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標(biāo)簽 > 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以指向兩種,一個(gè)是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),一個(gè)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
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深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)(3)
多維數(shù)組:np.dim()可以獲得數(shù)組的維數(shù),np.shape()可以獲得數(shù)組的形狀,返回一個(gè)元組,對(duì)應(yīng)每一個(gè)維度的元素個(gè)數(shù)。二維數(shù)組即矩陣。
2023-05-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)神經(jīng)元 684 0
深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)(2)
第0層是輸入層,最后一層是輸出層,中間是中間層或隱藏層。上圖中的網(wǎng)絡(luò)有3層神經(jīng)元,實(shí)質(zhì)只有兩層有權(quán)重,因此稱為兩層網(wǎng)絡(luò)。
2023-05-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)函數(shù) 902 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)缺點(diǎn)
隨著技術(shù)的發(fā)展,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜,能處理的邏輯也越來(lái)越多,比如不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能處理圖像類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)、圖像生成、場(chǎng)景文字...
2023-05-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 2231 0
機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)介紹:支持向量機(jī)(低維到高維的映射)
根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)介紹(9)——支持向量機(jī)(線性不可分情況),通過(guò)引入松弛變量δi將支持向量機(jī)推廣至解決非線性可分訓(xùn)練樣本分類的方式不能解決所有非線性可分...
2023-05-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí) 2690 0
當(dāng)納米技術(shù)遇上機(jī)器學(xué)習(xí),將碰撞出怎樣的火花
人工智能 (AI) 能夠大幅提高流程效率,讓各行各業(yè)都趨之若鶩。隨著我們向工業(yè)4.0和更自動(dòng)化的工業(yè)系統(tǒng)邁進(jìn),人工智能實(shí)現(xiàn)方法也變得愈發(fā)重要, 機(jī)器學(xué)習(xí)...
2023-05-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1037 0
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念和應(yīng)用
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場(chǎng)景自然非常多樣。筆者在這里選擇一部分應(yīng)用場(chǎng)景為大家做簡(jiǎn)要的介紹,更多的還是期待我們共同發(fā)現(xiàn)和探索。
2023-05-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 805 0
三個(gè)最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
在本文中,我們將了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)和三個(gè)最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MLP),卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)。
2023-05-15 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知器深度學(xué)習(xí) 1733 0
深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展應(yīng)用致使語(yǔ)音識(shí)別錯(cuò)誤率上較傳統(tǒng)語(yǔ)音識(shí)別方法錯(cuò)誤率減少30%(20年來(lái)最大降幅),同時(shí)也大幅削減了圖像識(shí)別的錯(cuò)誤率,自2011年以來(lái)...
2023-05-15 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)云計(jì)算數(shù)據(jù)集 1296 0
如何提高深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)性能
機(jī)器學(xué)習(xí)是一門專門研究計(jì)算機(jī)如何模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為、以獲取新的知識(shí)或技能、重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身性能的學(xué)科,廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)...
2023-05-15 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 764 0
什么是智能感知技術(shù)?智能感知技術(shù)與人工智能的關(guān)系
智能感知技術(shù)是指將物理世界的信號(hào)通過(guò)攝像頭、麥克風(fēng)或者其他傳感器的硬件設(shè)備,借助語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等前沿技術(shù),映射到數(shù)字世界,再將這些數(shù)字信息進(jìn)一步提升...
2023-05-12 標(biāo)簽:傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能感知 1.2萬(wàn) 0
一文了解Intel?Developer Cloud之DL Workbench深度學(xué)習(xí)工作臺(tái)
如果您對(duì)深度學(xué)習(xí)感興趣,DL Workbench 提供了更為直觀的學(xué)習(xí)平臺(tái):帶您了解什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何工作的,以及如何檢查它們的架構(gòu)。您可以...
2023-05-12 標(biāo)簽:英特爾神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)intel 1510 0
時(shí)空?qǐng)D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)應(yīng)用解析
在第四節(jié)中,我們介紹了STGNN的基本神經(jīng)架構(gòu),增強(qiáng)了對(duì)STGNN中時(shí)空學(xué)習(xí)泛化范式的理解。然而,近年來(lái)出現(xiàn)了許多前沿方法來(lái)改進(jìn)時(shí)空依賴關(guān)系的學(xué)習(xí)。
2023-05-11 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智慧城市深度學(xué)習(xí) 3839 0
淺談AI和模型預(yù)測(cè)控制結(jié)合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
Ju(zk) 用于量化控制輸入與目標(biāo)控制變量跟蹤效果(在很多應(yīng)用中,控制器還需要保證控制變量(MV)保持在某個(gè)目標(biāo)附近,尤其在控制量數(shù)目遠(yuǎn)多于系統(tǒng)輸出量...
2023-05-11 標(biāo)簽:控制器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI 3597 0
世界最小LED可將手機(jī)攝像頭轉(zhuǎn)換為高分辨率顯微鏡
本研究中展示的未經(jīng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)允許研究人員使用新型光源,而無(wú)需事先了解光源光譜或光束輪廓,例如上面描述的新穎和最小的已知硅LED,通過(guò)完全商業(yè)化,未經(jīng)...
2023-05-10 標(biāo)簽:led神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)光二極管 653 0
機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)該學(xué)習(xí)哪些 人工智能技術(shù)學(xué)習(xí)路線分享
熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)典算法、模型及實(shí)現(xiàn)的任務(wù)等,同時(shí)學(xué)習(xí)搭建和配置機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境,并學(xué)會(huì)用 線性回歸 解決一個(gè)實(shí)際問(wèn)題。
2023-05-10 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 737 0
如何實(shí)現(xiàn)面向三維點(diǎn)云的信息豐富的旋轉(zhuǎn)不變特征
其中表示旋轉(zhuǎn)矩陣,表示平移向量, 是殘差誤差。在實(shí)踐中,由于這個(gè)問(wèn)題的非凸性,同時(shí)找到對(duì)應(yīng)關(guān)系和估計(jì)變換是不可行的。但是,如果可以確定具有一對(duì)一對(duì)應(yīng)關(guān)系...
2023-05-10 標(biāo)簽:3D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)云 955 0
ECS實(shí)例——Arm芯片的 Python-AI算力優(yōu)化
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像和語(yǔ)音領(lǐng)域使用廣泛,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相比傳統(tǒng)的算法消耗了更多算力。為了探索對(duì)計(jì)算的優(yōu)化,我們進(jìn)一步看到 AlexNet 模型(一...
2023-05-09 標(biāo)簽:arm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算力 2246 0
繼續(xù)上面駕駛汽車的場(chǎng)景。人類司機(jī)首先要感知情境,這需要了解所涉及的對(duì)象和人員,以及他們的情景和潛在的運(yùn)動(dòng)。我們會(huì)感知人行橫道標(biāo)志和信號(hào)、前方和后方的汽車...
2023-05-09 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI人工智能 774 0
最近,筆者與Ambarella的AIoT高級(jí)總監(jiān)Jerome Gigot進(jìn)行了交流,該公司專門為邊緣應(yīng)用程序創(chuàng)建AI視覺(jué)處理器。
2023-05-08 標(biāo)簽:存儲(chǔ)器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 847 0
情緒分析的一種演變是檢測(cè)顧客在貨架前看到產(chǎn)品時(shí)的心情。這種類型的情緒分析不僅可以統(tǒng)計(jì)顧客對(duì)產(chǎn)品的看法,而且還可以支持直接互動(dòng)—例如,如果顧客表現(xiàn)出對(duì)產(chǎn)品...
2023-05-08 標(biāo)簽:處理器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 684 0
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