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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的能力，已經(jīng)不僅僅是變革科學(xué)發(fā)現(xiàn)的潛力，而是主導(dǎo)科學(xué)發(fā)現(xiàn)的進(jìn)程，成就科學(xué)領(lǐng)域進(jìn)入新一次的大爆發(fā)階段。對(duì)于當(dāng)代的科學(xué)家們來(lái)說(shuō)，在歷經(jīng)了基礎(chǔ)科學(xué)研究的實(shí)驗(yàn)、理論、計(jì)算三大發(fā)展階段之后，他們幸運(yùn)的遇到了AI
2018-04-27 15:58:06
地說(shuō)，就是讓兩個(gè) AI 系統(tǒng)通過(guò)玩“貓捉老鼠”游戲來(lái)獲得想象力。其技術(shù)突破在于，兩個(gè) AI 系統(tǒng)可以通過(guò)相互對(duì)抗來(lái)創(chuàng)造超級(jí)真實(shí)的原創(chuàng)圖像或聲音，而在此之前，機(jī)器從未有這種能力。3. 人造胚胎在不使
2018-03-27 16:07:53
閱讀這一章后，我深感人工智能與生命科學(xué)的結(jié)合正引領(lǐng)著一場(chǎng)前所未有的科學(xué)革命，以下是我個(gè)人的讀后感：
1. 技術(shù)革新與生命科學(xué)進(jìn)步
這一章詳細(xì)闡述了人工智能如何通過(guò)其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，加速生命科學(xué)
2024-10-14 09:21:45
軟件的 SAS 所說(shuō)的那樣，數(shù)據(jù)科學(xué)家是“部分?jǐn)?shù)學(xué)家，部分計(jì)算機(jī)科學(xué)家和部分趨勢(shì)科學(xué)家的集合體”。以下是數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用的一些例子：Netflix通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘電影觀看模式，了解用戶興趣，再利用這些數(shù)據(jù)來(lái)
2018-05-31 20:24:08
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(lèi)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
。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
意法半導(dǎo)體（ST）為嵌入式AI開(kāi)發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家擴(kuò)展了面向嵌入式AI開(kāi)發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家的解決方案，推出了一套業(yè)界首創(chuàng)的全新工具和服務(wù)，通過(guò)輔助硬件和軟件決策，將邊緣AI技術(shù)更快、更復(fù)雜地推向市場(chǎng)
2023-02-02 09:52:43
《 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
人工智能在科學(xué)研究中的核心技術(shù)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。這些技術(shù)構(gòu)成了AI for Science的基石，使得AI能夠處理和分析復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，從而發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律。
2. 高性能
2024-10-14 09:16:37
`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
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
AI被賦予了人的智能，科學(xué)家們希望在沒(méi)有人類(lèi)的引導(dǎo)下，AI自主的提出科學(xué)假設(shè)，諾貝爾獎(jiǎng)級(jí)別的假設(shè)哦。
AI驅(qū)動(dòng)科學(xué)被認(rèn)為是科學(xué)發(fā)現(xiàn)的第五個(gè)范式了，與實(shí)驗(yàn)科學(xué)、理論科學(xué)、計(jì)算科學(xué)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)科學(xué)一起構(gòu)成
2025-09-17 11:45:31
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(lèi)腦芯片。類(lèi)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(lèi)似人腦的超低
2025-09-17 16:43:19
21世紀(jì)是生命科學(xué)的世紀(jì)，生物技術(shù)的潛力將比電子技術(shù)更深遠(yuǎn)-----
里卡多-戈蒂爾
半導(dǎo)體實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)該沒(méi)什么疑問(wèn)了吧？化學(xué)、生物怎么實(shí)現(xiàn)AI呢？
生物大腦是一個(gè)由無(wú)數(shù)神經(jīng)元通過(guò)突觸連接而成的復(fù)雜
2025-09-15 17:29:10
的不同。隨著AI熱潮的興起，大腦的抽象模型已被提煉成各種的AI算法，并使用半導(dǎo)體芯片技術(shù)加以實(shí)現(xiàn)。
而大腦是一個(gè)由無(wú)數(shù)神經(jīng)元通過(guò)突觸連接而成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，是極其復(fù)雜和精密的。大腦在本質(zhì)上就是一臺(tái)濕潤(rùn)的軟組織
2025-09-06 19:12:03
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
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
可能與此有關(guān)?，F(xiàn)在，科學(xué)家首次創(chuàng)造出了能夠生成髓鞘的大腦類(lèi)器官，能夠讓研究人員比以往更加密切地模擬大腦的結(jié)構(gòu)和功能。該成果已在線發(fā)表在《自然·方法》上?？梢陨伤枨实纳偻荒z質(zhì)細(xì)胞是腦細(xì)胞的一種，它
2018-08-21 09:26:52
簡(jiǎn)單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-01-28 07:16:57
隨著人工智能(AI)技術(shù)的快速發(fā)展，AI可以越來(lái)越多地支持以前無(wú)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
2024-10-24 13:56:48
inference在設(shè)備端上做。嵌入式設(shè)備的特點(diǎn)是算力不強(qiáng)、memory小?？梢?b class="flag-6" style="color: red">通過(guò)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做量化來(lái)降load和省memory，但有時(shí)可能memory還吃緊，就需要對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在memory使用上做進(jìn)一步優(yōu)化
2021-12-23 06:16:40
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
地介紹了卷積 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史，然后分析了典型的卷積神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)模型通過(guò)堆疊結(jié)構(gòu)、網(wǎng)中網(wǎng)結(jié)構(gòu)、殘差結(jié)構(gòu)以及 注意力機(jī)制提升模型性能的方法，并進(jìn)一步介紹了 特殊的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其結(jié)構(gòu)，最后討論了卷
2022-08-02 10:39:39
抽象人工智能 （AI） 的世界正在迅速發(fā)展，人工智能越來(lái)越多地支持以前無(wú)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
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
，本文介紹了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手勢(shì)識(shí)別方法。我們使用毫米波雷達(dá)來(lái)捕捉手勢(shì)運(yùn)動(dòng)的原始信號(hào)，隨后，通過(guò)預(yù)處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，我們可以捕捉時(shí)間和空間變化，同時(shí)減少噪聲干擾。這導(dǎo)致了手勢(shì)識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性的提高
2024-05-23 12:12:44
【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
，同時(shí)參與研究的還有美國(guó)加州大學(xué)洛杉磯分校神經(jīng)科學(xué)家和生物工程學(xué)家以及Medronic公司，而后者則是全美著名的高科技醫(yī)療設(shè)備公司。Medtronic去年正在研究用于治療帕金森癥的大腦植入設(shè)備，通過(guò)
2014-07-31 17:54:02
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
的成分做為電路故障特征，再輸入給量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。不僅解決了一個(gè)可測(cè)試點(diǎn)問(wèn)題，并提高了辨識(shí)故障類(lèi)別的能力，而且在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練之前，利用主元分析降低了網(wǎng)絡(luò)輸入維數(shù)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)可以看出，這種方法不僅能實(shí)現(xiàn)模擬電路單軟軟故障診斷，也能實(shí)現(xiàn)多軟軟故障診斷，實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明：故障診斷率為100％。
2019-07-05 08:06:02
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(guò)程，開(kāi)發(fā)了徑向基函數(shù)的人
2009-08-08 09:56:00
使用技巧來(lái)快速，準(zhǔn)確地運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而無(wú)需使用太多的磁盤(pán)空間。在這篇文章中，我們將看到一些最強(qiáng)大的技術(shù)，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在手機(jī)上實(shí)時(shí)運(yùn)行。使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變得更小更快的技術(shù)基本上，我們對(duì)三個(gè)指標(biāo)感興趣：模型的準(zhǔn)確性
2018-05-07 16:02:21
的根基。深度學(xué)習(xí)基于人腦結(jié)構(gòu)，一層層互相連接的人工模擬神經(jīng)元模仿大腦的行為，處理視覺(jué)和語(yǔ)言等復(fù)雜問(wèn)題。這些人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以收集信息，也可以對(duì)其做出反應(yīng)。它們能對(duì)事物的外形和聲音做出解釋?zhuān)€可以自行學(xué)習(xí)
2015-12-23 14:21:58
生物電磁波揭密場(chǎng)導(dǎo)發(fā)現(xiàn)(俄羅斯華裔科學(xué)家寫(xiě)的腦控技術(shù)叢書(shū)）
2020-03-05 09:31:41
和中間結(jié)果需要存儲(chǔ)在外部存儲(chǔ)器中。并且數(shù)據(jù)迭代器會(huì)更加復(fù)雜。設(shè)計(jì)周期長(zhǎng)，AI相關(guān)領(lǐng)域迭代速度快，綜上以上幾點(diǎn)，可以很容易給你們指引一條道路?！ ∧壳爸髁鞯慕鉀Q方案就是使用通用或?qū)Ｓ锰幚砥?b class="flag-6" style="color: red">來(lái)做控制工作
2022-10-24 16:10:50
有著自己高度發(fā)達(dá)的神經(jīng)系統(tǒng)，它的活動(dòng)除了受大腦影響外基本上再不受其它任何因素的干擾”。 在實(shí)驗(yàn)中，科學(xué)家們使用了電子描記儀，它可以檢測(cè)腸波動(dòng)的變化情況(正常情況下，腸波動(dòng)韻律為每分鐘三次)。科學(xué)家們通過(guò)研究
2018-10-24 11:40:31
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
和101層的ResNet，可以看出，總體而言，增加的非局部模塊越多，最后的精度越高。（d）展示了時(shí)間、空間和時(shí)空同時(shí)非局部的效果，時(shí)空一起的效果最好。（e）對(duì)比了非局部模塊和三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，增加了非
2018-11-12 14:52:50
本文介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著神奇的非線性映射能力，通過(guò)構(gòu)造特殊的映射關(guān)系，獲得了一套基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通用高效無(wú)損數(shù)據(jù)壓縮方案。通過(guò)試驗(yàn)證明
2009-09-11 16:00:39
11 將芯片植入大腦的電影大家都有看過(guò)，目前以色列科學(xué)家進(jìn)行的一項(xiàng)令人驚訝具有爭(zhēng)議性的科學(xué)創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)顯示，電子芯片可用于替代活體動(dòng)物大腦的殘損部分。
2012-01-19 17:01:581556 據(jù)國(guó)外媒體報(bào)道，科學(xué)家最新研制出一款微芯片，能夠?qū)崟r(shí)模擬大腦的信息處理。研究人員證實(shí)了其復(fù)雜識(shí)別能力是如何結(jié)合電子系統(tǒng)，形成一種神經(jīng)形態(tài)芯片，并通過(guò)組裝與配置，使其具備真實(shí)大腦的功能。
2013-07-30 15:23:301314 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，ANNs），也簡(jiǎn)稱(chēng)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 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本介紹，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（簡(jiǎn)稱(chēng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，Neural Network）是模擬人腦思維方式的數(shù)學(xué)模型。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在現(xiàn)代生物學(xué)研究人腦組織成果的基礎(chǔ)上提出的，用來(lái)模擬人類(lèi)大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和行為。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反映了人腦功能的基本特征，如并行信息處理、學(xué)習(xí)、聯(lián)想、模式分類(lèi)、記憶等。
2017-12-06 15:07:500 人工智能的強(qiáng)大是受大家認(rèn)可的。據(jù)報(bào)道，谷歌和NASA科學(xué)家利用AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),發(fā)現(xiàn)第八顆行星Kepler-90i，他是一顆熾熱的巖石行星，大小與地球相近。這是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)的第九顆行星。
2017-12-15 16:38:30931 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一套特定的算法，是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一類(lèi)模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身就是一般泛函數(shù)的逼近，它能夠理解大腦是如何工作，能夠了解受神經(jīng)元和自適應(yīng)連接啟發(fā)的并行計(jì)算風(fēng)格，通過(guò)使用受大腦啟發(fā)的新穎學(xué)習(xí)算法來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題等。
2018-02-11 11:17:2628148 
和DeepMind數(shù)據(jù)科學(xué)家、Udacity深度學(xué)習(xí)導(dǎo)師Andrew Trask一起，基于Numpy手寫(xiě)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，更深刻地理解反向傳播這一概念。
2018-04-01 09:29:005626 
目前在AI技術(shù)領(lǐng)域中，投入資金最多的當(dāng)屬對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究了。在眾人眼中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)貌似就是“程序構(gòu)造的大腦”（雖然比喻很不準(zhǔn)確）。
2018-04-23 11:34:001474 
蟑螂們不知道哪兒惹到科學(xué)家了，大家都在想辦法要控制它們。雖說(shuō)蟑螂一副硬骨頭的樣子，但德州農(nóng)工大學(xué)的研究者們最后還是得逞了。其實(shí)控制蟑螂并不是這批人的首創(chuàng)，以前曾有科學(xué)家通過(guò)電......
2018-06-06 10:47:004154 美國(guó)加州大學(xué)洛杉磯分校的科學(xué)家利用光信息實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，相較傳統(tǒng)電子器件，其處理速度接近光速，但準(zhǔn)確性有所降低。
2018-08-23 17:25:433390 據(jù)報(bào)道，維也納技術(shù)大學(xué)一個(gè)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造了算法，能夠讓機(jī)器人用繞線畫(huà)的形式重新創(chuàng)造出各種圖像。
2018-09-14 09:21:532402 科學(xué)家們發(fā)明了一種機(jī)器人化學(xué)家，可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)徹底改變新分子的發(fā)現(xiàn)方式。科學(xué)家也希望通過(guò)這一技術(shù)能夠發(fā)現(xiàn)新的藥物。
2018-11-05 10:26:061493 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 11:30:244348 哈佛大學(xué)的科學(xué)家們把猴子的大腦與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接起來(lái)，試圖刺激猴子大腦中負(fù)責(zé)識(shí)別面部的單個(gè)神經(jīng)元。他們利用AI生成圖像，然后向猴子展示這些圖像，最終成功地激活特定的神經(jīng)元，而不影響其他神經(jīng)元。
2019-05-08 11:28:423458 三位研究者分別是 MIT 大腦與行為科學(xué)系主任 James DiCarlo、MIT 博士后 Pouya Bashivan 和 Kohitij Kar。相關(guān)論文發(fā)表在 5 月 2 日 Science 的網(wǎng)絡(luò)版上。
2019-05-11 16:45:003760 MIT的三位科學(xué)家首次用大腦視覺(jué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)了控制動(dòng)物大腦的神經(jīng)元活動(dòng)。
2019-05-23 14:24:223743 隨著量子研究地深入，越來(lái)越多的應(yīng)用場(chǎng)景都加入了量子。近日，科學(xué)家利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新算法，模擬量子系統(tǒng)的“穩(wěn)態(tài)”。
2019-08-20 17:36:351364 這個(gè)例子只是近年來(lái)AI和認(rèn)知科學(xué)實(shí)現(xiàn)交互和融合的眾多應(yīng)用之一。AI技術(shù)的核心神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正是在模擬人的大腦計(jì)算和處理信息的模式。隨著近十年來(lái)AI技術(shù)的迅猛發(fā)展，認(rèn)識(shí)科學(xué)開(kāi)始從AI技術(shù)中獲得越來(lái)越多的幫助。
2019-09-13 16:54:002550 據(jù)國(guó)外媒體報(bào)道，目前，科學(xué)家最新研制一款微芯片，能夠?qū)崟r(shí)模擬大腦的信息處理。來(lái)自蘇黎世大學(xué)和瑞士聯(lián)邦理工學(xué)院的神經(jīng)信息學(xué)研究人員證實(shí)了復(fù)雜識(shí)別能力如何結(jié)合電子系統(tǒng)，形成一種神經(jīng)形態(tài)芯片，他們能夠組裝和配置這些電子系統(tǒng)，使其具備真實(shí)大腦的功能。
2019-10-14 17:21:581515 人們?cè)?jīng)認(rèn)為眼睛是一個(gè)“啞的”傳感器，通過(guò)視覺(jué)神經(jīng)將數(shù)據(jù)發(fā)送到大腦，大腦包含了所有的視覺(jué)“處理”能力。近年來(lái)，科學(xué)家們一直在探究眼睛內(nèi)視網(wǎng)膜神經(jīng)元的復(fù)雜結(jié)構(gòu)和線路。正如對(duì)大腦的研究已經(jīng)為現(xiàn)代人
2019-11-12 11:05:40915 近日，MIT工程師設(shè)計(jì)出了一種像大腦突觸一樣運(yùn)作的AI系統(tǒng)，這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，基于離子的技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)大腦學(xué)習(xí)過(guò)程的節(jié)能模擬，為物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供更快，更可靠和更節(jié)能的方法。
2020-07-07 09:43:242087 人工制作那樣的特效，可能需要花費(fèi)……嗯，畢竟被稱(chēng)為「每滴水都是粉絲貢獻(xiàn)的錢(qián)」。但現(xiàn)在，DeepMind和斯坦福等一眾科學(xué)家研究出了一款圖網(wǎng)絡(luò)模擬器——GNS框架，AI只需要“看著”場(chǎng)景中的流體，就能將它模擬出來(lái)。
2020-08-21 14:28:302541 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種在結(jié)構(gòu)上類(lèi)似于人類(lèi)大腦的互連計(jì)算系統(tǒng)，但最近有科學(xué)家提出了一個(gè)有爭(zhēng)議的理論，認(rèn)為整個(gè)宇宙都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 計(jì)算機(jī)科學(xué)家創(chuàng)造的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由處理和傳遞信號(hào)的各種節(jié)點(diǎn)組成，這些節(jié)點(diǎn)類(lèi)似于
2020-09-24 17:02:572770 在1943年，科學(xué)家WarrenMcCulloch和WalterPitts提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一個(gè)計(jì)算模型的理論。
2020-11-04 10:19:3115987 英國(guó)科學(xué)家和工程師團(tuán)隊(duì)展示了一種對(duì)嬰幼兒大腦進(jìn)行成像的新技術(shù)。這一突破希望能讓研究人員在不需要昂貴的核磁共振成像機(jī)的情況下，有新的方法來(lái)研究自然環(huán)境中的嬰兒大腦活動(dòng)。
2020-11-25 15:10:561046 現(xiàn)在的AI是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的天下，但科學(xué)家們正在嘗試將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與“老式AI”結(jié)合。 這里說(shuō)的“老式AI”是上世紀(jì)70年代流行的“符號(hào)主義”。在幾十年前遭遇失敗后，“連接主義”取代其成為主流。 但是
2020-12-22 16:49:522098 科學(xué)家們正在開(kāi)發(fā)一種人工智能設(shè)備“Level”，通過(guò)預(yù)測(cè)人們何時(shí)有煙癮進(jìn)而幫助人們戒煙。
2021-01-29 14:36:493130 怎么樣的五官組合會(huì)被更多人認(rèn)為高顏值呢？近日，在 Tuukka Ruotsalo 副教授的帶領(lǐng)下，來(lái)自赫爾辛基大學(xué)和哥本哈根大學(xué)的
科學(xué)家們研究出了
一個(gè)生成式對(duì)抗
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，生成了數(shù)百?gòu)埍普娴娜讼?。然?/div>
2021-03-07 11:20:111961 ，科學(xué)家們找到了一條新的路徑，通過(guò)腦機(jī)接口（BCI）技術(shù)讀取大腦中的特定神經(jīng)信號(hào)，建立感知和行動(dòng)的相關(guān)連接，從而實(shí)現(xiàn)大腦的 “意念操作 ”。 腦機(jī)接口（BCI）是將人腦與機(jī)器連接的設(shè)備。將名為 “猶他電極陣列” 的微電極陣列植入到大
2021-06-01 09:16:314486 ，是對(duì)人腦的抽象、簡(jiǎn)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(lái)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 %頂尖科學(xué)家榜單是Elsevier和斯坦福大學(xué)John P.A. Ioannidis教授團(tuán)隊(duì)合作的具有全球影響力的項(xiàng)目成果，為全球?qū)W術(shù)界提供了一個(gè)面向科學(xué)家長(zhǎng)期科研表現(xiàn)的衡量指標(biāo)，旨在更客觀、更真實(shí)地反映科學(xué)家全球影響力。榜單以Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)為依據(jù)，基于引用次數(shù)、H因
2022-11-07 16:18:113441 有個(gè)事情可能會(huì)讓初學(xué)者驚訝：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并不復(fù)雜！『神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)』這個(gè)詞讓人覺(jué)得很高大上，但實(shí)際上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法要比人們想象的簡(jiǎn)單。
這篇文章完全是為新手準(zhǔn)備的。我們會(huì)通過(guò)用Python從頭實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理。本文的脈絡(luò)是：
2023-02-27 15:05:341200 
有個(gè)事情可能會(huì)讓初學(xué)者驚訝：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并不復(fù)雜！『神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)』這個(gè)詞讓人覺(jué)得很高大上，但實(shí)際上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法要比人們想象的簡(jiǎn)單。
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2023-02-27 15:06:131095 
有個(gè)事情可能會(huì)讓初學(xué)者驚訝：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并不復(fù)雜！『神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)』這個(gè)詞讓人覺(jué)得很高大上，但實(shí)際上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法要比人們想象的簡(jiǎn)單。
這篇文章完全是為新手準(zhǔn)備的。我們會(huì)通過(guò)用Python從頭實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理。本文的脈絡(luò)是：
2023-02-27 15:06:181280 
有個(gè)事情可能會(huì)讓初學(xué)者驚訝：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并不復(fù)雜！『神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)』這個(gè)詞讓人覺(jué)得很高大上，但實(shí)際上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法要比人們想象的簡(jiǎn)單。
這篇文章完全是為新手準(zhǔn)備的。我們會(huì)通過(guò)用Python從頭實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理。本文的脈絡(luò)是：
2023-02-27 15:06:211219 
這也是如今不少AI科學(xué)家們夢(mèng)寐以求的特性。最近，來(lái)自悉尼大學(xué)和日本國(guó)家材料科學(xué)研究所的科學(xué)家們?cè)谧匀煌ㄓ嵣习l(fā)表論文，試著通過(guò)使用納米線網(wǎng)絡(luò)（NWN）來(lái)模擬人類(lèi)大腦在受到電激時(shí)的反應(yīng)，實(shí)驗(yàn)效果還不錯(cuò)。
2023-05-04 09:30:331612 
6月25日，新華社以《突破性成果！祝賀我國(guó)科學(xué)家》為標(biāo)題，報(bào)道了由我國(guó)科學(xué)家研發(fā)的傳感器成果。 我國(guó)科學(xué)家研發(fā)高通道神經(jīng)探針實(shí)現(xiàn)獼猴全腦尺度神經(jīng)活動(dòng)監(jiān)測(cè) 神經(jīng)探針是一種用來(lái)記錄神經(jīng)活動(dòng)的針狀電傳
2024-06-27 18:03:021134 
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，簡(jiǎn)稱(chēng)ANNs）是一種受生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)啟發(fā)而構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型，它通過(guò)模擬人腦神經(jīng)元的連接和信息傳遞方式來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理和分析。人工
2024-07-02 10:07:362142 數(shù)學(xué)建模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)建模方法，它通過(guò)模擬人腦神經(jīng)元的連接和信息傳遞機(jī)制，對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行建模和分析。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在許多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，如圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理
2024-07-02 11:36:582219 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 14:24:037113 年代，當(dāng)時(shí)科學(xué)家們開(kāi)始研究人腦的工作原理。1943年，Warren McCulloch和Walter Pitts提出了一種簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，即MP模型，它由一系列邏輯門(mén)組成，可以模擬神經(jīng)元的興奮和抑制狀態(tài)。1958年，F(xiàn)rank Rosenblatt提出了感知機(jī)模型，它是第一個(gè)具有學(xué)
2024-07-03 09:44:222247 中，激活函數(shù)起著至關(guān)重要的作用，它決定了神經(jīng)元的輸出方式，進(jìn)而影響整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的性能。 一、激活函數(shù)的作用 激活函數(shù)是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元的核心組成部分，其主要作用如下： 引入非線性：激活函數(shù)將神經(jīng)元的線性輸出轉(zhuǎn)換為非線性輸出，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)和模擬復(fù)雜的
2024-07-03 10:02:011808 結(jié)構(gòu)、原理、應(yīng)用場(chǎng)景等方面都存在一定的差異。以下是對(duì)這兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較： 基本結(jié)構(gòu) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由輸入層、隱藏層和輸出層組成。每個(gè)神經(jīng)元之間通過(guò)權(quán)重連接，并通過(guò)激活函數(shù)進(jìn)行非線性轉(zhuǎn)換。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)調(diào)整權(quán)重和偏置來(lái)最小化損失函數(shù)。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2024-07-03 10:12:473381 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(chēng)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 10:14:301801 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(chēng)NNP）是一種專(zhuān)門(mén)用于
2024-07-04 09:30:033060 人工智能是一門(mén)研究如何使計(jì)算機(jī)模擬人類(lèi)智能行為的學(xué)科。它起源于20世紀(jì)40年代，當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)科學(xué)家們開(kāi)始嘗試開(kāi)發(fā)能夠模擬人類(lèi)思維過(guò)程的計(jì)算機(jī)程序。人工智能的目標(biāo)是通過(guò)計(jì)算機(jī)程序?qū)崿F(xiàn)對(duì)人類(lèi)智能的模擬，包括感知、學(xué)習(xí)、推理、規(guī)劃、交流等能力。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種受生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)啟發(fā)的數(shù)學(xué)模型，
2024-07-04 09:39:252691 通過(guò)模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理、記憶信息的方式來(lái)進(jìn)行信息處理，是現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)研究成果基礎(chǔ)上提出的一種非線性、自適應(yīng)信息處理系統(tǒng)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程與學(xué)術(shù)界被廣泛應(yīng)用，成為涉及神經(jīng)科學(xué)、思維科學(xué)、人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的交叉學(xué)科。
2024-07-04 13:08:513987 通過(guò)模仿人類(lèi)大腦神經(jīng)元的連接方式和處理機(jī)制，設(shè)計(jì)多層神經(jīng)元結(jié)構(gòu)來(lái)處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式，從而在各種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的問(wèn)題中展現(xiàn)出強(qiáng)大的能力。本文將從深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念、結(jié)構(gòu)、工作原理、關(guān)鍵技術(shù)以及其在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用等方面進(jìn)行全面概述。
2024-07-04 16:08:163803 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks, DNNs）作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一種重要技術(shù)，特別是在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，已經(jīng)取得了顯著的成就。它們通過(guò)模擬人類(lèi)大腦的處理方式，利用多層神經(jīng)元結(jié)構(gòu)
2024-07-10 18:23:312814 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)模型是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辨識(shí)方法，它具有以下特點(diǎn)： 非線性映射能力 ：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理非線性問(wèn)題，可以很好地?cái)M合復(fù)雜的非線性系統(tǒng)。 泛化能力 ：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)學(xué)習(xí)大量的輸入輸出數(shù)據(jù)
2024-07-11 11:12:101214 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 
神經(jīng)元，但卻能產(chǎn)生復(fù)雜的行為。受此啟發(fā)，與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，LNN旨在通過(guò)模擬大腦中神經(jīng)元之間的動(dòng)態(tài)連接來(lái)處理信息，這種網(wǎng)絡(luò)能夠順序處理數(shù)據(jù)，并且保留了對(duì)過(guò)去輸
2025-09-28 10:03:41831 
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