神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以用于解決各種問題，尤其是在自然語言處理領(lǐng)域中，應(yīng)用十分廣泛。具體來說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以用于以下幾個(gè)方面： 語言模型建模：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以通過學(xué)習(xí)歷史文本數(shù)據(jù)來預(yù)測
2023-08-03 16:37:09
3435 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，通過深度學(xué)習(xí)解決若干問題的案例越來越多。一些傳統(tǒng)的圖像
2024-01-11 10:51:32596 
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
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
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
2012-08-05 21:01:08
近年來，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，對超參數(shù)的要求也越來越嚴(yán)格
2019-09-11 11:52:14
制造業(yè)而言，深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開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駕駛儀的短時(shí)輔助模式到專職無人駕駛旅行的自動駕駛，汽車制造業(yè)一直在尋求讓響應(yīng)速度更快、識別準(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
求一個(gè)simulink的蓄電池用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制電機(jī)加速勻速減速運(yùn)動的模型仿真
2020-02-22 02:17:03
我們在使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或其他變體時(shí)，通常都希望對模型的架構(gòu)可以進(jìn)行可視化的查看，因?yàn)檫@樣我們可以 在定義和訓(xùn)練多個(gè)模型時(shí)，比較不同的層以及它們放置的順序?qū)Y(jié)果的影響。還有可以更好地理
2022-11-02 14:55:04
MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2013-07-08 15:17:13
請問：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），但是里面沒有關(guān)于這部分VI的幫助文檔，對于”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)，對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)是如何一直沒有具體實(shí)現(xiàn)一下：現(xiàn)看到一個(gè)簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于訓(xùn)練的輸入數(shù)據(jù):對應(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
`本篇主要介紹：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源、簡單神經(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、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，希望對各位有所幫助?。c(diǎn)擊標(biāo)題即可進(jìn)入頁面下載相關(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
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)。整體感覺不是很難，只不過一些最基礎(chǔ)的概念容易理解不清。首先ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是競爭學(xué)習(xí)的一個(gè)代表，競爭型學(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)(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
的基本處理單元，它是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)基礎(chǔ)。神經(jīng)元是以生物的神經(jīng)系統(tǒng)的神經(jīng)細(xì)胞為基礎(chǔ)的生物模型。在人們對生物神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行研究，以探討人工智能的機(jī)制時(shí)，把神經(jīng)元數(shù)學(xué)化，從而產(chǎn)生了神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型。因此，要了解人工神經(jīng)模型就必須先了解生物神經(jīng)元模型。`
2018-10-23 16:16:02
，如何用一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，寫出一套機(jī)器學(xué)習(xí)算法，來自動識別未知的圖像。一個(gè) 4 層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層經(jīng)過幾層算法得到輸出層 實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法有很多，近年被人們討論得多的方法就是深度學(xué)習(xí)。 深度學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)
2018-05-11 11:43:14
簡單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-01-28 07:16:57
摘要： 在2018年3月13日云棲社區(qū)，來自哈爾濱工業(yè)大學(xué)的沈俊楠分享了典型模式-深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門。本文詳細(xì)介紹了關(guān)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程，并詳細(xì)介紹了各個(gè)階段模型的結(jié)構(gòu)及特點(diǎn)。哈爾濱工業(yè)大學(xué)的沈
2018-05-08 15:57:47
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
請問用matlab編程進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測時(shí)，訓(xùn)練結(jié)果很多都是合適的，但如何確定最合適的？且如何用最合適的BP模型進(jìn)行外推預(yù)測？
2014-02-08 14:23:06
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，作為一個(gè)
2022-08-02 10:39:39
【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
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，您為什么還會在意它呢? 對于這些非常中肯的問題，我們似乎可以給出相對簡明的答案。
2019-07-17 07:21:50
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用框架
2020-12-29 06:16:44
模型。第 3 部分將研究使用專用 AI 微控制器測試模型的特定用例。什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是系統(tǒng)或神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，使人工智能能夠更好地理解數(shù)據(jù)，使其能夠解決復(fù)雜的問題。雖然有許多網(wǎng)絡(luò)類型，但本系
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
我們可以對神經(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)鍵詞識別的潛力。關(guān)鍵詞識別
2021-07-26 09:46:37
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人體活動識別），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
的激光雷達(dá)物體識別技術(shù)一直難以在嵌入式平臺上實(shí)時(shí)運(yùn)行。經(jīng)緯恒潤經(jīng)過潛心研發(fā)，攻克了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在嵌入式平臺部署所面臨的算子定制與加速、量化策略、模型壓縮等難題，率先實(shí)現(xiàn)了高性能激光檢測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并成功地在嵌入式平臺（德州儀TI TDA4系列）上完成部署。系統(tǒng)功能目前該系統(tǒng)：?支持接入禾賽Pandar 40和
2021-12-21 07:59:18
基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激光雷達(dá)物體識別系統(tǒng)及其嵌入式平臺部署
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，可以通過對系統(tǒng)性能的學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)具有最佳組合的PID控制。利用BP
2021-09-07 07:43:47
FPGA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵問題分析基于FPGA的ANN實(shí)現(xiàn)方法基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能評估及局限性
2021-04-30 06:58:13
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)模圖像識別任務(wù)以及與機(jī)器學(xué)習(xí)類似的其他問題方面已大獲成功。在當(dāng)前案例中,針對在 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
由于時(shí)變非線性和強(qiáng)耦合的控制系統(tǒng)還沒有精確的數(shù)學(xué)模型，因而傳統(tǒng)的依賴被控對象數(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
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)測能力輸出層：基于輸入和隱藏層的數(shù)據(jù)輸出預(yù)測
2021-07-12 08:02:11
稱為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)勢在于：巨量并行性；信息處理和存儲單元結(jié)合在一起；自組織自學(xué)習(xí)功能。與傳統(tǒng)的數(shù)字信號處理器DSP
2019-08-08 06:11:30
《深度學(xué)習(xí)工程師-吳恩達(dá)》02改善深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)--超參數(shù)優(yōu)化、batch正則化和程序框架 學(xué)習(xí)總結(jié)
2020-06-16 14:52:01
求一個(gè)simulink的蓄電池用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制電機(jī)加速勻速減速運(yùn)動的模型仿真
2020-02-22 02:15:50
小女子做基于labview的蒸發(fā)過程中液位的控制，想使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制，請問這個(gè)控制方法可以嗎？有誰會神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制么。。。叩謝
2016-09-23 13:43:16
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需要簡單儲備的知識離散小波轉(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
解析深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與視覺實(shí)踐
2020-06-14 22:21:12
我在matlab中訓(xùn)練好了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，想在labview中調(diào)用，請問應(yīng)該怎么做呢？或者labview有自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具包嗎？
2018-07-05 17:32:32
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、物體檢測等機(jī)器
2021-12-14 07:35:25
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)我們簡單介紹論文中描述的實(shí)驗(yàn)及結(jié)果。 視頻的基線模型是 ResNet-50 C2D。三維輸出映射
2018-11-12 14:52:50
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)來構(gòu)造小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，識別人臉圖像，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 17:31:19
28 《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》講義
2017-07-20 08:58:240 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法
2017-09-08 09:42:4810 到只有有限硬件資源的嵌入式系統(tǒng)上。 為了解決這個(gè)限制，可以使用深度壓縮來顯著地減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需要的計(jì)算和存儲需求。例如對于具有全連接層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如Alexnet和VGGnet)，深度壓縮可以將模型大小減少35到49倍。
2017-11-16 13:11:351602 
近日，來自愛丁堡大學(xué)的研究人員提出了一種結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和樹模型的新型模型——深度神經(jīng)決策樹(Deep Neural Decision Trees, DNDT)。
2018-08-19 09:14:4411858 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)”，會覺得兩者沒有什么區(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 針對電力信息網(wǎng)絡(luò)中的高級持續(xù)性威脅問題，提出一種基于混合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ RNN）的入侵檢測模型。該模型根據(jù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量的統(tǒng)計(jì)特征對當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)進(jìn)行分類。首先，獲取日志文件
2018-12-12 17:27:2019 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 如何基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)一個(gè)端到端的自動駕駛模型？如何設(shè)計(jì)一個(gè)基于增強(qiáng)學(xué)習(xí)的自動駕駛決策系統(tǒng)？
2019-04-29 16:44:054404 
微博的個(gè)性化推薦對于提升用戶體驗(yàn)和幫助用戶及時(shí)、準(zhǔn)確地獲取信息具有重要意義。在分析微博用戶行為模式的基礎(chǔ)上，提岀一種基于情景建模和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微博個(gè)性化推薦模型。從時(shí)間和地域兩個(gè)維度對用戶進(jìn)行
2021-03-19 15:12:0010 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性非凸、多層隱藏結(jié)構(gòu)、特征矢量化、海量模型參數(shù)等特點(diǎn)，但弱解釋性是限制其理論發(fā)展和實(shí)際應(yīng)用的巨大障礙，因此，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解釋方法成為當(dāng)前人工智能領(lǐng)域研究的前沿?zé)狳c(diǎn)。針對軍事金融
2021-03-21 09:48:2318 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （Convolutional Neural Network， CNN） 是一種源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Network， NN）的深度機(jī)器學(xué)習(xí)方法，近年來在圖像識別領(lǐng)域取得了巨大
2021-03-25 09:45:217 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，作為一個(gè)十余年來快速發(fā)展的嶄新領(lǐng)域，越來越受到研究者的關(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)，其性能在近年來深度學(xué)習(xí)任務(wù)
2021-04-02 15:29:0420 近年來，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 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型原理介紹說明。
2021-04-21 09:40:467 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于結(jié)構(gòu)類似于生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因此擁有高效、精準(zhǔn)抽取信息深層隱含特征的能力和能夠?qū)W習(xí)多層的抽
2021-04-26 18:08:402088 
短時(shí)強(qiáng)降水、大風(fēng)等強(qiáng)對流夭氣危害巨大，對其進(jìn)行自動識別存在相當(dāng)大的技術(shù)困難。提岀一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)對流夭氣智能識別模型，以雷達(dá)回波圖像和表征囯波移動路徑的光流圖像作為輸λ，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)
2021-05-08 11:35:2912 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遠(yuǎn)程監(jiān)督關(guān)系抽取方法提取的特征單一，且標(biāo)準(zhǔn)交叉熵?fù)p失函數(shù)未能較好處理數(shù)據(jù)集中正負(fù)樣本比例不均衡的情況。為此，提出一種基于深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遠(yuǎn)程監(jiān)督關(guān)系抽取模型，通過改進(jìn)交叉熵聚焦
2021-05-24 17:06:083 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的雙向門控循環(huán)單元，提岀了一個(gè)新的端對端深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 BIGRU-FCN，不需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的預(yù)處理，并且通過不同的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算來獲取多種特征信息，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在時(shí)序信息上的空間特征以及
2021-06-11 16:40:4942 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。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 來源：青榴實(shí)驗(yàn)室 1、引子 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNNs)最近在圖像分類或語音識別等復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中表現(xiàn)出的優(yōu)異性能令人印象深刻。 在本文中，我們將了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識和三個(gè)最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：多層
2023-05-15 14:20:01550 
來源：青榴實(shí)驗(yàn)室1、引子深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNNs)最近在圖像分類或語音識別等復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中表現(xiàn)出的優(yōu)異性能令人印象深刻。在本文中，我們將了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識和三個(gè)最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2023-05-17 09:59:19946 
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
2023-08-17 16:30:30806 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有哪些？卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括哪幾層內(nèi)容？ 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中最廣泛應(yīng)用的模型之一，主要應(yīng)用于圖像、語音
2023-08-21 16:41:521305 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)之上的一系列過濾器來捕捉
2023-08-21 16:41:58604 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練步驟? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）是一種常用的深度學(xué)習(xí)算法，廣泛應(yīng)用于圖像識別、語音識別、自然語言處理等諸多領(lǐng)域。CNN
2023-08-21 16:42:00885 的深度學(xué)習(xí)算法。CNN模型最早被提出是為了處理圖像，其模型結(jié)構(gòu)中包含卷積層、池化層和全連接層等關(guān)鍵技術(shù)，經(jīng)過多個(gè)卷積層和池化層的處理，CNN可以提取出圖像中的特征信息，從而對圖像進(jìn)行分類。 一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法最早起源于圖像處理領(lǐng)域。它是一種深
2023-08-21 16:49:461229 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)自動調(diào)整神經(jīng)元之間的權(quán)重，從而實(shí)現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測和分類。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 17:07:361868 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型工作流程? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種廣泛應(yīng)用于目標(biāo)跟蹤、圖像識別和語音識別等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型
2023-08-21 16:50:191316 常見的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）是深度學(xué)習(xí)中最流行的模型之一，其結(jié)構(gòu)靈活，處理圖像、音頻、自然語言
2023-08-21 17:11:411646 cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型 生成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型? 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)，最初被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)
2023-08-21 17:11:47680 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型搭建 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種深度學(xué)習(xí)算法。它已經(jīng)成為了計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理等各種領(lǐng)域的主流算法，具有很大的應(yīng)用前景。本篇文章將詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的搭建過程，為讀者提供一份
2023-08-21 17:11:49543 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 17:11:533334 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)缺點(diǎn)? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種從圖像、視頻、聲音和一系列多維信號中進(jìn)行學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)模型。它在計(jì)算機(jī)視覺、語音識別
2023-08-21 17:15:191881 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種通過模擬生物神經(jīng)元間相互作用的方式實(shí)現(xiàn)信息處理和學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)模型。它能夠?qū)斎霐?shù)據(jù)進(jìn)行分類、回歸、預(yù)測和聚類等任務(wù)，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、語音處理等領(lǐng)域。下面將就神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的概念和工作原理，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的常用方法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法介紹進(jìn)行詳細(xì)探討。
2023-08-28 18:25:27582 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 
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)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。相比
2023-12-07 15:37:252282
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