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標(biāo)簽 > 神經(jīng)元
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成單元——神經(jīng)元。神經(jīng)元也叫做感知器。感知器算法在上個(gè)世紀(jì)50-70年代很流行,也成功解決了很多問(wèn)題。并且,感知器算法也是非常簡(jiǎn)單的。
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這是一個(gè)delay模型,經(jīng)過(guò)一段延遲,即把所有輸入都讀取后,在decoder中獲取輸入并輸出一個(gè)序列。這個(gè)模型在機(jī)器翻譯中使用較廣泛,源語(yǔ)言輸在入放入e...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別在哪
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropagation Neural Network)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,簡(jiǎn)...
2024-07-04 標(biāo)簽:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)神經(jīng)元 2.1萬(wàn) 0
基于單神經(jīng)元的PID控制實(shí)現(xiàn)
介紹了一種單神經(jīng)元自適應(yīng)控制的方法,并提出了在線調(diào)整的方法。該方法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,便于在分散控制系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)。
神經(jīng)元和函數(shù)算法之間的關(guān)系(干貨)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里的神經(jīng)元是什么,有什么用。作為AI入門(mén)小白,參考了一些文章,想記點(diǎn)筆記加深印象,發(fā)出來(lái)是給有需求的童鞋學(xué)習(xí)共勉,大神輕拍!
為何說(shuō)Bert是近年來(lái)NLP重大進(jìn)展的集大成者?
這么做有幾個(gè)好處,首先,如果手頭任務(wù) C 的訓(xùn)練集合數(shù)據(jù)量較少的話,現(xiàn)階段的好用的 CNN 比如 Resnet/Densenet/Inception 等...
AI是否可能具有學(xué)習(xí)能力?人類的大腦探索世界獲取知識(shí),和人類創(chuàng)造一個(gè)”大腦“,這個(gè)”大腦“能探索世界獲取知識(shí),難度上是完全不一樣的概念!前者是上帝的成就...
LSTM隱層神經(jīng)元結(jié)構(gòu)分析,及應(yīng)用的程序詳細(xì)概述
LSTM隱層神經(jīng)元結(jié)構(gòu): LSTM隱層神經(jīng)元詳細(xì)結(jié)構(gòu): //讓程序自己學(xué)會(huì)是否需要進(jìn)位,從而學(xué)會(huì)加法#in
一個(gè)決定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度、網(wǎng)絡(luò)層大小的簡(jiǎn)單方法
輸入層和輸出層的層數(shù)、大小是最容易確定的。每個(gè)網(wǎng)絡(luò)都有一個(gè)輸入層,一個(gè)輸出層。輸入層的神經(jīng)元數(shù)目等于將要處理的數(shù)據(jù)的變量數(shù)。輸出層的神經(jīng)元數(shù)目等于每個(gè)輸...
2018-10-24 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元 9333 0
雙轉(zhuǎn)子永磁同步電機(jī)為典型的非線性強(qiáng)耦合系統(tǒng),實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中會(huì)因?yàn)楦蓴_或復(fù)雜變化等原因,影響控制精度和系統(tǒng)的穩(wěn)定性。中采用模糊控制對(duì)雙轉(zhuǎn)子電機(jī)進(jìn)行控制,...
探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu):?jiǎn)卧?神經(jīng)元、連接/權(quán)重/參數(shù)、偏置項(xiàng)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)幾乎可以在每個(gè)領(lǐng)域幫助我們用創(chuàng)造性的方式解決問(wèn)題。本文將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識(shí)。讀后你將對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有個(gè)大概了解,它是如何工作的?如何創(chuàng)建...
2020-10-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)元 8302 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)派的優(yōu)勢(shì)是在海量數(shù)據(jù)處理及預(yù)測(cè)方面表現(xiàn)非常好,/root但是其模型復(fù)用性不強(qiáng),比如識(shí)別人臉的模型只能用于訓(xùn)練人臉,而不能用來(lái)識(shí)別人手或者貓臉等...
多層感知機(jī)(MLP)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
多層感知機(jī)(Multilayer Perceptron)縮寫(xiě)為MLP,也稱作前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Feedforward Neural Network)。它是一...
2023-03-14 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)神經(jīng)元 7989 0
記憶通過(guò)神經(jīng)元間突觸的強(qiáng)度變化得到存儲(chǔ)
Glanzman知道,這項(xiàng)弱化突觸重要性的研究很難被同行廣泛接受?!拔也聲?huì)有許多驚訝和懷疑,”他說(shuō),“我不覺(jué)得在下一次神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)會(huì)年會(huì)上,大家會(huì)給我...
神經(jīng)信號(hào)其實(shí)是機(jī)械波?
教科書(shū)上通常把細(xì)胞膜描繪成一層薄薄的絕緣層。但現(xiàn)在,物理學(xué)家開(kāi)始意識(shí)到,細(xì)胞膜有著令人驚異的各種屬性。它屬于一類叫做壓電體的材料,在壓電材料內(nèi),機(jī)械能和...
在腦機(jī)接口的幫助下,我們開(kāi)始了解為什么學(xué)習(xí)是個(gè)很難的過(guò)程
現(xiàn)在,在觀察大腦學(xué)習(xí)狀態(tài)下的活動(dòng)時(shí),于和他的同事已經(jīng)在神經(jīng)層面上發(fā)現(xiàn)了類似可塑性缺乏的證據(jù)。這一發(fā)現(xiàn)和團(tuán)隊(duì)的其它相關(guān)研究可能有助于解釋為什么有些東西比其...
深度學(xué)習(xí)或者人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬了生物神經(jīng)元?
深度學(xué)習(xí)里的神經(jīng)元實(shí)質(zhì)上是數(shù)學(xué)函數(shù),即相似度函數(shù)。在每個(gè)人工神經(jīng)元內(nèi),帶權(quán)重的輸入信號(hào)和神經(jīng)元的閾值進(jìn)行比較,匹配度越高,激活函數(shù)值為1并執(zhí)行某種動(dòng)作的...
2020-04-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元深度學(xué)習(xí) 6101 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,簡(jiǎn)稱CNN)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropagation Neural Ne...
2024-07-02 標(biāo)簽:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元計(jì)算模型 6065 0
眶額皮層神經(jīng)元實(shí)時(shí)反映大腦正在關(guān)注的物體的價(jià)值
眶額皮層是大腦的高級(jí)認(rèn)知中樞前額葉的一個(gè)子區(qū),因其位置處于眼眶上方而得名。前人的研究表明,眶額皮層是大腦獎(jiǎng)賞環(huán)路中的關(guān)鍵一環(huán)。它接受并整合視覺(jué)、味覺(jué)、嗅...
探索人類認(rèn)知的本質(zhì)及其規(guī)律,研究策略側(cè)重于系統(tǒng)科學(xué)的方法論
那么,認(rèn)知系統(tǒng)是如何實(shí)現(xiàn)信息重組的? 關(guān)于這個(gè)問(wèn)題可以從信息與信息載體之間的關(guān)系中 找到答案。因?yàn)?,信息載體是承載信息的工具,如果不同的信息載體所承載的...
如可逆計(jì)算和神經(jīng)形態(tài)芯片,4種奇特的新型計(jì)算方法
通過(guò)在各處合理地增加晶體管,堪薩斯分校的工作人員構(gòu)造了與門(mén)、或門(mén)和異或門(mén),以及執(zhí)行進(jìn)位功能的電路。這4種電路比相應(yīng)的互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體(CMOS)電路...
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