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標簽 > 神經網絡
神經網絡可以指向兩種,一個是生物神經網絡,一個是人工神經網絡。
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我們可以把NP看作是根據(jù)“context points”中的“target points”建模的模型,相關信息通過潛在空間z從左側流向右側,從而提供新的...
2018-10-04 標簽:神經網絡數(shù)據(jù)集深度學習 4920 0
對于某些內核(例如全連接和卷積),會使用到不同版本的內核函數(shù)。 我們提供了一個基本的版本,可以為任何圖層參數(shù)“按原樣”通用。 我們還部署了其他版本,包括...
更具體地講,語義圖像分割的目標在于標記圖片中每一個像素,并將每一個像素與其表示的類別對應起來。因為會預測圖像中的每一個像素,所以一般將這樣的任務稱為密集...
基于模糊神經混合系統(tǒng)的自適應控制的應用方案設計及仿真驗證研究
模糊邏輯系統(tǒng)與神經網絡的結合形式隨著研究角度和應用領域不同而有所不同,在這類系統(tǒng)中,系統(tǒng)本質上還是模糊邏輯系統(tǒng)結構,但是可以把模糊邏輯系統(tǒng)看作具有網絡化...
利用人工神經網絡感知器實現(xiàn)雙足行走機器人的穩(wěn)定性控制
本文采用的神經網絡感知器(Perception)是最簡單的人工神經網絡,它是FRosenblatt于1958年提出的具有自學習能力的感知器。在這種人工神...
采用神經網絡控制和PID控制算法相結合優(yōu)化多電機同步控制系統(tǒng)性能
在造紙、印染、紡織等高精度、高轉速傳動系統(tǒng)中,隨著工業(yè)自動化程度的提高和生產規(guī)模的擴大,采用單電機驅動往往難以滿足生產的要求。而多電機同步控制歷來是最核...
2019-10-09 標簽:控制系統(tǒng)神經網絡pid 6509 0
導彈的運動模型是一個十分復雜的非線性變參數(shù)模型。反饋線性化是一種重要的非線性控制方法,其基本思想是通過狀態(tài)變換,將一個非線性系統(tǒng)的動態(tài)特性全部或部分變換...
采用神經網絡和圖像預處理技術實現(xiàn)汽車牌照自動識別系統(tǒng)的設計
汽車牌照是車輛最清晰、準確、唯一的標志。車輛牌照識別(Vehicle License Plate RecogniTIon,簡稱VLPR)系統(tǒng)作為一個專門...
采用神經網絡和DSP模塊實現(xiàn)錫爐在線實時補償加熱控制系統(tǒng)的設計
現(xiàn)代電子元件裝配要求錫爐焊接溫度更加穩(wěn)定,對錫爐高溫控制的難度也就增強。隨著預測神經網絡的應用研究不斷深入,由于其運算數(shù)據(jù)量大、收斂比較慢的特點,使其應...
2019-10-29 標簽:dsp控制系統(tǒng)神經網絡 2582 0
Faster RCNN(圖2)是由被粉絲們昵稱為RGB的Ross B.Girshick所發(fā)表。自2013年起發(fā)表的RCNN三部曲包含RCNN、Fast ...
此外,通過對特征向量的 L2 正則化處理來選擇重要性特征,我們的視覺問答框架進一步采用硬注意力機制進行增強。我們將最初的版本成為硬注意力網絡 HAN (...
2018-10-04 標簽:神經網絡圖像數(shù)據(jù)庫 5844 0
對于 TbD-net 的工作流程,該網絡內有眾多模塊組成的集合,這是該系統(tǒng)中的一個關鍵部分,這些模塊是專門用于執(zhí)行特定子任務的小型神經網絡。在 TbD-...
在這項研究中,研究人員將手寫數(shù)字的圖像編碼成“尖峰訓練刺激”(spike train stimuli),類似于二維碼。然后將尖峰序列的編碼應用于具有光遺...
盡管對于初學者而言使用Tensorflow看起來并不那么習慣,需要各種步驟,但簡單來說,Tensorflow搭建模型實際就是兩個過程:創(chuàng)建計算圖和執(zhí)行計算圖。
2018-09-17 標簽:神經網絡Tensorflow 3213 0
我們希望訓練出的模型能夠準確預測新圖像的這些標簽。為此,我們會嘗試使用針對天氣和地面標簽提供兩種獨立輸出的網絡。預測天氣標簽是 多類別分類問題的一個例子...
2018-09-17 標簽:神經網絡圖像TensorFlow 1.5萬 0
作為全球最為著名的技術榜單之一,《麻省理工科技評論》全球十大突破性技術具備極大的全球影響力和權威性,至今已經舉辦了18年。
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