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電子發(fā)燒友網>通信網絡>通信設計應用>ATM網絡結構和接口

ATM網絡結構和接口

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2021-03-16 14:05:463

實現(xiàn)DA轉換器雙極性電壓輸出的雙R-2R電阻網絡結構

本論文提出了一種能實現(xiàn)DA轉換器雙極性電壓輸出的雙R-2R電阻網絡結構,并對該結構的各項特性進行了理論分析、仿真驗證,通過最后的流片測試,結果表明本論文所提出的結構與目前常用的兩種實現(xiàn)雙極性電壓輸出的雙R-2R電阻網絡結構相比,在工藝依賴性和長期穩(wěn)定性上有一定的優(yōu)勢。
2021-03-23 09:16:281

基于雙編碼器網絡結構的CGAtten-GRU模型

為了解決序列到序列模型中編碼器不能充分編碼源文本的問題,構建一種基于雙編碼器網絡結構的Cgatten-GRU模型。2個編碼器分別使用卷積神經網絡和雙向門控循環(huán)單元,源文本并行進入雙編碼器,結合2種
2021-04-01 15:10:4712

幾種典型神經網絡結構的比較與分析

幾種典型神經網絡結構的比較與分析說明。
2021-04-28 10:11:583

面向圖像識別的輕量級SepNet網絡結構

針對卷積神經網絡在圖像識別任務上模型復雜度大、參數(shù)量多,首先提出了一種輕量仳的 Sepet網絡結構,該結構在分類器模抉上采用克羅內克積替換了傳統(tǒng)的全連接層。為進一步優(yōu)化網絡結構,在特征提取模塊均衡
2021-06-03 16:20:033

融合網絡結構和節(jié)點屬性的鏈接預測模型

融合網絡結構和節(jié)點屬性的鏈接預測模型
2021-06-09 11:41:3529

古籍版面分析和風格融合網絡結構分析

古籍版面分析和風格融合網絡結構分析
2021-06-25 11:45:320

卷積神經網絡結構優(yōu)化綜述

學習社區(qū)的一個研究熱點.本文整理了卷積神經網絡結構優(yōu)化技術的發(fā)展歷史、研究現(xiàn)狀以及典型方法,將這些工作歸納為網絡剪枝與稀疏化、張量分解、知識遷移和精細模塊設計4 個方面并進行了較為全面的探討.最后,本文對當前研究的熱點與難點作了分析和總結,并對網絡結構優(yōu)化領域未來的發(fā)展方向和應用前景進行了展望.
2022-02-14 11:02:591484

卷積神經網絡結構優(yōu)化綜述

卷積神經網絡結構優(yōu)化綜述 ? 來源:《自動化學報》?,作者林景棟等 摘 要?近年來,卷積神經網絡(Convolutional neural network,CNNs)在計算機視覺、自然語言處理、語音
2022-03-07 16:42:071453

基于YOLO-V5的網絡結構及實現(xiàn)行人社交距離風險提示

Yolov5的結構其實和Yolov4的結構還是有一定的相似之處的,但也有一些不同,這里還是按照從整體到細節(jié)的方式,對每個板塊進行講解。這里給出YOLO V4的網絡結構圖:
2022-07-06 10:24:594481

使用三種不同結構的LSTM神經網絡結構對觸覺力進行動態(tài)重建

在機器人執(zhí)行抓取動作時,接觸力的大小與接觸位置對抓取成功有至關重要的影響,文章研究團隊在以往研究基礎上提出了一種使用三種不同結構的LSTM神經網絡結構對觸覺力進行動態(tài)重建的方法,傳感器能夠在10ms延遲下連續(xù)測量從抓取開始到物體釋放的力,測量接觸力不受物體尺寸的影響。
2022-10-31 10:29:372457

卷積神經網絡結構組成與解釋

來源: 機器學習算法那些事 卷積神經網絡是以卷積層為主的深度網路結構,網絡結構包括有卷積層、激活層、BN層、池化層、FC層、損失層等。卷積操作是對圖像和濾波矩陣做內積(元素相乘再求和)的操作。 1.
2023-06-27 10:20:011557

卷積神經網絡結構組成與解釋

來源:機器學習算法那些事卷積神經網絡是以卷積層為主的深度網路結構,網絡結構包括有卷積層、激活層、BN層、池化層、FC層、損失層等。卷積操作是對圖像和濾波矩陣做內積(元素相乘再求和)的操作。1.卷積層
2023-06-28 10:05:595498

卷積神經網絡結構

卷積神經網絡結構 卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)是一種前饋神經網絡,常用于圖像處理、自然語言處理等領域中。它是一種深度學習(Deep
2023-08-17 16:30:351927

如何優(yōu)化PLC的網絡結構?

優(yōu)化PLC的網絡結構可以提高通信的效率和穩(wěn)定性。以下是一些優(yōu)化PLC網絡結構的方法: (1)設計合理的拓撲結構:根據應用需求和設備分布情況,設計合理的網絡拓撲結構。常見的拓撲結構包括星型、總線
2023-12-23 08:15:021383

遞歸神經網絡結構形式主要分為

結構形式。 Elman網絡 Elman網絡是一種基本的遞歸神經網絡結構,由Elman于1990年提出。其結構主要包括輸入層、隱藏層和輸出層,其中隱藏層具有時間延遲單元,可以存儲前一時刻的隱藏狀態(tài)。Elman網絡的基本原理是將前一時刻的隱藏狀態(tài)作為當前時刻的額外輸入,從而實現(xiàn)對
2024-07-05 09:32:521276

BP神經網絡網絡結構設計原則

BP(back propagation)神經網絡是一種按照誤差逆向傳播算法訓練的多層前饋神經網絡,其網絡結構設計原則主要基于以下幾個方面: 一、層次結構 輸入層 :接收外部輸入信號,不進行任何計算
2025-02-12 16:41:391362

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