我們提出一種學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）結(jié)構(gòu)的新方法，該方法比現(xiàn)有的基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和進(jìn)化算法的技術(shù)更有效。使用了基于序列模型的優(yōu)化(SMBO)策略，在這種策略中，按照增加的復(fù)雜性對(duì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行搜索，同時(shí)學(xué)習(xí)代理模型（surrogate model）來(lái)引導(dǎo)在結(jié)構(gòu)空間中的搜索。
2018-08-03 09:32:32
5215 深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域取得了很多重大突破。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力通常隨著其網(wǎng)絡(luò)深度呈指數(shù)增長(zhǎng)，這一特性賦予了它很強(qiáng)的泛化能力。然而深層的網(wǎng)絡(luò)也產(chǎn)生了梯度消失或梯度爆炸，以及模型中的信息傳遞變差等一系列問(wèn)題。
2020-03-27 15:06:524778 提出了一種基于Deep U-Net的多任務(wù)學(xué)習(xí)框架，用于GE-MRI左心房分割，該框架同時(shí)執(zhí)行心房分割和消融前后分類(lèi)。雖然論文已經(jīng)很老了，但是改論文提出的多任務(wù)和后處理方法到現(xiàn)在還是可以
2022-11-10 15:35:57
摘要故障診斷是保證水輪發(fā)電機(jī)組安全運(yùn)行的重要環(huán)節(jié)。軸心軌跡辨識(shí)是HGU故障診斷的一種有效方法。提出了一種基于綜合幾何特征和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CGC-PNN）的HGU軸軌識(shí)別方法。該方法從結(jié)構(gòu)、區(qū)域和邊界
2021-09-15 08:18:35
圖數(shù)據(jù)是一種非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，但能夠蘊(yùn)含很多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中無(wú)法蘊(yùn)含的信息。圖數(shù)據(jù)無(wú)處不在，世界上大部分?jǐn)?shù)據(jù)都能夠用圖數(shù)據(jù)來(lái)表達(dá)。為了高效的提取圖特征，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種非常重要的圖特征提取方式。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2022-09-28 10:34:13
源程序 5.3 Gaussian機(jī) 第6章自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 6.1 競(jìng)爭(zhēng)型學(xué)習(xí) 6.2 自適應(yīng)共振理論(ART)模型 6.3 自組織特征映射(SOM)模型 6.4 CPN模型 第7章 聯(lián)想
2012-03-20 11:32:43
制造業(yè)而言，深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)辟了令人興奮的研究途徑。為了實(shí)現(xiàn)從諸如高速公路全程自動(dòng)駕駛儀的短時(shí)輔助模式到專(zhuān)職無(wú)人駕駛旅行的自動(dòng)駕駛，汽車(chē)制造業(yè)一直在尋求讓響應(yīng)速度更快、識(shí)別準(zhǔn)確度更高的方法，而深度
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
，稍有不同就無(wú)法復(fù)現(xiàn)論文的結(jié)果。而網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)作為一種特殊的超參數(shù)，在深度學(xué)習(xí)整個(gè)環(huán)節(jié)中扮演著舉足輕重的角色。在圖像分類(lèi)任務(wù)上大放異彩的ResNet、在機(jī)器翻譯任務(wù)上稱(chēng)霸的Transformer等網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
2019-09-11 11:52:14
誤差反向傳播算法的學(xué)習(xí)過(guò)程，由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個(gè)過(guò)程組成，是一種應(yīng)用最為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。先來(lái)看一下BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流程圖：由BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流程圖可以看出，正向傳播處理過(guò)程和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流程
2018-06-05 10:11:50
參考算法后，另一個(gè)重要的任務(wù)，就是選擇深度學(xué)習(xí)框架。深度學(xué)習(xí)框架是一種用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法開(kāi)發(fā)的工具，其主要作用，是根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以數(shù)據(jù)集中的圖片和標(biāo)注為輸入，計(jì)算得到與之對(duì)應(yīng)的權(quán)重參數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)+對(duì)應(yīng)
2020-05-18 17:13:24
了針對(duì)每種深度學(xué)習(xí)框架圖結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)化函數(shù)?！ elay：這是一個(gè)高層次圖結(jié)構(gòu)的描述，它有自己的IR表示，用這些IR表示來(lái)描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。一些高層次的優(yōu)化也是在relay IR的基礎(chǔ)上
2021-01-07 17:21:48
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(lèi)“這個(gè)范例有很多不懂的地方，比如
2017-02-22 16:08:08
《 AI加速器架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)》+第一章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀感
? ?在本書(shū)的引言中也提到“一圖勝千言”，讀完第一章節(jié)后，對(duì)其進(jìn)行了一些歸納（如圖1），第一章對(duì)常見(jiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了介紹，舉例了一些結(jié)構(gòu)
2023-09-11 20:34:01
`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
探索整個(gè)過(guò)程中資源利用的優(yōu)化使整個(gè)過(guò)程更加節(jié)能高效預(yù)計(jì)成果：1、在PYNQ上實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2、對(duì)以往實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化3、為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)路在硬件上，特別是在FPGA實(shí)現(xiàn)提供一種優(yōu)化思路和方案
2018-12-19 11:37:22
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
是一種常用的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)策略，在使用改策略時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的輸出神經(jīng)元相互競(jìng)爭(zhēng)，每一時(shí)刻只有一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)獲勝的神經(jīng)元激活。ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由比較層、識(shí)別層、識(shí)別閾值、重置模塊構(gòu)成。其中比較層負(fù)責(zé)接收輸入樣本，并將其傳遞
2019-07-21 04:30:00
`BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首先給出只包含一個(gè)隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實(shí)由兩部分組成：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是前饋的，其權(quán)重都不回送到輸入單元，或前一層輸出單元（數(shù)據(jù)信息是單向
2019-07-21 04:00:00
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)人的認(rèn)識(shí)過(guò)程而開(kāi)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(guò)程看成是一個(gè)“網(wǎng)絡(luò)”，通過(guò)不斷地給
2008-06-19 14:40:42
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，ANN)是一種類(lèi)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(xiàn)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
取得了良好的性能?？梢哉f(shuō)，DNN其實(shí)是一種架構(gòu)，是指深度超過(guò)幾個(gè)相似層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，一般能夠達(dá)到幾十層，或者由一些復(fù)雜的模塊組成。ILSVRC(ImageNet大規(guī)模視覺(jué)識(shí)別挑戰(zhàn)賽)每年都不斷被深度
2018-05-08 15:57:47
本文首先簡(jiǎn)單的選取了少量的樣本并進(jìn)行樣本歸一化，這樣就得到了可供訓(xùn)練的訓(xùn)練集和測(cè)試集。然后訓(xùn)練了400×25×2的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最后對(duì)最初步的模型進(jìn)行了誤差分析并找到了一種效果顯著的提升方法！
2021-07-12 06:49:37
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
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
十余年來(lái)快速發(fā)展的嶄新領(lǐng)域，越來(lái)越受到研究者的關(guān)注。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型是深度學(xué)習(xí)模型中最重要的一種經(jīng)典結(jié)構(gòu)，其性能在近年來(lái)深度學(xué)習(xí)任務(wù)上逐步提高。由于可以自動(dòng)學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的特征表示，卷積
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
Top100論文導(dǎo)讀：深入理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN（Part Ⅱ）
2019-08-22 14:20:39
列文章將只關(guān)注卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN）。CNN的主要應(yīng)用領(lǐng)域是輸入數(shù)據(jù)中包含的對(duì)象的模式識(shí)別和分類(lèi)。CNN是一種用于深度學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。此類(lèi)網(wǎng)絡(luò)由一個(gè)輸入層、多個(gè)卷積層和一個(gè)輸出層組成。卷積層是最重
2023-02-23 20:11:10
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
二十多種不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，各種復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。它幾乎不依賴(lài)硬件平臺(tái)，同時(shí)能在各種32bit 和64bit的平臺(tái)上編譯運(yùn)行。它提供一鍵轉(zhuǎn)換腳本，可以一行代碼把剛訓(xùn)練好的Keras模型轉(zhuǎn)換成一個(gè)獨(dú)立的C
2019-05-01 19:03:01
本文設(shè)計(jì)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的伺服運(yùn)動(dòng)控制卡。
2021-06-03 06:05:09
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(xiàn)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
網(wǎng)絡(luò)。 BP 網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法，通過(guò)反向傳播來(lái)不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。 3 BP 算法 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種前向傳播的多層網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)除了輸入節(jié)點(diǎn)以外，還有
2018-11-13 16:04:45
，看一下 FPGA 是否適用于解決大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN)，工程師最近開(kāi)始將該技術(shù)用于各種識(shí)別任務(wù)。圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理是 CNN 比較常見(jiàn)的幾大應(yīng)用。
2019-06-19 07:24:41
如何使用STM32F4+MPU9150去實(shí)現(xiàn)一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別手勢(shì)呢？其過(guò)程是怎樣的？
2021-11-19 06:38:58
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
某人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FPGA處理器能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算處理，為了實(shí)現(xiàn)集數(shù)據(jù)通信、操作控制和數(shù)據(jù)處理于一體的便攜式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，需要設(shè)計(jì)一種基于嵌入式ARM內(nèi)核及現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列FPGA的主從結(jié)構(gòu)處理系統(tǒng)滿(mǎn)足要求。
2021-05-21 06:35:27
）第二步：使用Lattice sensAI 軟件編譯已訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，定點(diǎn)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。該軟件會(huì)根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和預(yù)設(shè)的FPGA資源進(jìn)行分析并給出性能評(píng)估報(bào)告，此外用戶(hù)還可以在軟件中做
2020-11-26 07:46:03
稱(chēng)為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能完成圖像數(shù)據(jù)的壓縮處理。在圖像壓縮中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理優(yōu)勢(shì)在于：巨量并行性；信息處理和存儲(chǔ)單元結(jié)合在一起；自組織自學(xué)習(xí)功能。與傳統(tǒng)的數(shù)字信號(hào)處理器DSP
2019-08-08 06:11:30
概述：ZISC78是由IBM和Sillicon聯(lián)合研發(fā)的一種具有自學(xué)習(xí)功能的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，它內(nèi)含78個(gè)神經(jīng)元；并且采用并行結(jié)構(gòu),運(yùn)行速度與神經(jīng)元數(shù)量無(wú)關(guān)；支持RBF/KNN算法；內(nèi)部可分為若干獨(dú)立子網(wǎng)...
2021-04-07 06:48:33
FPGA的嵌入式應(yīng)用。某人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FPGA處理器能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算處理，為了實(shí)現(xiàn)集數(shù)據(jù)通信、操作控制和數(shù)據(jù)處理于一體的便攜式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，需要設(shè)計(jì)一種基于嵌入式ARM內(nèi)核及現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列FPGA的主從結(jié)構(gòu)處理系統(tǒng)滿(mǎn)足要求。
2019-09-20 06:15:20
一定的早熟收斂問(wèn)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(yǔ)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
脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式有哪幾種？
2021-10-26 06:58:01
，而且計(jì)算量較小。利用所提出的片上模型結(jié)構(gòu)，即權(quán)重生成和“超級(jí)掩碼”擴(kuò)展相結(jié)合，Hiddenite 芯片大大減少了外部存儲(chǔ)器訪問(wèn)，提高了計(jì)算效率。深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種復(fù)雜的人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)體系結(jié)構(gòu)，需要
2022-03-17 19:15:13
最高的精度。由此表明非局部模塊可以作為一種比較通用的基本組件，在設(shè)計(jì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)使用。實(shí)驗(yàn)及結(jié)果在這一節(jié)我們簡(jiǎn)單介紹論文中描述的實(shí)驗(yàn)及結(jié)果。 視頻的基線(xiàn)模型是 ResNet-50 C2D。三維輸出映射
2018-11-12 14:52:50
給出一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在鋼橋結(jié)構(gòu)損傷檢測(cè)中的應(yīng)用。著重討論了網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和學(xué)習(xí)算法問(wèn)題。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模擬桁架橋，訓(xùn)練樣本從多個(gè)損傷區(qū)域產(chǎn)生。仿真表明，本算法只需少量的
2009-06-10 13:50:03
12 設(shè)計(jì)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的模糊控制器，并將它與PID 控制器相結(jié)合，動(dòng)態(tài)的調(diào)整PID 參數(shù)。系統(tǒng)根據(jù)技術(shù)人員的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，離線(xiàn)的進(jìn)行學(xué)習(xí)，使得模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)掌握調(diào)節(jié)PID 參
2009-06-15 09:39:3812 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)
特征提取和選擇完成后，再利用分類(lèi)器進(jìn)行圖像目標(biāo)分類(lèi)，本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類(lèi)。在設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時(shí)，
2009-03-01 17:55:131507 
提出了一種基于NARMAX模型的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定和權(quán)系數(shù)估計(jì)算法．采用NARMAX模型和雙正交小波函數(shù)來(lái)構(gòu)造小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別人臉圖像，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明用本文構(gòu)造的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能
2011-09-27 17:31:1928 基于自適應(yīng)果蠅算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)訓(xùn)練_霍慧慧
2017-01-03 17:41:580 現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)太火了。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種方法，既可以用來(lái)做有監(jiān)督的任務(wù)，如分類(lèi)、視覺(jué)識(shí)別等，也可以用作無(wú)監(jiān)督的任務(wù)。
2017-11-15 12:54:1833181 
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 
它模擬了人腦中局部調(diào)整、相互覆蓋接收域（或稱(chēng)感受野-Receptive Field）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，因此，RBF網(wǎng)絡(luò)是一種局部逼近網(wǎng)絡(luò)，已證明它能任意精度逼近任意連續(xù)函數(shù)[1]。
2017-12-06 15:10:300 針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始結(jié)構(gòu)的設(shè)定依賴(lài)于工作者的經(jīng)驗(yàn)、自適應(yīng)能力較差等問(wèn)題，提出一種基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)（SSL）算法的動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法。該方法采用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法利用已標(biāo)記樣例和無(wú)標(biāo)記樣例對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行
2017-12-21 15:49:380 機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)在各個(gè)行業(yè)得到了大規(guī)模的廣泛應(yīng)用，并為提升業(yè)務(wù)流程的效率、提高生產(chǎn)率做出了極大的貢獻(xiàn)。這篇文章主要介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)中最先進(jìn)的算法之一——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的八種不同架構(gòu)，并從原理和適用范圍進(jìn)行了
2018-01-10 16:30:0811405 
近年來(lái)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)方法在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域已經(jīng)取得了不少進(jìn)展。作為NLP領(lǐng)域的基礎(chǔ)任務(wù)—命名實(shí)體識(shí)別（Named Entity Recognition，NER）也不例外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
2018-01-18 09:24:364409 
憶阻器被用作人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的突觸發(fā)揮著重要作用，本文提出了一種新型橋式憶阻電路模型，并借鑒集成電路板構(gòu)建模型空間結(jié)構(gòu)，旨在解決現(xiàn)有模型的缺陷。應(yīng)用了基于憶阻器的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于硬件編程嵌入式修改權(quán)
2018-01-31 11:33:166 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)一直是深度學(xué)習(xí)里的核心問(wèn)題。在基于深度學(xué)習(xí)的分類(lèi)、檢測(cè)、分割、跟蹤等任務(wù)中，基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)對(duì)整體算法的性能優(yōu)劣有著決定性的影響。
2018-05-17 09:44:435221 
膠囊網(wǎng)絡(luò)是 Geoffrey Hinton 提出的一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，為了解決卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvNets）的一些缺點(diǎn)，提出了膠囊網(wǎng)絡(luò)。
2019-02-02 09:25:005417 該項(xiàng)目是對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理（NLP）的概述，包括用來(lái)解決不同 NLP 任務(wù)和應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)模型（如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)）的理論介紹和實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，以及對(duì) NLP 任務(wù)（機(jī)器翻譯、問(wèn)答和對(duì)話(huà)系統(tǒng)）當(dāng)前最優(yōu)結(jié)果的總結(jié)。
2019-03-01 09:13:574424 
圖描述人群信息，消除人群遮擋影響;其次通過(guò)構(gòu)建多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決人群尺度不一問(wèn)題，以多任務(wù)學(xué)習(xí)機(jī)制同時(shí)估計(jì)密度圖及人群密度等級(jí)，解決人群分布不均問(wèn)題;最后設(shè)計(jì)一種加權(quán)損失函數(shù)，提高人群計(jì)數(shù)準(zhǔn)確率。
2019-03-28 15:37:146 圖描述人群信息，消除人群遮擋影響；其次通過(guò)構(gòu)建多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決人群尺度不一問(wèn)題，以多任務(wù)學(xué)習(xí)機(jī)制同時(shí)估計(jì)密度圖及人群密度等級(jí)，解決人群分布不均問(wèn)題；最后設(shè)計(jì)一種加權(quán)損失函數(shù)，提高人群計(jì)數(shù)準(zhǔn)確率。在UCF_CC_50和Worl
2019-11-06 15:46:3310 近日，來(lái)自加州大學(xué)圣迭戈分校（UCSD）的研究者提出一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)改進(jìn)方法「ReZero」，它能夠動(dòng)態(tài)地加快優(yōu)質(zhì)梯度和任意深層信號(hào)的傳播。
2020-04-17 09:30:565083 
谷歌發(fā)明的用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)任務(wù)的AI芯片，通過(guò)引入標(biāo)準(zhǔn)人工智能運(yùn)算管芯，使得AI芯片可以應(yīng)對(duì)多種復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，從而降低了芯片設(shè)計(jì)時(shí)長(zhǎng)以及減少了設(shè)計(jì)的工作量。
2020-11-18 09:54:331858 圖描述人群信息，消除人群遮擋影響;其次通過(guò)構(gòu)建多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決人群尺度不一問(wèn)題，以多任務(wù)學(xué)習(xí)機(jī)制同時(shí)估計(jì)密度圖及人群密度等級(jí)，解決人群分布不均問(wèn)題;最后設(shè)計(jì)一種加權(quán)損失函數(shù)，提高人群計(jì)數(shù)準(zhǔn)確率。
2021-01-18 16:47:009 為提升網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的尋優(yōu)能力，提岀一種改進(jìn)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索方法。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)間距難以度量的問(wèn)題，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)搜索方案，設(shè)計(jì)基于圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)間距度量方式。對(duì)少量步數(shù)訓(xùn)練和充分訓(xùn)練
2021-03-16 14:05:463 人類(lèi)對(duì)于生物系統(tǒng)信息的處理主要依賴(lài)于構(gòu)成復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)十億個(gè)神經(jīng)元，并且信息以脈沖的形式進(jìn)行傳輸。利用STDP學(xué)習(xí)算法構(gòu)建基于LIF模型的兩層脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并對(duì)分類(lèi)層算法進(jìn)行改進(jìn)，提出一種投票
2021-03-23 16:42:3518 幾種典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的比較與分析說(shuō)明。
2021-04-28 10:11:583 （channel）。比如黑白圖片的深度為1，而在RGB色彩模式下，圖像的深度為3。從輸入層開(kāi)始，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下將上一層的三維矩陣轉(zhuǎn)化為下一層的三維矩陣轉(zhuǎn)化為下一層的三維矩陣，直到最后的全連接層。
2021-05-11 17:02:5415213 
學(xué)習(xí)社區(qū)的一個(gè)研究熱點(diǎn).本文整理了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化技術(shù)的發(fā)展歷史、研究現(xiàn)狀以及典型方法,將這些工作歸納為網(wǎng)絡(luò)剪枝與稀疏化、張量分解、知識(shí)遷移和精細(xì)模塊設(shè)計(jì)4 個(gè)方面并進(jìn)行了較為全面的探討.最后,本文對(duì)當(dāng)前研究的熱點(diǎn)與難點(diǎn)作了分析和總結(jié),并對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化領(lǐng)域未來(lái)的發(fā)展方向和應(yīng)用前景進(jìn)行了展望.
2022-02-14 11:02:59755 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化綜述 ? 來(lái)源：《自動(dòng)化學(xué)報(bào)》?，作者林景棟等 摘 要?近年來(lái),卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional neural network,CNNs)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音
2022-03-07 16:42:07876 
近些年來(lái)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法已經(jīng)成為了自然語(yǔ)言處理中最重要的范式之一。但是，大量依賴(lài)人工設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的發(fā)展很大程度依賴(lài)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上的突破。
2022-09-22 14:49:16983 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 來(lái)源： 機(jī)器學(xué)習(xí)算法那些事 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以卷積層為主的深度網(wǎng)路結(jié)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括有卷積層、激活層、BN層、池化層、FC層、損失層等。卷積操作是對(duì)圖像和濾波矩陣做內(nèi)積（元素相乘再求和）的操作。 1.
2023-06-27 10:20:01705 
來(lái)源：機(jī)器學(xué)習(xí)算法那些事卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以卷積層為主的深度網(wǎng)路結(jié)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括有卷積層、激活層、BN層、池化層、FC層、損失層等。卷積操作是對(duì)圖像和濾波矩陣做內(nèi)積（元素相乘再求和）的操作。1.卷積
2023-06-28 10:05:591321 
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(lèi)和預(yù)測(cè)未來(lái)事件。
2023-07-26 18:28:411622 
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，常用于圖像處理、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域中。它是一種深度學(xué)習(xí)（Deep
2023-08-17 16:30:35804 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型原理 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是在圖像、語(yǔ)音、文本和視頻等方面的任務(wù)中最有效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一。它的總體思想是使用在輸入數(shù)據(jù)之上的一系列過(guò)濾器來(lái)捕捉
2023-08-21 16:41:58604 中最重要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一。它是一種由多個(gè)卷積層和池化層（也可稱(chēng)為下采樣層）組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。CNN 的基本思想是以圖像為輸入，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)的卷積、下采樣和全連接等多個(gè)層次的處理，將圖像的高層抽象特征提取出來(lái)，從而完成對(duì)圖像的識(shí)別、分類(lèi)等任務(wù)。 CNN 的基本結(jié)構(gòu)包括輸入層、卷積層、
2023-08-21 16:49:391144 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級(jí)結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層講解 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在許多視覺(jué)相關(guān)的任務(wù)中表現(xiàn)出色，如圖
2023-08-21 16:49:423760 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一共有幾層 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型三層? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Convolutional Neural Networks，CNNs) 是一種在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中發(fā)揮重要作用的模型。它是一種有層次結(jié)構(gòu)
2023-08-21 17:11:533332 以解決圖像識(shí)別問(wèn)題為主要目標(biāo)，但它的應(yīng)用已經(jīng)滲透到了各種領(lǐng)域，從自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別、到物體標(biāo)記以及醫(yī)療影像分析等。在此，本文將對(duì)CNN的原理、結(jié)構(gòu)以及基礎(chǔ)代碼進(jìn)行講解。 1. CNN的原理 CNN是一種能夠自動(dòng)提取特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它的每個(gè)層次在進(jìn)行特征提取時(shí)會(huì)自動(dòng)適應(yīng)輸入數(shù)據(jù)
2023-08-21 17:16:131622 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(chēng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural
2023-08-22 16:45:182941 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)算法的基本構(gòu)建模塊。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，旨在模擬人腦的行為。它由相互連接的節(jié)點(diǎn)組成，也稱(chēng)為人工神經(jīng)元，這些節(jié)點(diǎn)組織成層次結(jié)構(gòu)。Source:victorzhou.com
2023-09-21 08:30:07642
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