第三代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Spiking Neural Network，SNN），旨在彌合神經(jīng)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)之間的差距，使用最擬合生物神經(jīng)元機(jī)制的模型來進(jìn)行計(jì)算。脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與目前流行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2018-01-15 10:14:54
15562 前言 AI芯片（這里只談FPGA芯片用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速）的優(yōu)化主要有三個(gè)方面：算法優(yōu)化，編譯器優(yōu)化以及硬件優(yōu)化。算法優(yōu)化減少的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算力，它確定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署實(shí)現(xiàn)效率的上限。編譯器優(yōu)化和硬件優(yōu)化
2020-09-29 11:36:094386 
機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)如何快速發(fā)展，這為需要尋求方法來優(yōu)化運(yùn)行在具有功耗，處理和內(nèi)存限制的微型邊緣設(shè)備上，進(jìn)行ML應(yīng)用程序的開發(fā)人員帶來了新的挑戰(zhàn)。 易于使用的開源開發(fā)工具，將簡(jiǎn)化在嵌入式平臺(tái)上創(chuàng)建
2021-03-01 14:31:314222 修剪神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正迅速成為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)人員的一種常見做法，因?yàn)樗麄冊(cè)噲D在不犧牲準(zhǔn)確性的情況下提高性能。與此同時(shí)，F(xiàn)acebook Glow 正在解決處理器碎片化問題，以免阻礙人工智能的采用。
2022-07-06 14:37:47743 
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以用于解決各種問題，尤其是在自然語言處理領(lǐng)域中，應(yīng)用十分廣泛。具體來說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以用于以下幾個(gè)方面： 語言模型建模：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以通過學(xué)習(xí)歷史文本數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)
2023-08-03 16:37:093435 在如今的網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，錯(cuò)綜復(fù)雜的大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，讓傳統(tǒng)信息處理理論、人工智能與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都面臨巨大的挑戰(zhàn)。近些年，深度學(xué)習(xí)逐漸走進(jìn)人們的視線，通過深度學(xué)習(xí)解決若干問題的案例越來越多。一些傳統(tǒng)的圖像
2024-01-11 10:51:32596 
吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)筆記之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的反向傳播算法
2019-05-22 15:11:21
應(yīng)用與其他更簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的區(qū)別在于它們采用二維輸入格式。在眾多機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中極為常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN)。這類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有多個(gè)隱藏層，能實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。...
2021-12-14 07:03:28
03_深度學(xué)習(xí)入門_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反向傳播算法
2019-09-12 07:08:05
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，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)的要求也越來越嚴(yán)格
2019-09-11 11:52:14
的數(shù)據(jù)集，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也有望在未來的汽車中發(fā)揮更大的作用。這些作用將包括承擔(dān)系統(tǒng)中其它復(fù)雜的信號(hào)處理任務(wù)，例如雷達(dá)模塊及語音識(shí)別系統(tǒng)。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首次應(yīng)用于車載自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，（據(jù)報(bào)道，某些國(guó)家將在
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
面向邊緣計(jì)算的嵌入式FPGA平臺(tái)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建 通過設(shè)計(jì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)中的網(wǎng)絡(luò)層間可復(fù)用的加速器核心以減少硬件資源實(shí)現(xiàn)性能優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件。邊緣計(jì)算：克服云計(jì)算固有的問題，將應(yīng)用、數(shù)據(jù)
2021-12-23 07:26:12
的信息，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)用這些信息進(jìn)行學(xué)習(xí)、識(shí)別或進(jìn)行其它的處理。B、隱藏層隱藏層將給定的轉(zhuǎn)換應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的輸入值。隱藏層的節(jié)點(diǎn)數(shù)目不定，但隱藏層越多，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越強(qiáng)健。C、輸出層輸出層接收來自隱藏層的連接，它
2018-06-05 10:11:50
目前，在許多需要在本地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的“永遠(yuǎn)在線”的物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正在變得越來越普及，主要是因?yàn)榭梢杂行У赝瑫r(shí)減少數(shù)據(jù)傳輸導(dǎo)致的延時(shí)和功耗。 而談到針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們
2019-07-23 08:08:59
特別注意的是，在本文所介紹的EEP-TPU開發(fā)流程中，有兩種不同的編譯器，生成兩種不同的可執(zhí)行文件。EEP-TPU編譯器用于把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法轉(zhuǎn)變成嵌入式端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可執(zhí)行文件，CPU編譯器用于把C
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)工具箱函數(shù)說明：本文檔中所列出的函數(shù)適用于MATLAB5.3以上版本，為了簡(jiǎn)明起見，只列出了函數(shù)名，若需要進(jìn)一步的說明，請(qǐng)參閱MATLAB的幫助文檔。1. 網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建函數(shù)newp
2009-09-22 16:10:08
、PyMVPAPyMVPA是一種統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)庫，包含交叉驗(yàn)證和診斷工具，但沒有Scikit-learn全面。七、TheanoTheano是最成熟的深度學(xué)習(xí)庫，它提供了不錯(cuò)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層，對(duì)線性代數(shù)來說很高
2018-03-26 16:29:41
請(qǐng)問：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“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
達(dá)到較好的實(shí)時(shí)性，對(duì)于簡(jiǎn)單的、功能不復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，一般稍強(qiáng)的MCU完全跑得動(dòng)。Tensorflow在深度學(xué)習(xí)平臺(tái)中比較有名，目前已經(jīng)適配了嵌入式平臺(tái)，tflite_micro就比較適用于一般
2021-11-24 07:17:27
`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
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
今天學(xué)習(xí)了兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分別是自適應(yīng)諧振（ART）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自組織映射（SOM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。整體感覺不是很難，只不過一些最基礎(chǔ)的概念容易理解不清。首先ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)的一個(gè)代表，競(jìng)爭(zhēng)型學(xué)習(xí)
2019-07-21 04:30:00
傳播的，不會(huì)回流），區(qū)別于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN。BP算法（Back Propagation）：誤差反向傳播算法，用于更新網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)思想：表面上：1. 數(shù)據(jù)信息的前向傳播，從輸入層到隱含層
2019-07-21 04:00:00
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，ANN)是一種類似生物神經(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
物體所作出的交互反應(yīng)，是模擬人工智能的一條重要途徑。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人腦相似性主要表現(xiàn)在：①神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取的知識(shí)是從外界環(huán)境學(xué)習(xí)得來的;②各神經(jīng)元的連接權(quán)，即突觸權(quán)值，用于儲(chǔ)存獲取的知識(shí)。神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2018-10-23 16:16:02
簡(jiǎn)單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-01-28 07:16:57
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
機(jī)器學(xué)習(xí)算法篇--卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)（Convolutional Neural Network）
2019-02-14 16:37:29
【深度學(xué)習(xí)】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN
2020-06-14 18:55:37
《深度學(xué)習(xí)工程師-吳恩達(dá)》03卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—深度卷積網(wǎng)絡(luò)：實(shí)例探究 學(xué)習(xí)總結(jié)
2020-05-22 17:15:57
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)通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給服務(wù)器做inference（推理），結(jié)果再通過網(wǎng)絡(luò)返回給設(shè)備端。如今越來越多的神經(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題，我們似乎可以給出相對(duì)簡(jiǎn)明的答案。
2019-07-17 07:21:50
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)展及應(yīng)用轉(zhuǎn)載****地址：http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能研究的最新趨勢(shì)，作為一個(gè)
2022-08-02 10:39:39
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
抽象人工智能 （AI） 的世界正在迅速發(fā)展，人工智能越來越多地支持以前無法實(shí)現(xiàn)或非常難以實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用程序。本系列文章解釋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN） 及其在 AI 系統(tǒng)中機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性。CNN 是從
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
和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包。AIoT那么火，為何大家卻止步于科普文？因?yàn)楝F(xiàn)成的機(jī)器學(xué)習(xí)框架都太復(fù)雜太難用。NNoM從一開始就被設(shè)計(jì)成提供給嵌入式大佬們的一個(gè)簡(jiǎn)單易用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架。你不需要會(huì)TensorFlow
2019-05-01 19:03:01
上運(yùn)行，有助于最大限度地降低成本，Arm Cortex-M 微控制器經(jīng)常在物聯(lián)網(wǎng)邊緣用于處理其他任務(wù)。但是，要在基于 Cortex-M 的微控制器上部署基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 KWS，我們面臨著以下挑戰(zhàn)：1.
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Mnist數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。整體處理過程分為兩步：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
最近一個(gè)月的時(shí)間沒有更博，跟隨老師出差談項(xiàng)目了。前段時(shí)間學(xué)習(xí)了電機(jī)的智能控制，這次把設(shè)計(jì)好的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器應(yīng)用于雙閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng)。雙閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型如下圖所示： 外環(huán)為
2021-06-28 12:03:44
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，可以通過對(duì)系統(tǒng)性能的學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)具有最佳組合的PID控制。利用BP
2021-09-07 07:43:47
FPGA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵問題分析基于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
的 API 和工具鏈（編譯器、仿真器），易于適配客戶定制網(wǎng)絡(luò)特性描述——————————————————————————————————Hi3559AV100支持8K@30fps/4K120fps視頻
2020-06-20 11:32:14
，看一下 FPGA 是否適用于解決大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)問題。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN)，工程師最近開始將該技術(shù)用于各種識(shí)別任務(wù)。圖像識(shí)別、語音識(shí)別和自然語言處理是 CNN 比較常見的幾大應(yīng)用。
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
人工智能下面有哪些機(jī)器學(xué)習(xí)分支？如何用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）方法去解決機(jī)器學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)下面的分類問題？
2021-06-16 08:09:03
稱為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能完成圖像數(shù)據(jù)的壓縮處理。在圖像壓縮中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理優(yōu)勢(shì)在于：巨量并行性；信息處理和存儲(chǔ)單元結(jié)合在一起；自組織自學(xué)習(xí)功能。與傳統(tǒng)的數(shù)字信號(hào)處理器DSP
2019-08-08 06:11:30
本文對(duì)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了兩個(gè)方面的改進(jìn)并將其應(yīng)用于汽車電控汽油機(jī)故障診斷中。
2021-05-19 07:10:45
當(dāng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于應(yīng)用的時(shí)候，權(quán)值是不是不能變了？？？？就是已經(jīng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是不是相當(dāng)于得到一個(gè)公式了，權(quán)值不能變了
2016-10-24 21:55:22
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在很多領(lǐng)域得到了很好的應(yīng)用，尤其是具有分布存儲(chǔ)、并行處理、自學(xué)習(xí)、自組織以及非線性映射等特點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用更加廣泛。嵌入式便攜設(shè)備也越來越多地得到應(yīng)用，多數(shù)是基于ARM內(nèi)核及現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列
2019-09-20 06:15:20
的支持。將恩智浦開發(fā)的硬件加速和軟件支持相結(jié)合，用戶能夠利用恩智浦邊緣處理產(chǎn)品組合的優(yōu)勢(shì)，并保證即使在部署了設(shè)備并投入實(shí)地使用之后，也能更高效地支持新興機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模型和操作員。
2023-02-17 13:51:16
求一個(gè)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器應(yīng)用于雙閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng)BP_PID控制器學(xué)習(xí)參數(shù)怎么設(shè)置？
2021-10-13 08:10:12
小女子做基于labview的蒸發(fā)過程中液位的控制，想使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制，請(qǐng)問這個(gè)控制方法可以嗎？有誰會(huì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制么。。。叩謝
2016-09-23 13:43:16
的研究具有重要意義.模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊系統(tǒng)相結(jié)合的新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，把它應(yīng)用于語音識(shí)別系統(tǒng)，使系統(tǒng)不僅具有非線性、自適應(yīng)性、魯棒性和自學(xué)習(xí)等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本來的優(yōu)勢(shì)，也具有模糊推理和模糊劃分等模糊邏輯全文下載
2010-05-06 09:05:35
脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式有哪幾種？
2021-10-26 06:58:01
解析深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與視覺實(shí)踐
2020-06-14 22:21:12
（BNN）加速器 ? 軟件工具——從Caffe/TensorFlow到FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器工具、Lattice Radiant?設(shè)計(jì)軟件和Lattice Diamond?設(shè)計(jì)軟件
2018-05-23 15:31:04
原文鏈接：【嵌入式AI部署&基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)篇】輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精述--MobileNet V1-3、ShuffleNet V1-2、NasNet深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用在圖像分類、物體檢測(cè)等機(jī)器
2021-12-14 07:35:25
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么意思
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一門活躍的邊緣性交叉學(xué)科.研究它的發(fā)展過程和前沿問題，具有重要的理論意義
2010-03-06 13:39:013296 將 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模型應(yīng)用于天線設(shè)計(jì)中，可以提高天線設(shè)計(jì)的效率和精度。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一旦被訓(xùn)練成功，再次使用其進(jìn)行天線設(shè)計(jì)時(shí)，可以充分發(fā)揮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和泛化能力，提高
2011-06-22 16:42:16
67 運(yùn)動(dòng)控制 是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于機(jī)器人控制的重要內(nèi)容。本文就人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)正解問題進(jìn)行研究, 通過建立機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型, 給出了相應(yīng)的BP 算法, 并對(duì)2R、
2011-06-28 11:04:3238 機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)在各個(gè)行業(yè)得到了大規(guī)模的廣泛應(yīng)用，并為提升業(yè)務(wù)流程的效率、提高生產(chǎn)率做出了極大的貢獻(xiàn)。這篇文章主要介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)中最先進(jìn)的算法之一——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的八種不同架構(gòu)，并從原理和適用范圍進(jìn)行了
2018-01-10 16:30:0811405 
本文簡(jiǎn)述了機(jī)器學(xué)習(xí)核心結(jié)構(gòu)的歷史發(fā)展，并總結(jié)了研究者需要熟知的 8 個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。
2018-02-26 18:40:501004 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類基于誤差逆向傳播 (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 15:17:1542819 
和NeuPro AI處理器上 CEVA宣布其獲獎(jiǎng)的CEVA 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CDNN) 編譯器的最新版本支持開放式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換Open Neural Network Exchange(ONNX)格式。 CEVA
2018-11-01 00:35:02286 本文檔的詳細(xì)介紹的是快速了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的教程資料免費(fèi)下載主要內(nèi)容包括了：機(jī)器學(xué)習(xí)概述，線性模型，前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化與正則化，記憶與注意力機(jī)制，無監(jiān)督學(xué)習(xí)，概率圖模型，玻爾茲曼機(jī)，深度信念網(wǎng)絡(luò)，深度生成模型，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)
2019-02-11 08:00:0025 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 本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的學(xué)習(xí)課件免費(fèi)下載包括了:1生物神經(jīng)元模型，2人工神經(jīng)元模型，3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法
2021-01-20 11:20:057 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將深度學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)能力應(yīng)用于豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)將物體及其對(duì)應(yīng)關(guān)系描述為圖中用線連成的點(diǎn)。
2022-11-03 22:46:24925 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將深度學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)能力應(yīng)用于豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)將物體及其對(duì)應(yīng)關(guān)系描述為圖中用線連成的點(diǎn)。
2022-11-08 09:19:251884 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 09:14:442256 隨著人工智能(AI)技術(shù)的快速發(fā)展，AI可以越來越多地支持以前無法實(shí)現(xiàn)或者難以實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用。本文基于此解釋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)及其對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的意義。CNN是一種能夠從復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取特征
2023-03-11 23:10:04523 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是機(jī)器算法嗎? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是機(jī)器算法的一種，它通常被用于圖像、語音、文本等數(shù)據(jù)的處理和分類。隨著深度學(xué)習(xí)的興起，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐漸成為了圖像、語音等領(lǐng)域中最熱門的算法之一。 卷積
2023-08-21 16:49:48437 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其主要特點(diǎn)是由多層神經(jīng)元構(gòu)成，可以根據(jù)數(shù)據(jù)自動(dòng)調(diào)整神經(jīng)元之間的權(quán)重，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，主要應(yīng)用于圖像和視頻處理領(lǐng)域。
2023-08-21 17:07:361869 cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型 生成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最初被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)
2023-08-21 17:11:47681 Network, NN）或神經(jīng)計(jì)算（Neurocomputing）。ANN具有自適應(yīng)學(xué)習(xí)、自適應(yīng)處理能力和良好的非線性建模能力，可應(yīng)用于模式識(shí)別、分類、預(yù)測(cè)、辨識(shí)、控制等領(lǐng)域，并在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域發(fā)揮
2023-08-22 16:45:182941
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