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標簽 > 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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激活函數(shù)中sigmoid、ReLU等函數(shù)的一些性質(zhì)
非線性:當激活函數(shù)是線性的時候,一個兩層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以基本逼近所有的函數(shù),但是,如果激活函數(shù)是恒等激活函數(shù)的時候,就不滿足這個性質(zhì)了,而且如果MLP使...
2018-08-02 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù) 1.2萬 0
谷歌提出能夠自動Debug神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新方法
眾所周知,由于各種原因,機器學(xué)習(xí)模型難以調(diào)試(debug)或解釋。這造成了最近機器學(xué)習(xí)的“可重復(fù)性危機”(reproducibility crisis)...
2018-08-02 標簽:谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2555 0
一種具有混合精度的高度可擴展的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練系統(tǒng)
根據(jù)論文實驗部分的內(nèi)容,研究人員選取的模型是AlexNet和ResNet-50,它們各自代表一種典型的CNN。AlexNet的參數(shù)數(shù)量是ResNet-5...
2018-08-02 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GPU深度學(xué)習(xí) 4665 0
TensorFlow.js 的基本構(gòu)建塊及其操作,如何創(chuàng)建一些復(fù)雜的模型
在這里,我們將學(xué)習(xí)如何解決優(yōu)化問題。給定函數(shù) f(x),基于 x = a 評估最小化 f(x)。為此,我們需要一個優(yōu)化器。優(yōu)化器是一種通過漸變來最小化函...
2018-08-01 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)TensorFlow 3563 0
利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決傳統(tǒng)交錯的計算框架中遮擋物檢測問題
現(xiàn)有的大多數(shù)方法都是視差或光流估計來解決遮擋物的檢測問題。最簡單也是最廣泛使用的方法是左右交叉檢查 (left-right-cross-checking...
2018-08-01 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像計算機視覺 3749 0
基于石墨烯的神經(jīng)突觸可用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
美國匹茲堡大學(xué)的科研人員研制出一種基于石墨烯的神經(jīng)突觸,可用于類似人類大腦的大規(guī)模人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2018-07-31 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)石墨烯 3518 0
如上圖所示,更形象點理解的話,就是機械式計算器。過去,計算器使用的是實際的機械部件,也就是某位數(shù)計算到 10 時就會向前挪一位,現(xiàn)在這些運算都是以計算機...
2018-07-31 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3D打印 3622 0
新的DNN目標識別模型: 同時關(guān)注“像什么”和“是什么”
他們解釋說:“這個模型以及其他類似模型可以非常精確地識別圖像中的對象,但模型中不包含任何關(guān)于對象語義屬性的明確知識。例如,香蕉和獼猴桃的外觀(不同的顏色...
2018-07-31 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機視覺 2570 0
嵌入式AI應(yīng)用越來越流行 快速變成現(xiàn)實還需要一點想象力
現(xiàn)在,我們每天使用的很多設(shè)備都利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù):在智能手機中它們?yōu)檎掌阉鞴δ芴峁┲С?,還用于人臉識別幫助大家使用人臉解鎖手機;它們可以通過識別車牌了...
2018-07-31 標簽:嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ai 8025 0
生成模型是圖模型和概率編程語言中概率推理的關(guān)鍵模型。最近,使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對這些模型進行參數(shù)化,以及使用基于梯度的技術(shù)進行隨機優(yōu)化的最新進展,使得可以跨多種...
2018-07-31 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程語言 5453 0
3D打印出來的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),光速求解AI數(shù)學(xué)運算
大腦中神經(jīng)元之間的信號傳播速度大約是 100 米每秒,而光的傳播速度是 30 萬千米每秒,如果神經(jīng)元信號也是光速傳播的呢?
2018-07-30 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能3D打印 3317 0
直接在光學(xué)芯片上訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
新的訓(xùn)練協(xié)議在具有可調(diào)諧光束分離器的光學(xué)電路運行,通過改變光學(xué)移相器的設(shè)置進行調(diào)整。具體來說,該方法是將編碼有待處理信息的激光束發(fā)射到光學(xué)電路中,由光波...
2018-07-29 標簽:芯片神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)光學(xué) 3973 0
一種深度學(xué)習(xí)模型,根據(jù)電影預(yù)告片來預(yù)測哪些觀眾最有可能看這部電影
我們對每部電影都從他的預(yù)告片中創(chuàng)建一個視頻向量。然后一個多層感知器(MLP)經(jīng)過訓(xùn)練后可以將視頻向量映射到新的嵌入空間。該空間中既有電影也有用戶,其中的...
2018-07-29 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 4976 0
搭建一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思路和步驟
在定義好網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)并初始化參數(shù)完成之后,就要開始執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程了。而訓(xùn)練的第一步則是執(zhí)行前向傳播計算。假設(shè)隱層的激活函數(shù)為 tanh 函數(shù), 輸出...
2018-07-26 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù) 1.3萬 0
DNA人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何處理機器學(xué)習(xí)問題?
美國加州理工學(xué)院的科研人員利用合成的DNA分子研制出了一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能夠處理經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)問題。
2018-07-26 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 2583 0
一種基于能量模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)受限玻爾茲曼機
和通常的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的是,受限玻爾茲曼機可以通過可見層的狀態(tài)預(yù)測對應(yīng)隱含層的狀態(tài),相反亦可以由隱含層預(yù)測可見層對應(yīng)單元的狀態(tài)。同時,它與玻爾茲曼機不...
2018-07-26 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 4919 0
2018年1月,谷歌云宣布將AutoML最為機器學(xué)習(xí)產(chǎn)品的一部分。目前,AutoML中有一個公開可用的產(chǎn)品——AutoML Vision,這是一款可識別...
2018-07-26 標簽:谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 5857 0
IBM研究人員開發(fā)了一種將水印嵌入ML模型的技術(shù),可以識別被盜模型
這種方法是第一種算法的升級版,比起添加有意義標志,算法三加入的是無意義的噪聲。簡而言之,輸入圖像(a)后,原模型能識別這是“汽車”,但輸入圖像(d)后,...
2018-07-26 標簽:IBM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 5104 0
深入淺出介紹深度學(xué)習(xí)的基本原理和核心優(yōu)勢
具有兩個隱層一個輸出層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中計算前向傳播的公式。每個都有一個模塊構(gòu)成,用于反向傳播梯度。在每一層上,我們首先計算每個節(jié)點的總輸入z,z是前一層輸出...
2018-07-25 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 1.1萬 0
FM部分是一個因子分解機。關(guān)于因子分解機可以參閱文章[Rendle, 2010] Steffen Rendle. Factorization machi...
2018-07-25 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 3596 0
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