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(guò)深度學(xué)習(xí)解決若干問(wèn)題的案例越來(lái)越多。一些傳統(tǒng)的圖像
2024-01-11 10:51:32
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多層感知機(jī) 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)in collaboration with Hsu Chung Chuan, Lin Min Htoo, and Quah Jia Yong. 與許忠傳，林敏濤和華佳勇合作
2021-07-12 06:35:22
。盡管科學(xué)家們對(duì)大腦的神經(jīng)線路如何執(zhí)行高級(jí)功能有了更多的了解，但是在固態(tài)設(shè)備(SSD)上對(duì)大腦進(jìn)行逆向工程仍然遙不可及。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵元素。神經(jīng)形態(tài)計(jì)算試圖利用大腦的生物連接體，特別是通過(guò)將生物
2022-04-16 15:01:00
03_深度學(xué)習(xí)入門_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反向傳播算法
2019-09-12 07:08:05
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
近年來(lái)，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(lái)越嚴(yán)格
2019-09-11 11:52:14
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
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(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
在一起，計(jì)算機(jī)就會(huì)判定這是一只貓！ C、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它將相同的權(quán)重遞歸地應(yīng)用在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)上，以拓?fù)渑判虻姆绞奖闅v給定結(jié)構(gòu)，從而在大小可變的輸入結(jié)構(gòu)上可以做出結(jié)構(gòu)化的預(yù)測(cè)
2018-06-05 10:11:50
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
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
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
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
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(yè)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
(NeuralComputeStick2/NCS2)，可讓開(kāi)發(fā)者更智能、更高效地開(kāi)發(fā)和部署深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)應(yīng)用，滿足新一代智能設(shè)備的需求。 新一代計(jì)算棒仍然類似U盤造型，尺寸只有72.5×27×14毫米，通過(guò)
2020-07-27 17:28:00
，同理，閾值越大，則容納的模式類也就越多----------以上純屬個(gè)人理解，如果有錯(cuò)誤歡迎指正。ART比較好地緩解了競(jìng)爭(zhēng)型學(xué)習(xí)中的“可塑性-穩(wěn)定性窘境”，其中可塑性指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要能夠?qū)W習(xí)新知識(shí)，穩(wěn)定性
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
的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 這種網(wǎng)絡(luò)可以解決什么問(wèn)題呢？ 其中最熱門的就是圖像識(shí)別問(wèn)題。 比如計(jì)算機(jī)拿到一些貓的照片后，可以識(shí)別出中華田園貓和其他種類的貓，然后分類。這種看似很廢的用處，如果運(yùn)用到醫(yī)療領(lǐng)域，比如分辨好
2018-05-11 11:43:14
什么是深度學(xué)習(xí)為了解釋深度學(xué)習(xí)，有必要了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦的神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型。作為具體示例，讓我們考慮一個(gè)輸入圖像并識(shí)別圖像中對(duì)象類別的示例。這個(gè)例子對(duì)應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)中的分類
2023-02-17 16:56:59
簡(jiǎn)單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-01-28 07:16:57
transform net）和預(yù)訓(xùn)練好的損失計(jì)算網(wǎng)絡(luò)VGG-16，圖像轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)T以內(nèi)容圖像x為輸入，輸出風(fēng)格遷移后的圖像y，隨后內(nèi)容圖像yc，風(fēng)格圖像ys，以及y’輸入vgg-16計(jì)算特征。在此次深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2018-05-08 15:57:47
本文使用keras搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)算法的股票價(jià)格預(yù)測(cè)。本文使用的數(shù)據(jù)來(lái)源為tushare，一個(gè)免費(fèi)開(kāi)源接口；且只取開(kāi)票價(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè)。import numpy as npimport
2022-02-08 06:40:03
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
【深度學(xué)習(xí)】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN
2020-06-14 18:55:37
《深度學(xué)習(xí)工程師-吳恩達(dá)》03卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—深度卷積網(wǎng)絡(luò)：實(shí)例探究 學(xué)習(xí)總結(jié)
2020-05-22 17:15:57
以前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幾乎都是部署在云端（服務(wù)器上），設(shè)備端采集到數(shù)據(jù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給服務(wù)器做inference（推理），結(jié)果再通過(guò)網(wǎng)絡(luò)返回給設(shè)備端。如今越來(lái)越多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署在嵌入式設(shè)備端上，即
2021-12-23 06:16:40
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
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)展及應(yīng)用轉(zhuǎn)載****地址：http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能研究的最新趨勢(shì)，作為一個(gè)
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
我們可以對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，使之適配微控制器的內(nèi)存和計(jì)算限制范圍，并且不會(huì)影響精度。我們將在本文中解釋和探討深度可分離卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在 Cortex-M 處理器上實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞識(shí)別的潛力。關(guān)鍵詞識(shí)別
2021-07-26 09:46:37
【新技術(shù)發(fā)布】基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激光雷達(dá)物體識(shí)別系統(tǒng)及其嵌入式平臺(tái)部署激光雷達(dá)可以準(zhǔn)確地完成三維空間的測(cè)量，具有抗干擾能力強(qiáng)、信息豐富等優(yōu)點(diǎn)，但受限于數(shù)據(jù)量大、不規(guī)則等難點(diǎn)，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-12-21 07:59:18
基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激光雷達(dá)物體識(shí)別系統(tǒng)及其嵌入式平臺(tái)部署
2021-01-04 06:26:23
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
的矩陣元素值輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)輸入單元，并為每個(gè)輸出單元指定期望輸出，計(jì)算每個(gè)輸出單元的實(shí)際輸出與期望輸出的誤差以及隱含層誤差。計(jì)算實(shí)際輸出與期望輸出的誤差公式為： 式中的負(fù)號(hào)表示梯度下降，常數(shù)
2018-11-13 16:04:45
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
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(wèn)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(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)的并行特點(diǎn)，而且它還可以根據(jù)設(shè)計(jì)要求配置硬件結(jié)構(gòu)，例如根據(jù)實(shí)際需要，可靈活設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)的位寬等。隨著數(shù)字集成電路技術(shù)的飛速發(fā)展，F(xiàn)PGA芯片的處理能力得到了極大的提升，已經(jīng)完全可以承擔(dān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)壓縮
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
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在很多領(lǐng)域得到了很好的應(yīng)用，尤其是具有分布存儲(chǔ)、并行處理、自學(xué)習(xí)、自組織以及非線性映射等特點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用更加廣泛。嵌入式便攜設(shè)備也越來(lái)越多地得到應(yīng)用，多數(shù)是基于ARM內(nèi)核及現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列
2019-09-20 06:15:20
。?oè???oè?????o?¤§?????¨é??¤???o??? 介紹深度學(xué)習(xí)是一個(gè)令人難以置信的靈活且強(qiáng)大的技術(shù)，但運(yùn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在計(jì)算方面需要非常大的電力，且對(duì)磁盤空間也有要求。這通常不是云空間能夠
2018-05-07 16:02:21
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
1、加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的必備開(kāi)源項(xiàng)目 到底純FPGA適不適合這種大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)？這個(gè)問(wèn)題其實(shí)我們不適合回答，但是FPGA廠商是的實(shí)際操作是很有權(quán)威性的，現(xiàn)在不論是Intel還是Xilinx都沒(méi)有在
2022-10-24 16:10:50
2018年全球第三大風(fēng)力發(fā)電機(jī)制造商論文下載地址：https://arxiv.org/pdf/1902.05625v1.pdf論文代碼地址：https://github.com/BinhangYuan/WaveletFCNN需要簡(jiǎn)單儲(chǔ)備的知識(shí)離散小波轉(zhuǎn)換（DWT）深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回顧離散小波變
2021-07-12 07:38:36
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
解析深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與視覺(jué)實(shí)踐
2020-06-14 22:21:12
原文鏈接：【嵌入式AI部署&基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)篇】輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精述--MobileNet V1-3、ShuffleNet V1-2、NasNet深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用在圖像分類、物體檢測(cè)等機(jī)器
2021-12-14 07:35:25
面向邊緣計(jì)算的嵌入式FPGA平臺(tái)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建 通過(guò)設(shè)計(jì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)中的網(wǎng)絡(luò)層間可復(fù)用的加速器核心以減少硬件資源實(shí)現(xiàn)性能優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件。邊緣計(jì)算：克服云計(jì)算固有的問(wèn)題，將應(yīng)用、數(shù)據(jù)
2021-12-23 07:26:12
越大，“彩票”越能成功優(yōu)化。因此，這些彩票允許“修剪”稀疏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)與更復(fù)雜、“密集”網(wǎng)絡(luò)等同的準(zhǔn)確性，從而減少總體計(jì)算負(fù)擔(dān)和電力消耗。圖1。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)稀疏子網(wǎng)絡(luò)，與原始的稠密訓(xùn)練模型具有同等的精度
2022-03-17 19:15:13
`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
《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》講義
2017-07-20 08:58:24
0 1. 概念 英文名：convolutional neural network 是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即表明沒(méi)有環(huán)路，普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 BP 算法只是用于方便計(jì)算梯度，也是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)
2017-11-15 16:35:341635 
利用深度壓縮和DSD訓(xùn)練來(lái)提高預(yù)測(cè)精度。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為解決計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理等機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的最先進(jìn)的技術(shù)。盡管如此，深度學(xué)習(xí)算法是計(jì)算密集型和存儲(chǔ)密集型的，這使得它難以被部署
2017-11-16 13:11:351602 
而我們?cè)?b class="flag-6" style="color: red">深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如下圖為例），就是模仿了人類視覺(jué)系統(tǒng)的處理過(guò)程。正因此，計(jì)算機(jī)視覺(jué)是深度學(xué)習(xí)最佳的應(yīng)用領(lǐng)域之一。超分辨就是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的一個(gè)經(jīng)典應(yīng)用。
2018-07-12 15:07:226611 
由 Demi 于 星期四, 2018-09-06 09:33 發(fā)表 現(xiàn)在提到“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”和“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，會(huì)覺(jué)得兩者沒(méi)有什么區(qū)別，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還能不是“深度”（deep）的嗎？我們常用
2018-09-06 20:48:01557 英特爾正式發(fā)布了第二代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算棒（Neural Compute Stick 2，簡(jiǎn)稱NCS 2）。該計(jì)算棒可讓開(kāi)發(fā)者更智能、更高效地開(kāi)發(fā)和部署深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)應(yīng)用，滿足新一代智能設(shè)備的需求。
2018-11-16 17:41:155383 本文檔的詳細(xì)介紹的是快速了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的教程資料免費(fèi)下載主要內(nèi)容包括了：機(jī)器學(xué)習(xí)概述，線性模型，前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化與正則化，記憶與注意力機(jī)制，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，概率圖模型，玻爾茲曼機(jī)，深度信念網(wǎng)絡(luò)，深度生成模型，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)
2019-02-11 08:00:0025 什么是人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，大腦的結(jié)構(gòu)越簡(jiǎn)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 11:30:243713 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 15:19:005829 
基于AI專用的APiM架構(gòu)，無(wú)需外部緩存的模塊化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)加速器，用于高性能邊緣計(jì)算領(lǐng)域，可作為基于視覺(jué)的深度學(xué)習(xí)運(yùn)算和AI算法加速。外形小巧，極低功耗，擁有著強(qiáng)勁算力，配套完整易用的模型訓(xùn)練工具、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型實(shí)例，搭配專業(yè)硬件平臺(tái)，可快速應(yīng)用于人工智能行業(yè)中
2019-11-11 11:04:201132 
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 15:50:172717 了國(guó)際首款圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速芯片設(shè)計(jì)HyGCN。目前，介紹該芯片設(shè)計(jì)的相關(guān)論文已先后在計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)國(guó)際頂級(jí)會(huì)議MICRO和HPCA上發(fā)表。 “HyGCN，寓意向圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速說(shuō)‘Hi’?！眹?yán)明玉介紹道，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將深度學(xué)習(xí)算法和圖計(jì)算
2020-12-28 09:34:291679 近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)的飛速發(fā)展，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受到了越來(lái)越多的關(guān)注，在許多應(yīng)用領(lǐng)域取得了顯著效果。通常，在較高的計(jì)算量下，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力隨著網(wǎng)絡(luò)層深度的増加而不斷提高，因此深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大型
2021-04-12 10:26:5920 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 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，它使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)執(zhí)行學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)。深度學(xué)習(xí)在各種任務(wù)中都表現(xiàn)出了驚人的表現(xiàn)，無(wú)論是文本、時(shí)間序列還是計(jì)算機(jī)視覺(jué)。
2022-04-07 10:17:051380 隨著數(shù)學(xué)優(yōu)化和計(jì)算硬件的迅猛發(fā)展，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks, DNN）（名詞解釋>）已然成為解決各領(lǐng)域中許多挑戰(zhàn)性問(wèn)題的強(qiáng)大工具，包括決策、計(jì)算成像、全息技術(shù)等。
2022-04-11 12:24:502567 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 09:14:442256 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MLP)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)。 2、什么是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工
2023-05-15 14:20:01550 
在本文中，我們將了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)和三個(gè)最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MLP)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)。
2023-05-15 14:19:181096 
(MLP)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)。2、什么是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取
2023-05-17 09:59:19946 
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 18:28:411622 
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 16:30:30806 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 16:49:35985 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 17:03:461064 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其主要特點(diǎn)是由多層神經(jīng)元構(gòu)成，可以根據(jù)數(shù)據(jù)自動(dòng)調(diào)整神經(jīng)元之間的權(quán)重，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，主要應(yīng)用于圖像和視頻處理領(lǐng)域。
2023-08-21 17:07:361867 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 16:45:182941 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的一種框架，它是一種具備至少一個(gè)隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。與淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類似
2023-10-11 09:14:33363 
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