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
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
正在從事智能假肢的課題，需要用到，這篇給我的實(shí)現(xiàn)起到到很好的指導(dǎo)意義，特此轉(zhuǎn)載，也特此感謝作者，利用顏色傳感器讀取pH試紙的顏色，然后得到他代表的pH值。一開(kāi)始想擬合出一個(gè)關(guān)于RGB和pH的函數(shù)，但是總是效果不好。于是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)根據(jù)RGB判斷他的pH值。思路是首先利用MATLAB訓(xùn)練...
2021-08-17 08:19:35
具體的軟硬件實(shí)現(xiàn)點(diǎn)擊 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技術(shù)網(wǎng)頁(yè)_MCU-AI
我們提出了一種利用由長(zhǎng)短期記憶 (LSTM) 單元構(gòu)建的深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)降 噪心電圖信號(hào) (ECG
2024-05-15 14:42:46
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)50例
2012-11-28 16:49:56
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Matlab程序
2009-09-15 12:52:24
大家有知道labview中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM的工具包是哪個(gè)嗎？求分享一下，有做這方面的朋友也可以交流一下，大家共同進(jìn)步
2017-10-13 11:41:43
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
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 17:11:51
基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2019-05-16 17:25:05
MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2013-07-08 15:17:13
MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)說(shuō)明：本文檔中所列出的函數(shù)適用于MATLAB5.3以上版本，為了簡(jiǎn)明起見(jiàn)，只列出了函數(shù)名，若需要進(jìn)一步的說(shuō)明，請(qǐng)參閱MATLAB的幫助文檔。1. 網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建函數(shù)newp
2009-09-22 16:10:08
Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱是什么？Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱在同步中的應(yīng)用有哪些？
2021-04-26 06:42:29
NMSIS NN 軟件庫(kù)是一組高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)核，旨在最大限度地提高 Nuclei N 處理器內(nèi)核上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能并最??大限度地減少其內(nèi)存占用。
該庫(kù)分為多個(gè)功能，每個(gè)功能涵蓋特定類別
2025-10-29 06:08:21
`VS-RK3399 主板既然能流暢運(yùn)行“王者榮耀”，幀率達(dá)60幀，不可思議。這有討論，說(shuō)的不錯(cuò)。bbs.videostrong.com`
2017-12-13 14:41:00
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
《 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
語(yǔ)言，使用numpy.dot方法即可計(jì)算矩陣乘法。 以上便是一個(gè)簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有了基本的認(rèn)識(shí)之后，我們才能進(jìn)行復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)?？偨Y(jié)本文講解了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念及其工作原理，利用
2019-03-03 22:10:19
項(xiàng)目名稱：基于cortex-m系列核和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的圖像識(shí)別試用計(jì)劃：本人在圖像識(shí)別領(lǐng)域有三年多的學(xué)習(xí)和開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，曾利用nesys4ddr的fpga開(kāi)發(fā)板，設(shè)計(jì)過(guò)基于cortex-m3的軟核
2019-04-09 14:12:24
今天學(xué)習(xí)了兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分別是自適應(yīng)諧振（ART）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自組織映射（SOM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。整體感覺(jué)不是很難，只不過(guò)一些最基礎(chǔ)的概念容易理解不清。首先ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)的一個(gè)代表，競(jìng)爭(zhēng)型學(xué)習(xí)
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
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課件
2016-06-19 10:15:48
簡(jiǎn)單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-01-28 07:16:57
圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-08-20 12:05:29
優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法有哪些？
2022-09-06 09:52:36
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
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。可以通過(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)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)的優(yōu)點(diǎn)
2020-05-05 18:12:50
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(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
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
STM32CubeMx.AI的使用歡迎使用Markdown編輯器在STM32論壇中看到這樣一個(gè)視頻：在視頻中，在STM32上驗(yàn)證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（HAR人體活動(dòng)識(shí)別），一般需要STM32-F3/F4/L4/F7/L7系列高性能單片機(jī)，運(yùn)行網(wǎng)絡(luò)模型一般需要3MB以上的閃存空間，單片機(jī)顯然不支持這...
2021-08-03 06:59:41
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
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)
2018-01-04 13:37:27
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
基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)
2018-01-04 13:38:52
，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
如何利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)根據(jù)RGB判斷他的pH值？
2021-11-19 06:36:21
由于時(shí)變非線性和強(qiáng)耦合的控制系統(tǒng)還沒(méi)有精確的數(shù)學(xué)模型，因而傳統(tǒng)的依賴被控對(duì)象數(shù)學(xué)模型的控制策略及其控制系統(tǒng)的封閉式結(jié)構(gòu)很難對(duì)其實(shí)施有效控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制能夠很好地克服系統(tǒng)中模型參數(shù)的變化和非線性等
2019-08-12 06:25:35
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
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
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
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(jiǎn)稱，是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一。人腦在接受視覺(jué)感官傳來(lái)的大量圖像信息后，能迅速做出反應(yīng)
2019-08-08 06:11:30
作者：李云紅0 引言自20世紀(jì)70年代以來(lái)，模擬電路故障診斷領(lǐng)域已經(jīng)取得了一定的研究成果，近年來(lái)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的現(xiàn)代模擬電路軟故障診斷方法已成為新的研究熱點(diǎn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力和非線性映射能力
2019-07-05 08:06:02
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
有提供編寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)程序服務(wù)的嗎？
2011-12-10 13:50:46
誰(shuí)有利用LABVIEW 實(shí)現(xiàn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序?。ㄎ矣玫陌姹臼?.6的 ）
2012-11-26 14:54:59
求助地震波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，共同交流??！
2013-05-11 08:14:19
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
最簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-09-11 11:57:36
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
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類
特征提取和選擇完成后，再利用分類器進(jìn)行圖像目標(biāo)分類，本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類。在設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時(shí)，
2009-03-01 17:55:13
1853 
移軸鏡頭實(shí)拍技巧6不可思議的有趣全景照片
2010-02-01 11:21:533063 現(xiàn)居慕尼黑的谷歌公司藝術(shù)家Mario Klingemann正在Twitter上持續(xù)發(fā)布一項(xiàng)有趣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)。他以幾乎實(shí)時(shí)方式展示其利用各類數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而得出的結(jié)果往往令人捧腹不止
2018-07-16 11:11:001998 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 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 
谷歌研究人員使用了一種邊緣檢測(cè)算法，該算法可以識(shí)別神經(jīng)突（神經(jīng)元本體的分支）的邊界，以及一種復(fù)發(fā)性卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（復(fù)發(fā)性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)子類），該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將神經(jīng)元掃描中的像素聚集起來(lái)并突出顯示出來(lái)。
2018-07-20 09:45:422667 我們進(jìn)行了一個(gè)交互式網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)，讓你能與一個(gè)名為 sketch-rnn 的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型一起繪制作品。我們利用來(lái)自于 Quick Draw！ 游戲的數(shù)百萬(wàn)涂鴉訓(xùn)練該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。一旦開(kāi)始繪制對(duì)象，sketch-rnn 將提出許多可行的方法基于你中斷的位置繼續(xù)繪制此對(duì)象。試試第一個(gè)演示。
2018-07-25 10:24:183853 
GAN的核心原理是，讓兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)彼此對(duì)抗，一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)制作盡可能逼真的作品，一個(gè)網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)把作品和“真跡”的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，對(duì)AI作品進(jìn)行評(píng)判。
2019-05-29 16:29:523622 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 09:14:444833 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種基于深度學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的重要應(yīng)用之一
2023-08-17 16:30:302216 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn) cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional neural network，CNN）是一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由于其出色的性能
2023-08-21 16:41:484333 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹 什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)涉及的關(guān)鍵技術(shù) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種用于圖像分類、物體識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域
2023-08-21 16:49:462801 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 17:07:365026 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 16:45:186057 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 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 反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Network，簡(jiǎn)稱BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它通過(guò)反向傳播算法來(lái)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置，以達(dá)到最小化誤差的目的。BP
2024-07-03 11:00:201742 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，簡(jiǎn)稱RNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，簡(jiǎn)稱RNN）實(shí)際上是同一個(gè)概念，只是不同的翻譯方式
2024-07-04 14:54:592076 RNN（Recurrent Neural Network）是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而非遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有時(shí)間序列特性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠處理序列數(shù)據(jù)，具有記憶功能。以下是關(guān)于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹
2024-07-05 09:52:361514 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 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，簡(jiǎn)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(lái)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
電子發(fā)燒友App
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論