，許多研究人員希望AI也有這種天生的能力。 新研究發(fā)現(xiàn)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)化到無(wú)需學(xué)習(xí)即可執(zhí)行任務(wù)的程度。該技術(shù)有望帶來(lái)這樣的AI：極其擅長(zhǎng)處理各種任務(wù)，比如為照片添加標(biāo)簽或駕駛汽車(chē)。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)彼此之間傳輸信息
2020-10-13 14:00:57
2077 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)50例
2012-11-28 16:49:56
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Matlab程序
2009-09-15 12:52:24
大家有知道labview中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM的工具包是哪個(gè)嗎？求分享一下，有做這方面的朋友也可以交流一下，大家共同進(jìn)步
2017-10-13 11:41:43
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本介紹
2018-01-04 13:41:23
第1章 概述 1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與發(fā)展 1.2 生物神經(jīng)元 1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成 第2章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型 2.1 MP模型 2.2 感知器模型 2.3 自適應(yīng)線性
2012-03-20 11:32:43
將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)移植到STM32最近在做的一個(gè)項(xiàng)目需要用到網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行擬合，并且將擬合得到的結(jié)果用作控制，就在想能不能直接在單片機(jī)上做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，這樣就可以實(shí)時(shí)計(jì)算，不依賴于上位機(jī)。所以要解決的主要是兩個(gè)
2022-01-11 06:20:53
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
2012-08-05 21:01:08
近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)的繁榮，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，顛覆了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)特征工程的時(shí)代，將人工智能的浪潮推到了歷史最高點(diǎn)。然而，盡管各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型層出不窮，但往往模型性能越高，對(duì)超參數(shù)的要求也越來(lái)越嚴(yán)格
2019-09-11 11:52:14
學(xué)習(xí)技術(shù)無(wú)疑為其指明了道路。以知名品牌為首的汽車(chē)制造業(yè)正在深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)上進(jìn)行投資，并向先進(jìn)的計(jì)算企業(yè)、硅谷等技術(shù)引擎及學(xué)術(shù)界看齊。在中國(guó)，百度一直在此技術(shù)上保持領(lǐng)先。百度計(jì)劃在 2019 年將
2017-12-21 17:11:34
基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2019-05-16 17:25:05
CV之YOLOv3：深度學(xué)習(xí)之計(jì)算機(jī)視覺(jué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Yolov3-5clessses訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集全程記錄(第二次)——Jason niu
2018-12-24 11:52:25
在一起，計(jì)算機(jī)就會(huì)判定這是一只貓！ C、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它將相同的權(quán)重遞歸地應(yīng)用在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)上，以拓?fù)渑判虻姆绞奖闅v給定結(jié)構(gòu)，從而在大小可變的輸入結(jié)構(gòu)上可以做出結(jié)構(gòu)化的預(yù)測(cè)
2018-06-05 10:11:50
參考算法后，另一個(gè)重要的任務(wù)，就是選擇深度學(xué)習(xí)框架。深度學(xué)習(xí)框架是一種用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法開(kāi)發(fā)的工具，其主要作用，是根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以數(shù)據(jù)集中的圖片和標(biāo)注為輸入，計(jì)算得到與之對(duì)應(yīng)的權(quán)重參數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)+對(duì)應(yīng)
2020-05-18 17:13:24
MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2013-07-08 15:17:13
Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱是什么？Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱在同步中的應(yīng)用有哪些？
2021-04-26 06:42:29
請(qǐng)問(wèn)：我在用labview做BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)故障診斷，在NI官網(wǎng)找到了機(jī)器學(xué)習(xí)工具包（MLT），但是里面沒(méi)有關(guān)于這部分VI的幫助文檔，對(duì)于”BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)“這個(gè)范例有很多不懂的地方，比如
2017-02-22 16:08:08
習(xí)神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)是如何一直沒(méi)有具體實(shí)現(xiàn)一下：現(xiàn)看到一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于訓(xùn)練的輸入數(shù)據(jù):對(duì)應(yīng)的輸出數(shù)據(jù):我們這里設(shè)置：1：節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)設(shè)置：輸入層、隱層、輸出層的節(jié)點(diǎn)
2021-08-18 07:25:21
`本篇主要介紹：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源、簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、更多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟：訓(xùn)練與預(yù)測(cè)、訓(xùn)練的兩階段：正向推演與反向傳播、以TensorFlow + Excel表達(dá)訓(xùn)練流程以及AI普及化教育之路。`
2020-11-05 17:48:39
學(xué)習(xí)和認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域，是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（動(dòng)物的中樞神經(jīng)系統(tǒng)，特別是大腦）的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型或計(jì)算模型，用于對(duì)函數(shù)進(jìn)行估計(jì)或近似。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量的人工神經(jīng)元聯(lián)結(jié)進(jìn)行計(jì)算。大多數(shù)情況下人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-03-03 22:10:19
，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的第三次發(fā)展浪潮仍在繼續(xù)，在其背后，高性能CPU、GPU和FPGA、ASIC以強(qiáng)大的算力為技術(shù)的應(yīng)用落地提供了有力的支持。然而目前基于FPGA平臺(tái)搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為控制器，適合我們自己動(dòng)手實(shí)現(xiàn)
2019-03-02 23:10:52
電子發(fā)燒友總結(jié)了以“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”為主題的精選干貨，今后每天一個(gè)主題為一期，希望對(duì)各位有所幫助?。c(diǎn)擊標(biāo)題即可進(jìn)入頁(yè)面下載相關(guān)資料）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的學(xué)習(xí)方法與應(yīng)用實(shí)例（pdf彩版）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門(mén)資料MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個(gè)案例分析《matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用設(shè)計(jì)》深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-05-07 19:18:14
指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)新知識(shí)的同時(shí)要保持對(duì)之前學(xué)習(xí)的知識(shí)的記憶，而不是狗熊掰棒子SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)型的無(wú)監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它能將高維輸入數(shù)據(jù)映射到低維空間（通常為二維），同時(shí)保持輸入數(shù)據(jù)在高維空間
2019-07-21 04:30:00
}或o koko_{k}）的誤差神經(jīng)元偏倚的變化量：ΔΘ ΔΘ Delta Theta=學(xué)習(xí)步長(zhǎng)η ηeta × ×imes 乘以神經(jīng)元的誤差BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法過(guò)程網(wǎng)絡(luò)的初始化：包括權(quán)重和偏倚的初始化計(jì)算
2019-07-21 04:00:00
這個(gè)網(wǎng)絡(luò)輸入和相應(yīng)的輸出來(lái)“訓(xùn)練”這個(gè)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)根據(jù)輸入和輸出不斷地調(diào)節(jié)自己的各節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)值來(lái)滿足輸入和輸出。這樣，當(dāng)訓(xùn)練結(jié)束后，我們給定一個(gè)輸入，網(wǎng)絡(luò)便會(huì)根據(jù)自己已調(diào)節(jié)好的權(quán)值計(jì)算出一個(gè)輸出。這就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)單原理。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理下載-免費(fèi)
2008-06-19 14:40:42
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在傳感器數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用針對(duì)壓力傳感器對(duì)溫度的交叉靈敏度,采用BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理,消除溫度對(duì)壓力傳感器的影響,大大提高了傳感器的穩(wěn)定性及其精度,效果良好。關(guān)鍵詞
2009-08-11 20:23:46
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，ANN)是一種類(lèi)似生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理結(jié)構(gòu)，它的提出是為了解決一些非線性，非平穩(wěn)，復(fù)雜的實(shí)際問(wèn)題。那有哪些辦法能實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢？
2019-08-01 08:06:21
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課件
2016-06-19 10:15:48
簡(jiǎn)單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-01-28 07:16:57
圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-08-20 12:05:29
AlexNet到MobileNetAlexnetAlexNet是首次把卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域并取得突破性成績(jī)的模型。AlexNet有Alex Krizhevsky、llya Sutskever
2018-05-08 15:57:47
優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法有哪些？
2022-09-06 09:52:36
全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
2019-06-06 14:21:42
采用并提高他們的生產(chǎn)力。采用降低精度的浮點(diǎn)格式帶來(lái)了許多好處。直到幾年前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練主要是使用 IEEE 標(biāo)準(zhǔn)的 32 位浮點(diǎn)數(shù)來(lái)計(jì)算的。發(fā)現(xiàn)具有越來(lái)越多層的大型網(wǎng)絡(luò)在 NN 任務(wù)中越
2022-09-15 15:15:46
以前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幾乎都是部署在云端（服務(wù)器上），設(shè)備端采集到數(shù)據(jù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給服務(wù)器做inference（推理），結(jié)果再通過(guò)網(wǎng)絡(luò)返回給設(shè)備端。如今越來(lái)越多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署在嵌入式設(shè)備端上，即
2021-12-23 06:16:40
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么適合圖像處理？
2022-09-08 10:23:10
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)究竟是什么，鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程上經(jīng)歷了曲折的歷史，您為什么還會(huì)在意它呢? 對(duì)于這些非常中肯的問(wèn)題，我們似乎可以給出相對(duì)簡(jiǎn)明的答案。
2019-07-17 07:21:50
十余年來(lái)快速發(fā)展的嶄新領(lǐng)域，越來(lái)越受到研究者的關(guān)注。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型是深度學(xué)習(xí)模型中最重要的一種經(jīng)典結(jié)構(gòu)，其性能在近年來(lái)深度學(xué)習(xí)任務(wù)上逐步提高。由于可以自動(dòng)學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的特征表示，卷積
2022-08-02 10:39:39
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)
2020-05-05 18:12:50
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級(jí)結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用框架
2020-12-29 06:16:44
，用于描述網(wǎng)絡(luò)的方程中也有 32 個(gè)偏差和 32 個(gè)權(quán)重。CIFAR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種廣泛用于圖像識(shí)別任務(wù)的CNN。它由兩種主要類(lèi)型的層組成：卷積層和池化層，它們?cè)?b class="flag-6" style="color: red">神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中都發(fā)揮了很大的作用。卷積層
2023-02-23 20:11:10
什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？ImageNet-2010網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是如何構(gòu)成的？有哪些基本參數(shù)？
2021-06-17 11:48:22
反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2020-04-28 08:36:58
手動(dòng)選擇以縮小搜索空間，這兩者反復(fù)執(zhí)行。下圖總結(jié)了適用于每種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的最佳性能模型及相應(yīng)的內(nèi)存要求和運(yùn)算。DS-CNN 架構(gòu)提供最高的精度，而且需要的內(nèi)存和計(jì)算資源也低得多。最佳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中內(nèi)存
2021-07-26 09:46:37
為提升識(shí)別準(zhǔn)確率，采用改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)Mnist數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。整體處理過(guò)程分為兩步：圖像預(yù)處理和改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理。圖像預(yù)處理主要根據(jù)圖像的特征，將數(shù)據(jù)處理成規(guī)范的格式，而改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理主要用于輸出結(jié)果。 整個(gè)過(guò)程分為兩個(gè)步驟：圖像預(yù)處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理。需要提前安裝Tengine框架，
2021-12-23 08:07:33
最近在看人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存算一體這些方面的ADC設(shè)計(jì)方向，貌似跟一般的ADC方向是一樣的，都是希望朝著低功耗高精度和高速發(fā)展，在這幾個(gè)或其他特殊的方向各位有什么見(jiàn)解呢？
2021-06-24 08:17:34
最近在學(xué)習(xí)電機(jī)的智能控制，上周學(xué)習(xí)了基于單神經(jīng)元的PID控制，這周研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有任意非線性表達(dá)能力，可以通過(guò)對(duì)系統(tǒng)性能的學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)具有最佳組合的PID控制。利用BP
2021-09-07 07:43:47
摘 要：本文給出了采用ADXL335加速度傳感器來(lái)采集五個(gè)手指和手背的加速度三軸信息，并通過(guò)ZigBee無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸來(lái)提取手勢(shì)特征量，同時(shí)利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行誤差分析來(lái)實(shí)現(xiàn)手勢(shì)識(shí)別的設(shè)計(jì)方法
2018-11-13 16:04:45
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)
2018-01-04 13:37:27
FPGA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵問(wèn)題分析基于FPGA的ANN實(shí)現(xiàn)方法基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能評(píng)估及局限性
2021-04-30 06:58:13
基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)
2018-01-04 13:38:52
(4GB/8GB可選) ，eMMC（8GB/16GB/32GB/64GB/128GB可選）-雙核NNIE@840MHz 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速引擎-四核 DSP@700MHz，32K I-Cache /32K
2020-06-20 11:32:14
作者：Nagesh Gupta 創(chuàng)始人兼 CEOAuviz Systems Nagesh@auvizsystems.com憑借出色的性能和功耗指標(biāo)，賽靈思 FPGA 成為設(shè)計(jì)人員構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-06-19 07:24:41
如何用stm32cube.ai簡(jiǎn)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射？如何使用stm32cube.ai部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？
2021-10-11 08:05:42
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=5725 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建預(yù)測(cè)的計(jì)算系統(tǒng)。如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括：輸入層：根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)獲取輸入的層隱藏層：使用反向傳播優(yōu)化輸入變量權(quán)重的層，以提高模型的預(yù)測(cè)能力輸出層：基于輸入和隱藏層的數(shù)據(jù)輸出預(yù)測(cè)
2021-07-12 08:02:11
(Digital Signal Processor)相比，現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列(Field Programma-ble Gate Array，F(xiàn)PGA)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)上更具優(yōu)勢(shì)。DSP處理器在處理時(shí)采用指令順序執(zhí)行
2019-08-08 06:11:30
提高吞吐量、提高訓(xùn)練性能。綜上，針對(duì)時(shí)序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的高額設(shè)備間通信開(kāi)銷(xiāo)問(wèn)題，本文提出了局部性感知的數(shù)據(jù)劃分策略和高效的任務(wù)調(diào)度策略，以縮減時(shí)序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)的通信開(kāi)銷(xiāo)。同時(shí)本文在時(shí)序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中
2022-09-28 10:37:20
作者：李云紅0 引言自20世紀(jì)70年代以來(lái)，模擬電路故障診斷領(lǐng)域已經(jīng)取得了一定的研究成果，近年來(lái)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的現(xiàn)代模擬電路軟故障診斷方法已成為新的研究熱點(diǎn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力和非線性映射能力
2019-07-05 08:06:02
能?！ ∵@些挑戰(zhàn)如果處理不當(dāng)，將構(gòu)成重大威脅。一方面，必須要克服硬件限制條件，以在嵌入式平臺(tái)上執(zhí)行NN。另一方面，必須要克服挑戰(zhàn)的第二部分，以便快速達(dá)成解決方案，因?yàn)樯鲜袝r(shí)間是關(guān)鍵。還原至硬件解決方案以加速上市時(shí)間也不是一個(gè)明智選擇，因?yàn)樗鼰o(wú)法提供靈活性，并將快速成為發(fā)展進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域中的障礙。
2020-06-30 11:01:16
設(shè)備沒(méi)有連接的時(shí)候。 在這種情況下，需要一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)進(jìn)行信號(hào)預(yù)處理和執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平臺(tái)，需要最低功耗，尤其是在一個(gè)電池設(shè)備上運(yùn)行的時(shí)候。通過(guò)使用不同的工具(如 python 腳本) ，可以訓(xùn)練一個(gè)數(shù)...
2021-11-09 08:06:27
譯者|VincentLee來(lái)源 |曉飛的算法工程筆記脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Spiking neural network, SNN)將脈沖神經(jīng)元作為計(jì)算單...
2021-07-26 06:23:59
有提供編寫(xiě)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)程序服務(wù)的嗎？
2011-12-10 13:50:46
求助地震波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，共同交流??！
2013-05-11 08:14:19
小女子做基于labview的蒸發(fā)過(guò)程中液位的控制，想使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制，請(qǐng)問(wèn)這個(gè)控制方法可以嗎？有誰(shuí)會(huì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制么。。。叩謝
2016-09-23 13:43:16
求助大神 小的現(xiàn)在有個(gè)難題： 一組車(chē)重實(shí)時(shí)數(shù)據(jù) 對(duì)應(yīng)一個(gè)車(chē)重的最終數(shù)值（一個(gè)一維數(shù)組輸入對(duì)應(yīng)輸出一個(gè)數(shù)值） 這其中可能經(jīng)過(guò)均值、方差、去掉N個(gè)最大值、、、等等的計(jì)算 我的目的就是弄清楚這個(gè)中間計(jì)算過(guò)程 最近實(shí)在想不出什么好辦法就打算試試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 請(qǐng)教大神用什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)好求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序
2016-07-14 13:35:44
求高手，基于labview的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程，最好有程序哈，謝謝??！
2012-12-10 14:55:50
多層感知機(jī) 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)in collaboration with Hsu Chung Chuan, Lin Min Htoo, and Quah Jia Yong. 與許忠傳，林敏濤和華佳勇合作
2021-07-12 06:35:22
最簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-09-11 11:57:36
脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PCNN）在FPGA上的實(shí)現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類(lèi)功能，有報(bào)酬。QQ470345140.
2013-08-25 09:57:14
急急急！??！本人小白，在電機(jī)控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是新手，想請(qǐng)教一下大神們，有了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電機(jī)控制方面的應(yīng)用嗎？有個(gè)導(dǎo)師給我分配任務(wù)，讓我查一下相關(guān)領(lǐng)域的最新產(chǎn)品和技術(shù)，就是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)控制芯片有
2018-08-15 20:35:04
?，一種結(jié)合模塊化硬件套件、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)IP核、軟件工具、參考設(shè)計(jì)和定制化設(shè)計(jì)服務(wù)的完整技術(shù)集合，旨在將機(jī)器學(xué)習(xí)推理加快大眾市場(chǎng)IoT應(yīng)用。Lattice sensAI提供經(jīng)優(yōu)化的解決方案，具有超低功耗
2018-05-23 15:31:04
視覺(jué)任務(wù)中，并取得了巨大成功。然而，由于存儲(chǔ)空間和功耗的限制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在嵌入式設(shè)備上的存儲(chǔ)與計(jì)算仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。前面幾篇介紹了如何在嵌入式AI芯片上部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：【嵌入式AI開(kāi)發(fā)】篇五|實(shí)戰(zhàn)篇一：STM32cubeIDE上部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之pytorch搭建指紋識(shí)別模型.onnx...
2021-12-14 07:35:25
的
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而大大提高
功耗?！睖p少外部存儲(chǔ)器訪問(wèn)是降
低功耗的關(guān)鍵。目前，實(shí)現(xiàn)高精度的推理需要大型模型。但這增加了對(duì)負(fù)載模型參數(shù)的外部?jī)?nèi)存訪問(wèn)。我們發(fā)展希德尼特的主要?jiǎng)訖C(jī)是減少這種外部記憶訪問(wèn)?！薄Ｋ麄?/div>
2022-03-17 19:15:13
`將非局部計(jì)算作為獲取長(zhǎng)時(shí)記憶的通用模塊，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，獲取長(zhǎng)時(shí)記憶（long-range dependency）至關(guān)重要。對(duì)于序列數(shù)據(jù)（例如語(yǔ)音、語(yǔ)言），遞歸運(yùn)算
2018-11-12 14:52:50
本文以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為工具，以電動(dòng)執(zhí)行器為研究對(duì)象，提出基于自組織競(jìng)爭(zhēng)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電動(dòng)執(zhí)行器診斷方法，利用該網(wǎng)絡(luò)的非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)辨識(shí)能力，通過(guò)比較系統(tǒng)預(yù)測(cè)值和實(shí)際參
2009-09-25 16:27:54
9 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的執(zhí)行器故障診斷.....
2016-01-04 15:31:556 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類(lèi)基于誤差逆向傳播 (BackPropagation, 簡(jiǎn)稱 BP) 算法的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP算法是迄今最成功的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法?，F(xiàn)實(shí)任務(wù)中使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，大多是在使用 BP
2018-06-19 15:17:1542817 
Imagination公司日前基于其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器(NNA)架構(gòu)PowerVR 2NX推出了兩款全新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)核AX2185和AX2145，其設(shè)計(jì)目的是在極小芯片面積上以極低功耗實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高性能計(jì)算。
2018-06-20 10:50:043674 
這篇文章為大家介紹了一下面向低功耗AI芯片上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，隨著這幾年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和硬件（CPU,GPU,FPGA,ASIC）的迅猛發(fā)展，深度學(xué)習(xí)在包...
2020-12-14 23:40:08536 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，即基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制或簡(jiǎn)稱神經(jīng)控制，是指在控制系統(tǒng)中采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一工具對(duì)難以精確描述的復(fù)雜的非線性對(duì)象進(jìn)行建模，或充當(dāng)控制器，或優(yōu)化計(jì)算，或進(jìn)行推理，或故障診斷等，亦即同時(shí)兼有上述某些
2021-05-27 15:02:1112 掌握連續(xù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和運(yùn)行機(jī)制，理解連續(xù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于優(yōu)化計(jì)算的基本原理，掌握連續(xù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于優(yōu)化計(jì)算的一般步驟。
2021-05-31 17:02:2543 基于進(jìn)化計(jì)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)說(shuō)明。
2021-06-01 09:25:114 當(dāng)設(shè)備沒(méi)有連接的時(shí)候。 在這種情況下，需要一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)進(jìn)行信號(hào)預(yù)處理和執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平臺(tái)，需要最低功耗，尤其是在一個(gè)電池設(shè)備上運(yùn)行的時(shí)候。通過(guò)使用不同的工具(如 python 腳本) ，可以訓(xùn)練一個(gè)數(shù)...
2021-11-04 10:36:0614 在介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，我們先回顧一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識(shí)。就目前而言，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)算法的核心，我們所熟知的很多深度學(xué)習(xí)算法的背后其實(shí)都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2023-02-23 09:14:442251 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在維基百科中被定義為“受構(gòu)成動(dòng)物大腦的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊啟發(fā)的計(jì)算系統(tǒng)。此類(lèi)系統(tǒng)通過(guò)考慮示例來(lái)“學(xué)習(xí)”執(zhí)行任務(wù)，通常無(wú)需使用特定于任務(wù)的規(guī)則進(jìn)行編程。
2023-07-07 14:44:040 一。其主要應(yīng)用領(lǐng)域在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理中，最初是由Yann LeCun等人在20世紀(jì)80年代末和90年代初提出的。隨著近年來(lái)計(jì)算機(jī)硬件性能的提升和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，CNN在很多領(lǐng)域取得了重大的進(jìn)展和應(yīng)用。 一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 （一）卷積層（Convolutional Layer） 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最
2023-08-17 16:30:30804 積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算公式 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種類(lèi)似于人腦的神經(jīng)系統(tǒng)的計(jì)算模型，它是一種可以用來(lái)進(jìn)行模式識(shí)別、分類(lèi)、預(yù)測(cè)等任務(wù)的強(qiáng)大工具。在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已成為最為重要的算法之一。在本文中，我們將重點(diǎn)
2023-08-21 16:49:35981 中最重要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一。它是一種由多個(gè)卷積層和池化層（也可稱為下采樣層）組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。CNN 的基本思想是以圖像為輸入，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)的卷積、下采樣和全連接等多個(gè)層次的處理，將圖像的高層抽象特征提取出來(lái)，從而完成對(duì)圖像的識(shí)別、分類(lèi)等任務(wù)。 CNN 的基本結(jié)構(gòu)包括輸入層、卷積層、
2023-08-21 16:49:391127 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network, ANN）是一種模仿人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，也被稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural
2023-08-22 16:45:182941 已全部加載完成
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