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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,一個是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),一個是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
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復(fù)合模型擴(kuò)展:一種更好的擴(kuò)展CNN的方法
為了理解擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)的效果,本文系統(tǒng)地研究了擴(kuò)展模型不同維度帶來的影響。雖然擴(kuò)展各個維度可以提高模型性能,但作者觀察到,平衡網(wǎng)絡(luò)寬度、深度和輸入圖像大小這些...
2019-07-18 標(biāo)簽:cpu神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn 4163 0
回過頭去看下完整的TrellisNet示意圖,可以看到,其實TrellisNet的每一層,都可以視為對隱藏狀態(tài)序列進(jìn)行一維卷積運(yùn)算,然后將卷積輸出傳給激...
2018-10-22 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 4163 0
一種神經(jīng)解碼器,采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式將記錄的皮質(zhì)神經(jīng)信號
為了證明神經(jīng)語言假體的可行性,研究人員試圖將大腦信號轉(zhuǎn)換成可理解的正常說話人語速的合成語音。研究人員采用了一種叫做高密度腦皮層電圖(ECoG)的技術(shù),讓...
2019-04-29 標(biāo)簽:解碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 4156 0
解析深度網(wǎng)絡(luò)背后的數(shù)學(xué)以及解析這背后的原理
每個神經(jīng)元以一組 x 變量(取值從1到 n )的值作為輸入,計算預(yù)測的 y-hat 值。假設(shè)訓(xùn)練集中含有 m 個樣本,則向量 x 表示其中一個樣本的各個...
2018-08-24 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 4154 0
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“黑盒”特點阻礙了進(jìn)一步分析網(wǎng)格細(xì)胞活動特性對路徑整合的作用
網(wǎng)格細(xì)胞 信息功能非常豐富,回答了空間智能的核心問題。大鼠在定位過程中將空間分為等邊三角形,根據(jù)到三角形三個頂點的距離定位,并可以將自己的運(yùn)動軌跡積分畫...
2018-05-10 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 4152 0
向量是一維有序數(shù)組,是一階張量的例子。向量被稱為向量空間的對象的片段。向量空間可以被認(rèn)為是特定長度(或維度)的所有可能向量的全部集合。三維實值向量空間(...
2018-09-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)線性代數(shù)深度學(xué)習(xí) 4148 0
通過YouTube視頻中的圖像和聲音來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
該團(tuán)隊在麻省理工學(xué)院的計算機(jī)科學(xué)和人工智能實驗室 (Computer Science and Artificial Intelligence Lab) ...
2018-09-12 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 4146 0
a) 通過反復(fù)堆疊3*3的小型卷積核和2*2的最大池化層構(gòu)建。 b) VGGNet擁有5段卷積,每一段卷積網(wǎng)絡(luò)都會將圖像的邊長縮小一半,但將卷積通道數(shù)翻...
2018-08-21 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù) 4141 0
深度學(xué)習(xí)的下一站是什么?算法領(lǐng)域沒有重大的突破
以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)為例,眼下的傳統(tǒng)觀點認(rèn)為,如果我們繼續(xù)推進(jìn)、繼續(xù)投入,那么這些缺點就會被克服。比如說,從上世紀(jì)80年代到2000年代,我們知道如...
2018-03-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 4141 0
一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迭代6D姿態(tài)匹配的新方法
在本文工作中,作者提出了DeepIM——一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迭代6D姿態(tài)匹配的新方法。給定測試圖像中目標(biāo)的初始6D姿態(tài)估計,DeepIM能夠給出相對S...
2018-09-28 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像函數(shù) 4120 0
使用移動傳感器產(chǎn)生的原始數(shù)據(jù)來識別人類活動
我們將使用Sklearn,Tensorflow,Keras,Scipy和Numpy來構(gòu)建模型和進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。使用PANDAS 進(jìn)行數(shù)據(jù)加載,使用mat...
2022-08-01 標(biāo)簽:傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 4116 0
如何用Python和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測嚴(yán)重交通擁堵?
Waze 從幾年前開始,就和政府部門合作,進(jìn)行數(shù)據(jù)開放共享。這樣一來,政府可以通過 Waze 的數(shù)據(jù)了解交通實時狀況,對于問題進(jìn)行快速的響應(yīng)處理;與此同...
2018-12-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)Python 4114 0
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參考自適應(yīng)實現(xiàn)混合動力汽車電子差速控制系統(tǒng)的設(shè)計
本文所設(shè)計的混合動力汽車采用輪轂驅(qū)動技術(shù),根據(jù)輪轂驅(qū)動電動汽車的技術(shù)特點,提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參考自適應(yīng)的控制方法.實現(xiàn)混合動力驅(qū)動汽車的電子差速控制。
2021-03-31 標(biāo)簽:電動車神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動力汽車 4107 0
訓(xùn)練一個機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),讓它學(xué)會檢測和分類圖像中的對象
相比之下,機(jī)器在生成“視覺”上更費(fèi)力。它們看待事物的方式類似用盲文閱讀,其中圖像的像素就是“文字”,通過在像素上運(yùn)行各類算法,機(jī)器最終能生成關(guān)于目標(biāo)物體...
2018-09-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)視覺機(jī)器學(xué)習(xí) 4105 0
一種簡單的,循序的方式講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
一個神經(jīng)元通常具有多個樹突,主要用來接受傳入信息;而軸突只有一條,軸突尾端有許多軸突末梢可以給其他多個神經(jīng)元傳遞信息。軸突末梢跟其他神經(jīng)元的樹突產(chǎn)生連接...
2018-08-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4091 0
一種利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來設(shè)計mobile CNN模型的自動神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索方法
具體來說,我們提出一種用于設(shè)計移動端的CNN模型的自動神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索方法,稱之為Platform-Aware神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索。圖1是Platform-Awar...
2018-08-07 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集強(qiáng)化學(xué)習(xí) 4088 0
談?wù)凜hatGPT背后的Transformer核心算法結(jié)構(gòu)
由于Transformer是更高級的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)算法,對數(shù)據(jù)量有很高要求,這也催生了從小數(shù)據(jù)如何快速產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的算法,比如GAN對抗網(wǎng)絡(luò)等。
2023-02-19 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI大數(shù)據(jù) 4087 0
一種基于SOPC的多導(dǎo)聯(lián)ECG實時監(jiān)測系統(tǒng)
本文使用內(nèi)嵌了ARM Cortex A9雙核處理器的FPGA,其運(yùn)算處理能力強(qiáng),可實時分析處理心電數(shù)據(jù)。通過軟硬件協(xié)同設(shè)計,在ARM上實現(xiàn)了難以硬件化...
2018-08-23 標(biāo)簽:SOPC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測系統(tǒng) 4086 0
7種架構(gòu)范例的深度學(xué)習(xí),每個范例都提供了TensorFlow教程
在下面的部分中,我將簡要描述這 7 種架構(gòu)范例,并提供每個范例的演示性TensorFlow 教程的鏈接。請參閱最后的 “基礎(chǔ)拓展” 部分,該部分討論了深...
2019-02-13 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)tensorflow 4079 0
總結(jié)可微圖像參數(shù)表示的最新進(jìn)展
可微圖像參數(shù)表示邀請我們提出了這樣一個問題:“反向傳播通過的是什么樣的圖像生成過程?”答案是相當(dāng)多樣的過程,其中一些奇異的可能性,可以創(chuàng)造多種多樣的有趣...
2018-08-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像強(qiáng)化學(xué)習(xí) 4069 0
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