025-10-22 07:03:26
η ∈（0,1）代表學(xué)習(xí)速率?！ ∮捎贐P 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的收斂速度慢，優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)非常復(fù)雜，所以需要優(yōu)化學(xué)習(xí)速率。三層感知器的BP 學(xué)習(xí)算法權(quán)值調(diào)整計(jì)算公式為： 將每個(gè)加速度傳感器中每個(gè)軸的數(shù)據(jù)
2018-11-13 16:04:45
基于光學(xué)芯片的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練解析，不看肯定后悔
2021-06-21 06:33:55
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
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(kāi)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
訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并移植到Lattice FPGA上，通常需要開(kāi)發(fā)人員既要懂軟件又要懂?dāng)?shù)字電路設(shè)計(jì)，是個(gè)不容易的事。好在FPGA廠商為我們提供了許多工具和IP，我們可以在這些工具和IP的基礎(chǔ)上做
2020-11-26 07:46:03
現(xiàn)有的圖數(shù)據(jù)規(guī)模極大，導(dǎo)致時(shí)序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要格外長(zhǎng)的時(shí)間，因此使用多GPU進(jìn)行訓(xùn)練變得成為尤為重要，如何有效地將多GPU用于時(shí)序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練成為一個(gè)非常重要的研究議題。本文提供了兩種方式來(lái)
2022-09-28 10:37:20
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
當(dāng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于應(yīng)用的時(shí)候，權(quán)值是不是不能變了？？？？就是已經(jīng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是不是相當(dāng)于得到一個(gè)公式了，權(quán)值不能變了
2016-10-24 21:55:22
行特征選擇工程。例如，假設(shè)你只有 20 個(gè)訓(xùn)練樣本，那么使用對(duì)數(shù)幾率回歸還是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能無(wú)關(guān)緊要；此時(shí)人為的特征選擇工程比起選擇哪種算法將產(chǎn)生更大的影響。但如果你有 100 萬(wàn)個(gè)樣本數(shù)據(jù)，我會(huì)贊成你
2018-11-30 16:45:03
用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)訓(xùn)練的圖像數(shù)據(jù)集
2021-02-26 07:35:08
的收斂速度和識(shí)別率【關(guān)鍵詞】：粒子群優(yōu)化;;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);;語(yǔ)音識(shí)別【DOI】：CNKI:SUN:SSJS.0.2010-06-018【正文快照】：1引言語(yǔ)音識(shí)別是新一代智能計(jì)算機(jī)的重要組成部分，對(duì)它
2010-05-06 09:05:35
我在matlab中訓(xùn)練好了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，想在labview中調(diào)用，請(qǐng)問(wèn)應(yīng)該怎么做呢？或者labview有自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具包嗎？
2018-07-05 17:32:32
視覺(jué)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(kāi)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
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(kāi)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
，非局部運(yùn)算將某一處位置的響應(yīng)作為輸入特征映射中所有位置的特征的加權(quán)和來(lái)進(jìn)行計(jì)算。我們將非局部運(yùn)算作為一個(gè)高效、簡(jiǎn)單和通用的模塊，用于獲取深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的長(zhǎng)時(shí)記憶。我們提出的非局部運(yùn)算是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中經(jīng)
2018-11-12 14:52:50
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——第六代計(jì)算機(jī)的實(shí)現(xiàn)-1992-7-科學(xué)普及出版社-周繼成。
2016-04-12 11:08:59
0 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 關(guān)鍵字：感知計(jì)算機(jī) 編程模型 傳感器網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) IBM Research 在國(guó)際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)席會(huì)議（IJCNN）上披露了一種新的感知計(jì)算機(jī)架構(gòu)和編程模型，其靈感來(lái)自人類大腦。新的Corelet架構(gòu)
2017-09-14 16:58:592 上一次我們用了單隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，效果還可以改善，這一次就使用CNN。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 上圖演示了卷積操作 LeNet-5式的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域近期取得的巨大突破的核心。卷積層和之前的全連接
2017-11-16 11:45:073988 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的每一類學(xué)習(xí)過(guò)程通常被歸納為一種訓(xùn)練算法。訓(xùn)練的算法有很多，它們的特點(diǎn)和性能各不相同。問(wèn)題的抽象人們把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程轉(zhuǎn)化為求損失函數(shù)f的最小值問(wèn)題。一般來(lái)說(shuō)，損失函數(shù)包括誤差項(xiàng)和正則
2017-11-16 15:30:5413897 今日，Imagination Technologies宣布推出首套 PowerVR CLDNN開(kāi)發(fā)工具 (SDK)，可用來(lái)在PowerVR GPU 上開(kāi)發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序。這一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) SDK 可使
2018-01-26 17:05:423580 
在上個(gè)月的Train AI會(huì)議上，特斯拉AI 及計(jì)算機(jī)視覺(jué)部門總監(jiān)談了自己對(duì)當(dāng)前Autopilot 發(fā)展的見(jiàn)解，他表示自己目前正利用特斯拉無(wú)人車隊(duì)的大量數(shù)據(jù)，試圖通過(guò)訓(xùn)練特斯拉的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，來(lái)改善Autopilot的自動(dòng)駕駛能力。
2018-06-13 09:34:593782 該團(tuán)隊(duì)在麻省理工學(xué)院的計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室 (Computer Science and Artificial Intelligence Lab) 開(kāi)展了這項(xiàng)研究，共開(kāi)發(fā)出了三個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2018-09-12 14:19:354659 Habana已經(jīng)開(kāi)發(fā)了兩款自己的AI芯片，即Habana Gaudi和Habana Goya（如圖）。前者是高度專門化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練芯片，而后者是用于推理的處理器，在主動(dòng)部署中使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2020-02-06 15:06:102653 維也納大學(xué)的工程師團(tuán)隊(duì)帶來(lái)了AI芯片的新玩法。他們利用傳感器人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大大提高了處理圖片的效率，可在納秒內(nèi)完成圖像識(shí)別任務(wù)。他們的設(shè)計(jì)思路是將一些計(jì)算任務(wù)轉(zhuǎn)移到計(jì)算機(jī)系統(tǒng)外部邊緣的感知設(shè)備上，這樣可以減少不必要的數(shù)據(jù)移動(dòng)，進(jìn)而產(chǎn)生了這種機(jī)器視覺(jué)的傳感器內(nèi)計(jì)算研究成果。
2020-03-20 15:50:173613 
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 15:50:173572 需要注意的是，Dojo 計(jì)算機(jī)將配合無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（unsupervised learning），來(lái)減少特斯拉對(duì)于數(shù)據(jù)人工標(biāo)注的工作量，這樣來(lái)幫助其數(shù)據(jù)訓(xùn)練效率實(shí)現(xiàn)指數(shù)級(jí)提升。 馬斯克還在推特上發(fā)布英雄帖，為自家的 AI 和芯片團(tuán)隊(duì)招人。
2020-09-06 12:00:433082 來(lái)源：公眾號(hào)AI公園 作者：OrhanG. Yal?n 編譯：ronghuaiyang 導(dǎo)讀 使用SOTA的預(yù)訓(xùn)練模型來(lái)通過(guò)遷移學(xué)習(xí)解決現(xiàn)實(shí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題。 如果你試過(guò)構(gòu)建高精度的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，但
2020-10-31 10:54:452828 
從中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)獲悉，來(lái)自中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所的研究團(tuán)隊(duì)提出圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速芯片設(shè)計(jì)“HyGCN”。 《中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)通訊》（CCCF）近日刊發(fā)了中科院計(jì)算所特別研究助理嚴(yán)明玉、研究員范東睿以及
2020-12-18 16:09:343214 近日，《中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)通訊》刊發(fā)了中科院計(jì)算所特別研究助理嚴(yán)明玉博士、研究員范東睿以及研究員葉笑春共同撰寫的綜述文章《圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速芯片：人工智能“認(rèn)知智能”階段起飛的推進(jìn)劑》。文章披露，該團(tuán)隊(duì)提出
2020-12-28 09:34:292149 想要適應(yīng)自動(dòng)駕駛、控制機(jī)器人、醫(yī)療診斷等場(chǎng)景，就必須讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)快速變化的各種狀況。好消息是，麻省理工（MIT）計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室（CSAIL）的 Ramin Hasani 團(tuán)隊(duì)，已經(jīng)
2021-01-29 10:46:332034 想要適應(yīng)自動(dòng)駕駛、控制機(jī)器人、醫(yī)療診斷等場(chǎng)景，就必須讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)快速變化的各種狀況。好消息是，麻省理工（MIT）計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室（CSAIL）的 Ramin Hasani 團(tuán)隊(duì)，已經(jīng)
2021-01-29 11:32:322931 ）上，汽車制造商特斯拉的AI高級(jí)總監(jiān)Andrej Karpathy公布了公司內(nèi)部用于訓(xùn)練Autopilot與自動(dòng)駕駛深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超級(jí)計(jì)算機(jī)。這個(gè)集群使用了720個(gè)節(jié)點(diǎn)的8個(gè)NVIDIA A100
2021-06-25 15:41:405025 及儲(chǔ)能公司，特斯拉昨天正式宣布要與Intel、AMD以及NVIDIA廝殺：正式推出了自研的超級(jí)計(jì)算機(jī)群。 這套超算平臺(tái)將要用于特斯拉自動(dòng)駕駛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。 顯然，網(wǎng)友們對(duì)特斯拉用這個(gè)超算來(lái)訓(xùn)練自動(dòng)駕駛這件事充滿了「疑惑」。 「哇，雖然根本不想問(wèn)這個(gè)殘
2021-07-02 14:32:572620 機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一種基于人工智能的計(jì)算機(jī)視覺(jué)?；谌斯ぶ悄艿幕跈C(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)具有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或?qū)樱愃朴谌四X中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或?qū)?，用于連接和傳輸有關(guān)攝取的視覺(jué)數(shù)據(jù)的信號(hào)。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，計(jì)算機(jī)視覺(jué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有獨(dú)立且不同的層，明確定義層之間的連接，以及視覺(jué)數(shù)據(jù)傳輸?shù)念A(yù)定義方向。
2022-04-06 16:49:424612 韓國(guó)政府將與人工智能芯片和云計(jì)算企業(yè)聯(lián)合，組成一個(gè)團(tuán)隊(duì)，開(kāi)發(fā)高運(yùn)算能力和低能耗的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（npu）推理芯片。這是為了避開(kāi)nvidia的長(zhǎng)期gpu進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)。該項(xiàng)目為延長(zhǎng)韓國(guó)在半導(dǎo)體領(lǐng)域的地位而努力，并為到2030年取得顯著的成果而努力。
2023-06-27 10:11:031550 一。其主要應(yīng)用領(lǐng)域在計(jì)算機(jī)視覺(jué)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 16:30:302217 模型訓(xùn)練是將模型結(jié)構(gòu)和模型參數(shù)相結(jié)合，通過(guò)樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型，使得模型可以對(duì)新的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)和分類。本文將詳細(xì)介紹 CNN 模型訓(xùn)練的步驟。 CNN 模型結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入是一個(gè)
2023-08-21 16:42:002660 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(jué)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 17:03:463199 cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型 生成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型? 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)，最初被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)
2023-08-21 17:11:471939 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(jué)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 17:11:491593 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要包括哪些 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成部分 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一類廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它具有良好的空間特征學(xué)習(xí)能力，能夠處理具有二維或三維形狀的輸入數(shù)據(jù)
2023-08-21 17:15:222705 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(jué)、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 18:25:271525 科學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型使用隨機(jī)梯度下降進(jìn)行訓(xùn)練，模型權(quán)重使用反向傳播算法進(jìn)行更新。通過(guò)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型解決的優(yōu)化問(wèn)題非常具有挑戰(zhàn)性，盡管這些算法在實(shí)踐中表現(xiàn)出色，但不能保證它們會(huì)及時(shí)收斂到一個(gè)良好的模型
2023-12-30 08:27:541071 
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(yǔ)言處理、語(yǔ)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(guò)程、常用優(yōu)化算法、超參數(shù)調(diào)整以及防止過(guò)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 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，簡(jiǎn)稱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)的基本概念、結(jié)構(gòu)
2024-07-03 09:15:281337 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片和普通芯片的區(qū)別是一個(gè)復(fù)雜而深入的話題，涉及到計(jì)算機(jī)科學(xué)、電子工程、人工智能等多個(gè)領(lǐng)域。 定義 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片（Neural Network Processor，簡(jiǎn)稱NNP）是一種專門用于
2024-07-04 09:30:033060 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 13:20:362554 Matlab作為一款強(qiáng)大的數(shù)學(xué)計(jì)算軟件，廣泛應(yīng)用于科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)分析、算法開(kāi)發(fā)等領(lǐng)域。其中，Matlab的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱（Neural Network Toolbox）為用戶提供了豐富的函數(shù)和工具
2024-07-08 18:26:204699 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過(guò)誤差反向傳播算法（Error Backpropagation Algorithm）來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜問(wèn)題的學(xué)習(xí)和解決。以下將詳細(xì)闡述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作方式，涵蓋其基本原理、訓(xùn)練過(guò)程、應(yīng)用實(shí)例以及優(yōu)缺點(diǎn)等多個(gè)方面。
2024-07-10 15:07:119467 
處理、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得了顯著的成果。PyTorch是一個(gè)開(kāi)源的深度學(xué)習(xí)框架，由Facebook的AI研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)。它以其易用性、靈活性和高效性而受到廣泛歡迎。在PyTorch中，有許多預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可供選擇，這些模型可以用于各種任務(wù)，如圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)
2024-07-11 09:59:532577 發(fā)生變化，導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力下降。為了保持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能，需要對(duì)其進(jìn)行重新訓(xùn)練。本文將詳細(xì)介紹重新訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的步驟和方法。 數(shù)據(jù)預(yù)處理 數(shù)據(jù)預(yù)處理是重新訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一步。在這個(gè)階段，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、標(biāo)準(zhǔn)
2024-07-11 10:25:021273 全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一種特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，尤其在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域表現(xiàn)出色。它通過(guò)全局平均池化或轉(zhuǎn)置卷積處理任意尺寸的輸入，特別適用于像素級(jí)別的任務(wù)，如圖像分割。本文將詳細(xì)探討全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義、原理、結(jié)構(gòu)、應(yīng)用以及其在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要性。
2024-07-11 11:50:302548 脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SNN, Spiking Neural Network）的訓(xùn)練是一個(gè)復(fù)雜但充滿挑戰(zhàn)的過(guò)程，它模擬了生物神經(jīng)元通過(guò)脈沖（或稱為尖峰）進(jìn)行信息傳遞的方式。以下是對(duì)脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程的詳細(xì)闡述。
2024-07-12 10:13:511731 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)作為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，旨在使計(jì)算機(jī)能夠像人類一樣理解和解釋圖像及視頻中的信息。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)依賴于多種先進(jìn)的AI算法模型。以下將詳細(xì)介紹幾種常見(jiàn)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)
2024-07-24 12:46:092783 
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