6月20日，記者從中星微“數(shù)字多媒體芯片技術(shù)”國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室獲悉，經(jīng)過(guò)五年多的攻堅(jiān)克難和不懈努力，中國(guó)首款嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NPU）芯片已于今年3月6日實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)，這標(biāo)志著我國(guó)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器領(lǐng)域的研究和開(kāi)發(fā)上取得了重大突破，在基于“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)并行計(jì)算”架構(gòu)的人工智能深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平。
2016-06-24 14:53:59
1521 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 10:51:323475 
人工智能是一個(gè)很廣闊的領(lǐng)域，很多編程語(yǔ)言都可以用于人工智能開(kāi)發(fā)，所以很難說(shuō)人工智能必須用哪一種語(yǔ)言來(lái)開(kāi)發(fā)。選擇多也意味著會(huì)有優(yōu)劣之分，并不是每種編程語(yǔ)言都能夠?yàn)殚_(kāi)發(fā)人員節(jié)省時(shí)間及精力。所以我們整理
2018-09-12 10:45:38
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)在傳感器數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用針對(duì)壓力傳感器對(duì)溫度的交叉靈敏度,采用BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理,消除溫度對(duì)壓力傳感器的影響,大大提高了傳感器的穩(wěn)定性及其精度,效果良好。關(guān)鍵詞
2009-08-11 20:23:46
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
以馮·諾依曼型計(jì)算機(jī)為中心的信息處理技術(shù)的高速發(fā)展，使得計(jì)算機(jī)在當(dāng)今的信息化社會(huì)中起著十分重要的作用。但是，當(dāng)用它來(lái)解決某些人工智能問(wèn)題時(shí)卻遇到了很大的困難。 例如，一個(gè)人可以很容易地識(shí)別他人的臉孔
2023-09-27 06:13:57
物體所作出的交互反應(yīng)，是模擬人工智能的一條重要途徑。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人腦相似性主要表現(xiàn)在：①神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取的知識(shí)是從外界環(huán)境學(xué)習(xí)得來(lái)的;②各神經(jīng)元的連接權(quán)，即突觸權(quán)值，用于儲(chǔ)存獲取的知識(shí)。神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2018-10-23 16:16:02
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課件
2016-06-19 10:15:48
人工智能芯片是人工智能發(fā)展的 | 特倫斯謝諾夫斯基責(zé)編 | 屠敏本文內(nèi)容經(jīng)授權(quán)摘自《深度學(xué)習(xí) 智能時(shí)代的核心驅(qū)動(dòng)力量》從AlphaGo的人機(jī)對(duì)戰(zhàn)，到無(wú)人駕駛汽車的上路，再到AI合成主播上崗
2021-07-27 07:02:46
人工智能芯片是指什么？AI芯片按照應(yīng)用場(chǎng)景可以分為哪幾種？
2021-10-25 07:29:05
什么是人工智能（AI）芯片？AI芯片的主要用處有哪些？在AI任務(wù)中，AI芯片到底有多大優(yōu)勢(shì)？
2021-09-22 08:00:01
`我思故我在 亮出你的觀點(diǎn)自從類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以用強(qiáng)大的運(yùn)算能力加以模擬之后，強(qiáng)人工智能才開(kāi)始出現(xiàn)。即便如此，以目前 CPU 的運(yùn)算能力來(lái)講，模擬類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的代價(jià)非常之大，于是有人想到了用
2017-08-23 15:42:16
點(diǎn)擊上方“藍(lán)字”，關(guān)注我們，感謝！人工智能(AI)以及利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)和更高程度車輛自主性的強(qiáng)大技術(shù)。隨著人工智能研究的快速發(fā)展，設(shè)計(jì)人員正面臨激烈的競(jìng)爭(zhēng)
2021-12-17 08:17:41
人工智能是近三年來(lái)最受關(guān)注的核心基礎(chǔ)技術(shù)，將深刻的改造各個(gè)傳統(tǒng)行業(yè)。人工智能在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用自2017年來(lái)高速發(fā)展，是人工智能最熱點(diǎn)的兩項(xiàng)落地應(yīng)用。手把手教你設(shè)計(jì)人工智能芯片及系統(tǒng)（全
2019-09-11 11:52:08
。對(duì)于人工智能用例在當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，必須滿足三個(gè)條件：非常大的真實(shí)數(shù)據(jù)集具有重要處理能力的硬件架構(gòu)和環(huán)境開(kāi)發(fā)新的強(qiáng)大算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）以充分利用上述內(nèi)容很明顯，后兩種要求相互依賴，并且
2019-05-29 10:46:39
芯片設(shè)計(jì)平臺(tái)即服務(wù)(SiPaaS?)公司芯原(VeriSilicon)今日宣布推出VIP9000，這是一款高度可擴(kuò)展、可編程的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人工智能處理器。Vivante VIP系列的專利神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-09-11 11:52:13
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
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
，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父Hiton始終堅(jiān)持計(jì)算機(jī)能夠像人類一樣思考，用直覺(jué)而非規(guī)則。盡管這一觀點(diǎn)被無(wú)數(shù)人質(zhì)疑過(guò)無(wú)數(shù)次，但隨著數(shù)據(jù)的不斷增長(zhǎng)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷進(jìn)步，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始在語(yǔ)音和圖像等方面超越基于邏輯的人工智能
2018-06-05 10:11:50
人工智能打發(fā)展是算法優(yōu)先于實(shí)際應(yīng)用。近幾年隨著人工智能的不斷普及，許多深度學(xué)習(xí)算法涌現(xiàn)，從最初的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）到機(jī)器學(xué)習(xí)算法的時(shí)代。由于應(yīng)用環(huán)境的差別衍生出不同的學(xué)習(xí)算法：線性回歸，分類與回歸樹(shù)
2023-02-17 11:00:15
`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
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
，是模擬人工智能的一條重要途徑。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人腦相似性主要表現(xiàn)在：
①神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取的知識(shí)是從外界環(huán)境學(xué)習(xí)得來(lái)的;
②各神經(jīng)元的連接權(quán)，即突觸權(quán)值，用于儲(chǔ)存獲取的知識(shí)。
神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元，它是
2023-09-13 16:41:18
。人工智能，在目前的關(guān)鍵時(shí)刻，是關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的。目前，人工智能使用與典型計(jì)算機(jī)相同的 CMOS 硬件。目前的人工智能專注于開(kāi)發(fā)注入類人智能的算法功能。該學(xué)科的重點(diǎn)是通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)復(fù)制人類智能
2022-03-22 11:19:16
簡(jiǎn)單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-01-28 07:16:57
啟用安全且無(wú)處不在的人工智能 (AI) 是 Arm 架構(gòu)的關(guān)鍵優(yōu)先事項(xiàng)。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 的潛力是顯而易見(jiàn)的，幾乎每天都會(huì)出現(xiàn)新的用例和好處——但與此同時(shí)，人工智能的計(jì)算需求一直在以指數(shù)
2022-09-15 15:15:46
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么適合圖像處理？
2022-09-08 10:23:10
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的第一次浪潮。1969 年美國(guó)數(shù)學(xué)家及人工智能先驅(qū) Minsky在其著作中證 明感知器本質(zhì)上是一種線性模型[21]，只能處理線性分 類問(wèn)題，最簡(jiǎn)單的異或問(wèn)題都無(wú)法正確分類，因此神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究也
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
語(yǔ)言使用，數(shù)學(xué)庫(kù)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及相關(guān)算法，深入學(xué)習(xí)AI算法模型訓(xùn)練、分析，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等因此，為了幫助大家更好的入門學(xué)習(xí)AI人工智能，包括：Python語(yǔ)法編程、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、機(jī)器學(xué)習(xí)
2019-11-27 12:10:39
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
最近在看人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存算一體這些方面的ADC設(shè)計(jì)方向，貌似跟一般的ADC方向是一樣的，都是希望朝著低功耗高精度和高速發(fā)展，在這幾個(gè)或其他特殊的方向各位有什么見(jiàn)解呢？
2021-06-24 08:17:34
本用戶手冊(cè)指導(dǎo)了基于 IDE 逐步構(gòu)建用于 STM32 微處理器的完整人工智能（AI）項(xiàng)目，自動(dòng)轉(zhuǎn)換預(yù)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）并集成所生成的優(yōu)化庫(kù)。本手冊(cè)還介紹了 X-CUBE-AI 擴(kuò)展包，該擴(kuò)展
2023-09-07 06:15:31
，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
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
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
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)可編程門陣列FPGA的主從結(jié)構(gòu)處理系統(tǒng)滿足要求。
2021-05-21 06:35:27
人工智能下面有哪些機(jī)器學(xué)習(xí)分支？如何用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）方法去解決機(jī)器學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)下面的分類問(wèn)題？
2021-06-16 08:09:03
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
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
2021-11-08 07:18:10
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
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)的人工
2009-08-08 09:56:00
本文提出了一個(gè)基于FPGA 的信息處理的實(shí)例：一個(gè)簡(jiǎn)單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用Verilog 語(yǔ)言描述，該數(shù)據(jù)流采用模塊化的程序設(shè)計(jì)，并考慮了模塊間數(shù)據(jù)傳輸信號(hào)同 步的問(wèn)題，有效地解決了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行數(shù)據(jù)處理的問(wèn)題。
2021-05-06 07:22:07
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
隨著Google、Microsoft和Facebook等巨頭的大力投入，深度學(xué)習(xí)正在超越機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能來(lái)勢(shì)兇猛。那么，如今人工智能最熱門的技術(shù)趨勢(shì)是什么？黑匣認(rèn)為，復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LSTMs（長(zhǎng)短
2015-12-23 14:21:58
的智能——但是我們已經(jīng)看到了一條充滿潛力的道路。目前人工智能（AI）已經(jīng)發(fā)展為一系列技術(shù)：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等，但是無(wú)論我們?cè)趺疵?，它們都需要組合起來(lái)搭建一個(gè)更加智能的機(jī)器
2018-05-22 09:54:43
求大神給一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的源代碼。
2016-04-19 17:15:29
的研究具有重要意義.模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊系統(tǒng)相結(jié)合的新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，把它應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，使系統(tǒng)不僅具有非線性、自適應(yīng)性、魯棒性和自學(xué)習(xí)等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本來(lái)的優(yōu)勢(shì)，也具有模糊推理和模糊劃分等模糊邏輯全文下載
2010-05-06 09:05:35
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
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)論依照簡(jiǎn)明易懂、便于軟件實(shí)現(xiàn)、鼓勵(lì)探索的原則介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。內(nèi)容包括：智能系統(tǒng)描述模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的特點(diǎn)；基本人工神經(jīng)元模型，人工神經(jīng)
2009-01-13 14:58:57
63 人工智能識(shí)別打架和霸凌行為監(jiān)測(cè)系統(tǒng)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能視覺(jué)算法，人工智能識(shí)別打架和霸凌行為監(jiān)測(cè)系統(tǒng)利用已經(jīng)裝好的攝像頭對(duì)監(jiān)控區(qū)域進(jìn)行實(shí)時(shí)視頻監(jiān)測(cè)。系統(tǒng)通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能視覺(jué)算法分析視頻圖像
2024-09-03 22:52:39
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么意思
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一門活躍的邊緣性交叉學(xué)科.研究它的發(fā)展過(guò)程和前沿問(wèn)題，具有重要的理論意義
2010-03-06 13:39:013578 本書系統(tǒng)的介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)典型模型的原理、算法，并對(duì)遺傳算法的基本原理也做了簡(jiǎn)單介紹。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法已應(yīng)用于許多領(lǐng)域。本書是以應(yīng)用為主要目的為從事人工智能、信息處理研究的科技人員及研究生、本科生等編寫的教材。
2011-02-17 17:46:04146 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，ANNs），也簡(jiǎn)稱為神經(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 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類：1）分類；2）回歸；3）聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）算法。 前言： 人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，請(qǐng)參見(jiàn)公眾號(hào)
2018-06-18 10:15:005812 在GPU上運(yùn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在人工智能領(lǐng)域取得了一些驚人的進(jìn)步，但這兩者的合作還并不完美。IBM的研究人員希望能設(shè)計(jì)出一種專門用于運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新的芯片，從而提供更快、更有效的替代方案。
2018-06-29 13:59:593481 美國(guó)加州理工學(xué)院的科研人員利用合成的DNA分子研制出了一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠處理經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題。
2018-07-26 15:29:172772 美國(guó)匹茲堡大學(xué)的科研人員研制出一種基于石墨烯的神經(jīng)突觸，可用于類似人類大腦的大規(guī)模人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2018-07-31 16:54:013775 美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究院（NIST）的科研人員研制出一種硅光芯片，可精確模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2018-08-21 15:50:033996 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 IBM展示了專用于減少精度處理單元的定制硬件，以及能夠利用該硬件進(jìn)行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）訓(xùn)練和推理的新算法。
2019-07-11 14:36:44848 在人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)中，有一個(gè)很重要的概念就是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) CNN（Convolutional Neural Networks）。
2019-11-02 11:23:434301 受生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)啟發(fā)，研制出一種具有豐富動(dòng)態(tài)特性的人工樹(shù)突器件，構(gòu)建了包含突觸、樹(shù)突、胞體三種基本計(jì)算單元的新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，樹(shù)突功能顯著提升了網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確率，同時(shí)大幅降低了系統(tǒng)的功耗，增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)處理復(fù)雜任務(wù)的能力。
2020-07-05 11:39:182472 談及人工智能，就會(huì)涉及到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是現(xiàn)代人工智能的重要分支，它是一個(gè)為人工智能提供動(dòng)力，可以模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的系統(tǒng)。
2020-07-27 10:25:371130 莫斯科市政府網(wǎng)站日前發(fā)布消息稱，一種基于人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊正在應(yīng)用于莫斯科的醫(yī)療系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在三周的時(shí)間內(nèi)分析10萬(wàn)份的莫斯科醫(yī)療數(shù)據(jù)。
2020-11-17 11:07:00941 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 09:54:332982 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種使用數(shù)學(xué)模型處理圖像以及其他數(shù)據(jù)的多層系統(tǒng)，而且目前已經(jīng)發(fā)展為人工智能的重要基石。
2020-11-25 09:50:173398 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念： 在對(duì)人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本認(rèn)識(shí)的基礎(chǔ)上， 用數(shù)理方法從信息處理的角度對(duì)人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象， 并建立某種簡(jiǎn)化模型， 稱之為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 是對(duì)人腦的簡(jiǎn)化、抽象以及模擬，是一種旨在模仿人腦結(jié)構(gòu)及其功能的信息處理系統(tǒng)。
2021-02-05 14:05:0013 人工智能-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)說(shuō)明。
2021-05-25 11:30:1612 ，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 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛用于圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、視頻處理等方面。本文將對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用進(jìn)行詳盡、詳實(shí)、細(xì)致的介紹，以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常用于處理哪些任務(wù)。 一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)學(xué)習(xí)特定的特征，可以用來(lái)識(shí)別對(duì)象、分類物品等
2023-08-21 16:41:456160 Network, NN）或神經(jīng)計(jì)算（Neurocomputing）。ANN具有自適應(yīng)學(xué)習(xí)、自適應(yīng)處理能力和良好的非線性建模能力，可應(yīng)用于模式識(shí)別、分類、預(yù)測(cè)、辨識(shí)、控制等領(lǐng)域，并在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域發(fā)揮
2023-08-22 16:45:186057 人工智能芯片是專門為人工智能應(yīng)用而設(shè)計(jì)的硬件芯片，與傳統(tǒng)通用處理器芯片不同，在設(shè)計(jì)上針對(duì)使用在人工智能算法中的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、卷積網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)網(wǎng)絡(luò)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，優(yōu)化處理器結(jié)構(gòu)、存儲(chǔ)、計(jì)算、性能能耗等方面，提高了人工智能應(yīng)用的精度和效率。
2023-08-24 17:26:028634 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 在快速發(fā)展的科技領(lǐng)域，人工智能（Artificial Intelligence, AI）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Networks）是兩個(gè)備受矚目的概念。它們之間的聯(lián)系緊密而復(fù)雜，共同推動(dòng)了智能
2024-07-01 14:23:122229 ，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)發(fā)展成為機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域的重要技術(shù)之一。本文將詳細(xì)介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型及其應(yīng)用。 引言 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型，它通過(guò)大量的簡(jiǎn)單計(jì)算單元（神經(jīng)元）和它們之間的連接（權(quán)重）來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和處理。與傳統(tǒng)的計(jì)
2024-07-02 10:04:282559 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，簡(jiǎn)稱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 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工智能的關(guān)系是密不可分的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的一種重要實(shí)現(xiàn)方式，而人工智能則是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的廣泛領(lǐng)域。本文將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工智能的關(guān)系。 一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義和發(fā)展歷程 1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2024-07-03 10:25:012663 自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，旨在讓計(jì)算機(jī)能夠理解和處理人類語(yǔ)言。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在NLP領(lǐng)域
2024-07-03 16:17:213176 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 引言 隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)算法在圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得了顯著的成果。然而，深度學(xué)習(xí)算法對(duì)計(jì)算資源的需求非常高，傳統(tǒng)的計(jì)算芯片已經(jīng)無(wú)法滿足其需求。因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片
2024-07-04 09:31:322343 人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片是一類專門為深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計(jì)的處理器。它們具有高性能、低功耗、可擴(kuò)展等特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。以下是關(guān)于人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片的介紹
2024-07-04 09:33:372007 人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理是一個(gè)復(fù)雜且深入的話題，涉及到多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)，包括數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、生物學(xué)等。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種受人腦結(jié)構(gòu)啟發(fā)的計(jì)算模型，它通過(guò)模擬人腦神經(jīng)元的連接和交互
2024-07-04 09:35:062184 多年的發(fā)展，已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域的重要分支之一。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 2.1 神經(jīng)元 神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元，它具有接收輸入信號(hào)、處理信號(hào)和輸出信號(hào)的功能。神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)包括輸入端、輸出端和激活函數(shù)。輸入端接收來(lái)自其他神經(jīng)元的
2024-07-04 09:37:461885 人工智能（Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱AI）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，簡(jiǎn)稱ANN）是兩個(gè)密切相關(guān)但又有所區(qū)別的概念。 定義和起源
2024-07-04 09:39:252691 。 引言 人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，它通過(guò)模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能，實(shí)現(xiàn)了對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的高效處理和智能決策。自20世紀(jì)40年代以來(lái)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)已經(jīng)取得了顯著的研究成果和應(yīng)用成果，成為人
2024-07-04 09:42:361286 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks, ANNs）是一種模擬人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型，它在許多領(lǐng)域，如圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、預(yù)測(cè)分析等有著廣泛的應(yīng)用。本文將
2024-07-05 09:13:553436 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks, ANNs）是一種受到生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)啟發(fā)的計(jì)算模型，用于模擬人腦處理信息的方式。它們?cè)谠S多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，包括圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別
2024-07-05 09:25:171806 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network, ANN）作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要分支，自20世紀(jì)80年代以來(lái)一直是人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。其靈感來(lái)源于生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)模擬人腦神經(jīng)
2024-07-08 18:20:471964 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
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