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標簽 > 神經(jīng)網(wǎng)絡
神經(jīng)網(wǎng)絡可以指向兩種,一個是生物神經(jīng)網(wǎng)絡,一個是人工神經(jīng)網(wǎng)絡。
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如何實現(xiàn)基于加密數(shù)據(jù)進行訓練和預測的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
輸入提供者只需在一開始傳輸他們的(加密)訓練數(shù)據(jù);在此之后所有的計算只涉及兩個服務器,這意味著事實上輸入提供者使用手機之類的設備是可行的。訓練之后,模型...
2018-03-29 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習 9412 0
研究人員將擁有模擬整個人類大腦規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡的計算能力
隨著內(nèi)存消耗的控制,模擬速度將成為主要焦點。 例如,在Jülich的超級計算機JUQUEEN上運行的由5.8萬億突觸連接的5.2億神經(jīng)元大型模擬需要28...
2018-03-29 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡超級計算機 4475 0
以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)為例,眼下的傳統(tǒng)觀點認為,如果我們繼續(xù)推進、繼續(xù)投入,那么這些缺點就會被克服。比如說,從上世紀80年代到2000年代,我們知道如...
2018-03-29 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習 4105 0
通過簡單的「圖像旋轉(zhuǎn)」預測便可為圖像特征學習提供強大監(jiān)督信號
我們的研究遵循自監(jiān)督范例,并提出,通過訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(ConvNets)識別應用于其作為輸入的圖像的幾何變換,從而學習圖像表示。更具體地說,首先,我們...
2018-03-26 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡圖像 4398 0
深度神經(jīng)網(wǎng)絡由許多獨立的神經(jīng)元組成,這些神經(jīng)元以復雜且反直覺的方式結(jié)合起來,進而解決各種具有挑戰(zhàn)性的任務。這種復雜性賦予了神經(jīng)網(wǎng)絡強大的功能,但也使其成...
2018-03-26 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能 3705 0
基于深度學習的圖像塊型超分辨重建的經(jīng)典論文進行關鍵技術(shù)點分析
基于Per-Pixel Loss的超分辨重建網(wǎng)絡目標在于直接最小化高清原圖與超分辨重建圖像之間的差異,使得超分辨重建圖像逐步逼近原圖的清晰效果。但Per...
2018-03-26 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習 6371 0
到底該選擇TensorFlow還是Keras深度學習框架選型指南
Keras的開發(fā)設計注重用戶友好,因而某種意義上它更加pythonic。模塊化是Keras的另一個優(yōu)雅的設計指導原則。Keras中的任何東西都可以表示為...
2018-03-26 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習TensorFlow 7514 0
基于安全多方計算協(xié)議實現(xiàn)私密深度學習模型
運算將在一個有限域上進行,因此我們首先需要決定如何將有理數(shù)r表示為域元素,即取自0, 1, ..., Q-1的整數(shù)x(Q為質(zhì)數(shù))。我們將采用典型的做法,...
2018-03-26 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習 9881 0
比谷歌快46倍!GPU助力IBM Snap ML,40億樣本訓練模型僅需91.5秒
在為這樣的大規(guī)模應用部署GPU加速時,出現(xiàn)了一個主要的技術(shù)挑戰(zhàn):訓練數(shù)據(jù)太大而無法存儲在GPU上可用的存儲器中。因此,在訓練期間,需要有選擇地處理數(shù)據(jù)并...
2018-03-26 標簽:谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡GPU 4589 0
用TensorFlow寫個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡
這次就用TensorFlow寫個神經(jīng)網(wǎng)絡,這個神經(jīng)網(wǎng)絡寫的很簡單,就三種層,輸入層--隱藏層----輸出層;
2018-03-23 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習TensorFlow 5273 0
三種回歸算法及其優(yōu)缺點,將會為我們理解和選擇算法提供很好的幫助
在這一簡單的模型中,單變量線性回歸的任務是建立起單個輸入的獨立變量與因變量之間的線性關系;而多變量回歸則意味著要建立多個獨立輸入變量與輸出變量之間的關系。
2018-03-23 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習 1.4萬 0
上述模型對于每個實體對只選用一個句子進行學習和預測,損失了大量的來自其它正確標注句子的信息。為了在濾除wrong label case的同時,能更有效地...
2018-03-22 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習 1.9萬 0
MIT的研究人員研發(fā)了一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡,稱為Transparency by Design
一個VQA模型必須具備推理圖片中復雜場景的能力,例如,要回答“大金屬球右邊的正方體是什么顏色?”這個問題,模型必須先判斷哪個球體是最大的,而且還是金屬的...
2018-03-21 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡MIT 3922 0
利用深層神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能(AI)訓練技術(shù)翻譯文本
從歷史上看,曾經(jīng)主流的機器學習技術(shù)在行業(yè)中應用是統(tǒng)計機器翻譯 (SMT)。SMT 使用先進的統(tǒng)計分析,從一句話中上下文的幾個詞中來估計最佳可能的翻譯。S...
2018-03-21 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡AI人工智能 7607 0
用進化算法發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)
綜上所述,盡管我們通過簡單的初始架構(gòu)和直觀的突變來最小化處理研究人員的參與,但大量專家知識進入了構(gòu)建這些架構(gòu)的構(gòu)建塊之中。其中一些包括重要的發(fā)明,如卷積...
2018-03-20 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習 5256 0
一種改進的前饋序列記憶神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)
最早提出的FSMN的模型結(jié)構(gòu)如圖1(a)所示,其本質(zhì)上是一個前饋全連接神經(jīng)網(wǎng)絡,通過在隱層旁添加一些記憶模塊(memory block)來對周邊的上下文...
2018-03-19 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡語音識別 7327 0
現(xiàn)如今的人工神經(jīng)網(wǎng)絡能有多好的表現(xiàn)?
如果神經(jīng)網(wǎng)要完成這項任務,則需要專家經(jīng)過多年研究以后進行精心的設計,才能解決一項專門的任務,比如發(fā)現(xiàn)照片中存在的物體,發(fā)現(xiàn)基因變異,或者幫助診斷疾病。理...
2018-03-19 標簽:谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡 4234 0
一種專用芯片使在智能手機上運行神經(jīng)網(wǎng)絡變得切實可行
人工神經(jīng)網(wǎng)絡一般被分成很多層,某一層中的一個處理器節(jié)點會從數(shù)個下層節(jié)點中獲得數(shù)據(jù),在計算后又將結(jié)果傳送給上層中的數(shù)個節(jié)點。任意兩個節(jié)點的連接都擁有不同的...
2018-03-19 標簽:芯片神經(jīng)網(wǎng)絡MIT 3276 0
獨立循環(huán)神經(jīng)(IndRNN)網(wǎng)絡介紹
如上所說,IndRNN的同一個圖層中的神經(jīng)元是彼此獨立的,通道間的信息會隨時間在多層IndRNN之間傳播探索。為了說明這一點,我們將一個雙層的IndRN...
2018-03-16 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡 1.0萬 1
神經(jīng)網(wǎng)絡瘦身:關于SqueezeNet的創(chuàng)新點、網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)
關于SqueezeNet的創(chuàng)新點、網(wǎng)絡結(jié)構(gòu),國內(nèi)已經(jīng)有若干愛好者發(fā)布了相關的簡介,如這篇(http://blog.csdn.net/xbinworld/...
2018-03-13 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡 5527 0
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