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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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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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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

深入探討深度學(xué)習(xí)，尤其是非常擅長(zhǎng)與理解圖像的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

激活函數(shù)的使用不會(huì)改變我們這個(gè)簡(jiǎn)單的紅綠燈模型的結(jié)果(除了閾值需要是0.5而不是0)，但激活函數(shù)的非線性對(duì)于使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠建模更復(fù)雜的函數(shù)是必不可少的。...

2019-01-06 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像機(jī)器學(xué)習(xí) 5921 0

一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：膠囊網(wǎng)絡(luò)

膠囊網(wǎng)絡(luò)是 Geoffrey Hinton 提出的一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，為了解決卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvNets）的一些缺點(diǎn)，提出了膠囊網(wǎng)絡(luò)。

2019-02-02 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 6159 0

基于表格的自然語(yǔ)言理解與生成方向的一系列工作

對(duì)于給定的自然語(yǔ)言q和給定的表格全集T={T1, T2, .., Tn}，表格檢索任務(wù)的目的是從T中找到與q內(nèi)容最相關(guān)的表格，如下圖所示。每個(gè)表格通常由...

2019-02-04 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)自然語(yǔ)言 3423 0

人類的視覺(jué)識(shí)別學(xué)習(xí)過(guò)程是怎樣的？我們能否研究這些不同的來(lái)源？

學(xué)習(xí)是人類認(rèn)知的核心屬性，是人工智能長(zhǎng)期追求的目標(biāo)。我們正處于在人類和人工智能領(lǐng)域產(chǎn)生出新見(jiàn)解的臨界點(diǎn)，這些見(jiàn)解將通過(guò)明確地將人類認(rèn)知、人類神經(jīng)科學(xué)和機(jī)...

2019-02-04 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能視覺(jué)識(shí)別 5336 0

有人開(kāi)源PyTorch實(shí)現(xiàn)極慢視頻突破人類極限

今年計(jì)算機(jī)視覺(jué)頂會(huì)CVPR舉行時(shí)，英偉達(dá)團(tuán)隊(duì)的一篇能讓手機(jī)拍攝的視頻也“高清慢速播放”的論文，在業(yè)界引發(fā)了很大的反響。

2019-01-02 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)源 pytorch 2109 0

谷歌新研究使用連續(xù)拍攝的一對(duì)非模糊圖像，能夠合成運(yùn)動(dòng)模糊圖像

他們?cè)O(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)包括一個(gè)新的“線性預(yù)測(cè)”(line prediction)層，它會(huì)教一個(gè)系統(tǒng)從連續(xù)拍攝的兩張圖像退回到跨越這兩張輸入圖像捕獲時(shí)間的...

2018-12-29 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 2915 0

機(jī)器學(xué)習(xí)的logistic函數(shù)和softmax函數(shù)總結(jié)

本文簡(jiǎn)單總結(jié)了機(jī)器學(xué)習(xí)最常見(jiàn)的兩個(gè)函數(shù)，logistic函數(shù)和softmax函數(shù)。首先介紹兩者的定義和應(yīng)用，最后對(duì)兩者的聯(lián)系和區(qū)別進(jìn)行了總結(jié)。

2018-12-30 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 1.0萬(wàn) 0

5張最具代表性的AI生成的圖片，來(lái)解讀AI發(fā)展的現(xiàn)狀和未來(lái)

換臉已經(jīng)不新鮮了，現(xiàn)在甚至可以模仿別人的動(dòng)作。現(xiàn)實(shí)中一個(gè)四肢都不能動(dòng)的人，完全可以讓AI生成一段他自己模仿杰克遜舞步的視頻，用”以假亂真“來(lái)形容毫不夸張。

2018-12-28 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI技術(shù) 7097 0

一種能夠預(yù)測(cè)特定風(fēng)格舞蹈動(dòng)作的人工智能

當(dāng)然，AI編舞也不是完全不具備創(chuàng)造力。該技術(shù)可以畫出一張它所識(shí)別的不同舞蹈動(dòng)作的“地圖”，并且推薦特定的動(dòng)作序列。Henry解釋說(shuō), 它在動(dòng)作之間轉(zhuǎn)換的...

2018-12-28 標(biāo)簽：谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 3923 0

理解量子計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)任務(wù)方面取得的新進(jìn)展

谷歌已經(jīng)證明了量子計(jì)算也能解決傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中的圖像分類問(wèn)題，而且隨著技術(shù)發(fā)展，量子計(jì)算機(jī)將在在學(xué)習(xí)能力上超越經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2018-12-27 標(biāo)簽：谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2939 0

這種有序神經(jīng)元，像你熟知的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嗎？

雖然自然語(yǔ)言通常以序列形式呈現(xiàn)，但語(yǔ)言的基本結(jié)構(gòu)并不是嚴(yán)格序列化的。語(yǔ)言學(xué)家們一致認(rèn)為，該結(jié)構(gòu)由一套規(guī)則或語(yǔ)法控制（SandraTaft，2014），且...

2018-12-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能神經(jīng)元 1924 0

全面闡述GNN及其方法和應(yīng)用,深度學(xué)習(xí)的最大軟肋是什么？

在內(nèi)容上，模型方面，本文從GNN原始模型的構(gòu)建方式與存在的問(wèn)題出發(fā)，介紹了對(duì)其進(jìn)行不同改進(jìn)的GNN變體，包括如何處理不同的圖的類型、如何進(jìn)行高效的信息傳...

2018-12-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 2.4萬(wàn) 0

終于，AI還是對(duì)《王者榮耀》下手了

如圖所示。玩家使用左下角轉(zhuǎn)向按鈕來(lái)控制移動(dòng)，而右下角則設(shè)置按鈕來(lái)控制技能?？赏ㄟ^(guò)主屏幕觀察周圍環(huán)境，還可以通過(guò)左上角迷你地圖了解完整的地圖情況，其中可觀...

2018-12-25 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI 智能體 3984 0

為什么基于梯度的方法能夠在深度學(xué)習(xí)的優(yōu)化中行之有效

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化本質(zhì)上是一個(gè)非凸問(wèn)題，而簡(jiǎn)單的基于梯度的算法在實(shí)踐中似乎總是能夠解決這類問(wèn)題。

2018-12-24 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 3901 0

探索如何構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)大的視覺(jué)層次，使其成為高性能的圖像特征提取器

這與全連接層完全相反。在上面的例子中，我們的輸入特征為 5*5=25，輸出數(shù)據(jù)為 3*3=9. 如果我們使用標(biāo)準(zhǔn)的全連接層，就會(huì)產(chǎn)生一個(gè) 25*9=22...

2018-12-22 標(biāo)簽：濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 3174 0

全新的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法:柔性致動(dòng)/評(píng)價(jià)(soft actor-critic,SAC)

為了評(píng)價(jià)新型算法的表現(xiàn)，研究人員首先在仿真環(huán)境中利用標(biāo)準(zhǔn)的基準(zhǔn)任務(wù)來(lái)對(duì)SAC進(jìn)行了評(píng)測(cè)，并與深度確定性策略梯度算法(DDPG),孿生延遲深度確定性策略梯...

2018-12-20 標(biāo)簽：機(jī)器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)化學(xué)習(xí) 1.3萬(wàn) 0

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黑盒屬性，一直是困擾研究人員和開(kāi)發(fā)者最頭疼的問(wèn)題之一

同理，噪聲尺度可以測(cè)量模型所見(jiàn)的數(shù)據(jù)變化（在訓(xùn)練的給定階段）。當(dāng)噪聲規(guī)模很小時(shí)，快速并行查看大量數(shù)據(jù)變得多余；反之，我們?nèi)匀豢梢詮拇骲atch數(shù)據(jù)中學(xué)到...

2018-12-20 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類機(jī)器學(xué)習(xí) 4060 0

如何在TensorFlow中訓(xùn)練嵌入

要分享您的發(fā)現(xiàn)，可以使用右下角的書簽面板并將當(dāng)前狀態(tài)（包括任何投影的計(jì)算坐標(biāo)）保存為小文件。接著可以將 Projector 指向一個(gè)包含一個(gè)或多個(gè)這些文...

2018-12-19 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)TensorFlow 3138 0

構(gòu)建一個(gè)相對(duì)較小的圖像識(shí)別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

我們希望您能夠以本文為起點(diǎn)，在 TensorFlow 上構(gòu)建更大的 CNN 來(lái)處理視覺(jué)任務(wù)。

2018-12-19 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別 3494 0

數(shù)據(jù)并行化對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練有何影響？谷歌大腦進(jìn)行了實(shí)證研究

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練硬件具備越來(lái)越強(qiáng)大的數(shù)據(jù)并行化處理能力。基于 GPU 或定制 ASIC 的專門系統(tǒng)輔以高性能互連技術(shù)使得能夠處理的數(shù)據(jù)并行化規(guī)模前所未有地大...

2018-12-19 標(biāo)簽：加速器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 3916 0

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IoT是Internet of Things的縮寫，字面翻譯是“物體組成的因特網(wǎng)”，準(zhǔn)確的翻譯應(yīng)該為“物聯(lián)網(wǎng)”。物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things）又稱傳感網(wǎng)，簡(jiǎn)要講就是互聯(lián)網(wǎng)從人向物的延伸。
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STM32F103C8T6是一款集成電路，芯體尺寸為32位，程序存儲(chǔ)器容量是64KB，需要電壓2V~3.6V，工作溫度為-40°C ~ 85°C。
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Wi-Fi模塊又名串口Wi-Fi模塊，屬于物聯(lián)網(wǎng)傳輸層，功能是將串口或TTL電平轉(zhuǎn)為符合Wi-Fi無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信標(biāo)準(zhǔn)的嵌入式模塊，內(nèi)置無(wú)線網(wǎng)絡(luò)協(xié)議IEEE802.11b.g.n協(xié)議棧以及TCP/IP協(xié)議棧。傳統(tǒng)的硬件設(shè)備嵌入Wi-Fi模塊可以直接利用Wi-Fi聯(lián)入互聯(lián)網(wǎng)，是實(shí)現(xiàn)無(wú)線智能家居、M2M等物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的重要組成部分。
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74LS74是雙D觸發(fā)器。功能多，可作雙穩(wěn)態(tài)、寄存器、移位寄存器、振蕩器、單穩(wěn)態(tài)、分頻計(jì)數(shù)器等功能。本章詳細(xì)介紹了74ls112的功能及原理，74ls74引腳圖及功能表，74ls112的應(yīng)用等內(nèi)容。
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Proteus軟件是英國(guó)Lab Center Electronics公司出版的EDA工具軟件（該軟件中國(guó)總代理為廣州風(fēng)標(biāo)電子技術(shù)有限公司）。它不僅具有其它EDA工具軟件的仿真功能，還能仿真單片機(jī)及外圍器件。
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做單片機(jī)的工程師相比都堆循跡小車有所認(rèn)識(shí)，它是自動(dòng)引導(dǎo)機(jī)器人系統(tǒng)的基本應(yīng)用，那么今天小編就給大家介紹下自動(dòng)自動(dòng)循跡小車的原理，智能循跡小車的應(yīng)用，智能循跡小車程序，循跡小車用途等知識(shí)吧！
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光立方是由四千多棵光藝高科技“發(fā)光樹(shù)”組成的，在2009年10月1日天安門廣場(chǎng)舉行的國(guó)慶聯(lián)歡晚會(huì)上面世。這是新中國(guó)成立六十周年國(guó)慶晚會(huì)最具創(chuàng)意的三大法寶之首。
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光模塊(optical module)由光電子器件、功能電路和光接口等組成，光電子器件包括發(fā)射和接收兩部分。簡(jiǎn)單的說(shuō)，光模塊的作用就是光電轉(zhuǎn)換，發(fā)送端把電信號(hào)轉(zhuǎn)換成光信號(hào)，通過(guò)光纖傳送后，接收端再把光信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)。
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STM32系列基于專為要求高性能、低成本、低功耗的嵌入式應(yīng)用專門設(shè)計(jì)的ARM Cortex-M3內(nèi)核
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四軸飛行器，又稱四旋翼飛行器、四旋翼直升機(jī)，簡(jiǎn)稱四軸、四旋翼。這四軸飛行器（Quadrotor）是一種多旋翼飛行器。四軸飛行器的四個(gè)螺旋槳都是電機(jī)直連的簡(jiǎn)單機(jī)構(gòu)，十字形的布局允許飛行器通過(guò)改變電機(jī)轉(zhuǎn)速獲得旋轉(zhuǎn)機(jī)身的力，從而調(diào)整自身姿態(tài)。具體的技術(shù)細(xì)節(jié)在“基本運(yùn)動(dòng)原理”中講述。
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　　SDK一般指軟件開(kāi)發(fā)工具包，軟件開(kāi)發(fā)工具包一般都是一些軟件工程師為特定的軟件包、軟件框架、硬件平臺(tái)、操作系統(tǒng)等建立應(yīng)用軟件時(shí)的開(kāi)發(fā)工具的集合。軟件開(kāi)發(fā)工具廣義上指輔助開(kāi)發(fā)某一類軟件的相關(guān)文檔、范例和工具的集合。
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TMS320F28335是一款TI高性能TMS320C28x系列32位浮點(diǎn)DSP處理器
靜電防護(hù)

靜電防護(hù)

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為防止靜電積累所引起的人身電擊、火災(zāi)和爆炸、電子器件失效和損壞，以及對(duì)生產(chǎn)的不良影響而采取的防范措施。其防范原則主要是抑制靜電的產(chǎn)生，加速靜電泄漏，進(jìn)行靜電中和等。
ESP8266

ESP8266

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wifi模塊ESP8266的默認(rèn)波特率是115200，但是單片機(jī)不能達(dá)到那么快的傳輸速率，只能使用4800bps，那么設(shè)置的時(shí)候，必不可少的要先用轉(zhuǎn)串口調(diào)試下載器。

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