深度學習與圖神經網絡學習分享：CNN 經典網絡之-ResNet resnet 又叫深度殘差網絡 圖像識別準確率很高，主要作者是國人哦 深度網絡的退化問題 深度網絡難以訓練，梯度消失，梯度爆炸
2022-10-12 09:54:42
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感知器是所有神經網絡中最基本的，也是更復雜的神經網絡的基本組成部分。它只連接一個輸入神經元和一個輸出神經元。
2023-08-31 16:55:50671 
處理技術也可以通過深度學習來獲得更優(yōu)異的效果，比如去噪、超分辨率和跟蹤算法等。為了跟上時代的步伐，必須對深度學習與神經網絡技術有所學習和研究。本文將介紹深度學習技術、神經網絡與卷積神經網絡以及它們在相關領域中的應用。
2024-01-11 10:51:32596 
元函數(shù)的變形。實驗結果顯示，我們提出的網絡變形的神經網絡學習理念在標準數(shù)據集和典型的神經網絡上都是有效的?！ ?、報告題目：面向自然語言理解和機器翻譯的深度學習 報 告 人：張 民 蘇州大學 報告
2017-03-22 17:16:00
深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據的分布式特征表示?；逎y懂的概念，略微有些難以
2018-07-04 16:07:53
多層感知機 深度神經網絡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
03_深度學習入門_神經網絡和反向傳播算法
2019-09-12 07:08:05
源程序 5.3 Gaussian機 第6章自組織神經網絡 6.1 競爭型學習 6.2 自適應共振理論(ART)模型 6.3 自組織特征映射(SOM)模型 6.4 CPN模型 第7章 聯(lián)想
2012-03-20 11:32:43
近年來，深度學習的繁榮，尤其是神經網絡的發(fā)展，顛覆了傳統(tǒng)機器學習特征工程的時代，將人工智能的浪潮推到了歷史最高點。然而，盡管各種神經網絡模型層出不窮，但往往模型性能越高，對超參數(shù)的要求也越來越嚴格
2019-09-11 11:52:14
制造業(yè)而言，深度學習神經網絡開辟了令人興奮的研究途徑。為了實現(xiàn)從諸如高速公路全程自動駕駛儀的短時輔助模式到專職無人駕駛旅行的自動駕駛，汽車制造業(yè)一直在尋求讓響應速度更快、識別準確度更高的方法，而深度
2017-12-21 17:11:34
基于深度學習的神經網絡算法
2019-05-16 17:25:05
解析深度學習：卷積神經網絡原理與視覺實踐
2020-06-14 22:21:12
CV之YOLOv3：深度學習之計算機視覺神經網絡Yolov3-5clessses訓練自己的數(shù)據集全程記錄
2018-12-24 11:51:47
CV之YOLO：深度學習之計算機視覺神經網絡tiny-yolo-5clessses訓練自己的數(shù)據集全程記錄
2018-12-24 11:50:57
效率低下，所以，網絡圖片成為很多人的選擇，而網絡圖片往往因為特殊因素像素偏低，清晰度不夠，這時候，大家也許需要一款智能的圖像清晰化軟件來解決這個痛點，這里我給大家推薦一款人工智能模糊視頻模糊人像模糊圖像
2021-08-07 22:34:26
參考算法后，另一個重要的任務，就是選擇深度學習框架。深度學習框架是一種用于神經網絡算法開發(fā)的工具，其主要作用，是根據神經網絡結構，以數(shù)據集中的圖片和標注為輸入，計算得到與之對應的權重參數(shù)。神經網絡結構+對應
2020-05-18 17:13:24
的初學者。日記目標是構建深度學習環(huán)境，使用的是TensorFlow后端的Keras，Keras 是一個用 Python 編寫的高級神經網絡 API，它能夠以 TensorFlow, CNTK, 或者
2018-06-04 22:32:12
請問：我在用labview做BP神經網絡實現(xiàn)故障診斷，在NI官網找到了機器學習工具包（MLT），但是里面沒有關于這部分VI的幫助文檔，對于”BP神經網絡分類“這個范例有很多不懂的地方，比如
2017-02-22 16:08:08
TF之NN：matplotlib動態(tài)演示深度學習之tensorflow將神經網絡系統(tǒng)自動學習散點(二次函數(shù)+noise)并優(yōu)化修正并且將輸出結果可視化
2018-12-21 10:48:26
`本篇主要介紹：人工神經網絡的起源、簡單神經網絡模型、更多神經網絡模型、機器學習的步驟：訓練與預測、訓練的兩階段：正向推演與反向傳播、以TensorFlow + Excel表達訓練流程以及AI普及化教育之路。`
2020-11-05 17:48:39
項目名稱：基于PYNQ-Z2的神經網絡圖形識別試用計劃：申請理由：本人為一名嵌入式軟件工程師，對FPGA有一段時間的接觸，基于FPGA設計過簡單的ASCI數(shù)字芯片。目前正好在學習基于python
2019-01-09 14:48:59
，分享項目的開展，實施過程，結果，展示項目結果，并全程開源項目源碼。本人一直非常希望學習與實踐Xilinx Zynq系列FPGA芯片與基于FPGA的神經網絡技術，很高興能夠遇到這次PYNQ試用活動，望審核大大同意申請。
2018-12-19 11:36:24
學習和認知科學領域，是一種模仿生物神經網絡（動物的中樞神經系統(tǒng)，特別是大腦）的結構和功能的數(shù)學模型或計算模型，用于對函數(shù)進行估計或近似。神經網絡由大量的人工神經元聯(lián)結進行計算。大多數(shù)情況下人工神經網絡
2019-03-03 22:10:19
，使用imshow（）函數(shù)，繪制出我們待測試的數(shù)據，從圖中可以看出，我們待識別的數(shù)字為7。接下來調用查詢函數(shù)query（），將圖像數(shù)據作為輸入參數(shù)。最終的輸出為7，與期望一致，表明我們的神經網絡圖形識別
2019-03-18 21:51:33
` 本帖最后由 楓雪天 于 2019-3-2 23:12 編輯
本次試用PYNQ-Z2的目標作品是“基于PYNQ的神經網絡自動駕駛小車”。在之前的一個多月內，已經完成了整個項目初步實現(xiàn)，在接下來
2019-03-02 23:10:52
電子發(fā)燒友總結了以“神經網絡”為主題的精選干貨，今后每天一個主題為一期，希望對各位有所幫助！（點擊標題即可進入頁面下載相關資料）人工神經網絡算法的學習方法與應用實例（pdf彩版）卷積神經網絡入門資料MATLAB神經網絡30個案例分析《matlab神經網絡應用設計》深度學習和神經網絡
2019-05-07 19:18:14
今天學習了兩個神經網絡，分別是自適應諧振（ART）神經網絡與自組織映射（SOM）神經網絡。整體感覺不是很難，只不過一些最基礎的概念容易理解不清。首先ART神經網絡是競爭學習的一個代表，競爭型學習
2019-07-21 04:30:00
}或o koko_{k}）的誤差神經元偏倚的變化量：ΔΘ ΔΘ Delta Theta=學習步長η ηeta × ×imes 乘以神經元的誤差BP神經網絡算法過程網絡的初始化：包括權重和偏倚的初始化計算
2019-07-21 04:00:00
人工神經網絡(Artificial Neural Network，ANN)是一種類似生物神經網絡的信息處理結構，它的提出是為了解決一些非線性，非平穩(wěn)，復雜的實際問題。那有哪些辦法能實現(xiàn)人工神經網絡呢？
2019-08-01 08:06:21
，如何用一個神經網絡，寫出一套機器學習算法，來自動識別未知的圖像。一個 4 層的神經網絡輸入層經過幾層算法得到輸出層 實現(xiàn)機器學習的方法有很多，近年被人們討論得多的方法就是深度學習。 深度學習是一種實現(xiàn)
2018-05-11 11:43:14
準確的模型。有了上述機制，現(xiàn)在可以通過讓神經網絡模型學習各種問題來自動解決問題，創(chuàng)建高精度模型，并對新數(shù)據進行推理。然而，由于單個神經網絡只能解決簡單的問題，人們嘗試通過構建深度神經網絡 (DNN
2023-02-17 16:56:59
簡單理解LSTM神經網絡
2021-01-28 07:16:57
分辨率、轉換、遷移、描述等等都已經可以使用深度學習技術實現(xiàn)。其背后的技術可以一言以蔽之：深度卷積神經網絡具有超強的圖像特征提取能力。其中，風格遷移算法的成功，其主要基于兩點：1.兩張圖像經過預訓練
2018-05-08 15:57:47
本文使用keras搭建神經網絡，實現(xiàn)基于深度學習算法的股票價格預測。本文使用的數(shù)據來源為tushare，一個免費開源接口；且只取開票價進行預測。import numpy as npimport
2022-02-08 06:40:03
利用ini文件前面板自動上色
2016-01-07 22:54:55
【深度學習】卷積神經網絡CNN
2020-06-14 18:55:37
《深度學習工程師-吳恩達》03卷積神經網絡—深度卷積網絡：實例探究 學習總結
2020-05-22 17:15:57
卷積神經網絡(CNN)究竟是什么，鑒于神經網絡在工程上經歷了曲折的歷史，您為什么還會在意它呢? 對于這些非常中肯的問題，我們似乎可以給出相對簡明的答案。
2019-07-17 07:21:50
十余年來快速發(fā)展的嶄新領域，越來越受到研究者的關注。卷積神經網絡（CNN）模型是深度學習模型中最重要的一種經典結構，其性能在近年來深度學習任務上逐步提高。由于可以自動學習樣本數(shù)據的特征表示，卷積
2022-08-02 10:39:39
卷積神經網絡的層級結構 卷積神經網絡的常用框架
2020-12-29 06:16:44
列文章將只關注卷積神經網絡 （CNN）。CNN的主要應用領域是輸入數(shù)據中包含的對象的模式識別和分類。CNN是一種用于深度學習的人工神經網絡。此類網絡由一個輸入層、多個卷積層和一個輸出層組成。卷積層是最重
2023-02-23 20:11:10
“狗”。深度學習主要應用在數(shù)據分析上，其核心技術包括：神經網絡搭建、神經網絡訓練及調用。CNN神經網絡訓練 機器視覺中的圖像預處理屬于傳統(tǒng)技術，包括形態(tài)變換、邊緣檢測、BLOB分析等。圖像在人眼和機器下
2018-05-31 09:36:03
【新技術發(fā)布】基于深度神經網絡的激光雷達物體識別系統(tǒng)及其嵌入式平臺部署激光雷達可以準確地完成三維空間的測量，具有抗干擾能力強、信息豐富等優(yōu)點，但受限于數(shù)據量大、不規(guī)則等難點，基于深度神經網絡
2021-12-21 07:59:18
基于深度神經網絡的激光雷達物體識別系統(tǒng)及其嵌入式平臺部署
2021-01-04 06:26:23
最近在學習電機的智能控制，上周學習了基于單神經元的PID控制，這周研究基于BP神經網絡的PID控制。神經網絡具有任意非線性表達能力，可以通過對系統(tǒng)性能的學習來實現(xiàn)具有最佳組合的PID控制。利用BP
2021-09-07 07:43:47
FPGA實現(xiàn)神經網絡關鍵問題分析基于FPGA的ANN實現(xiàn)方法基于FPGA的神經網絡的性能評估及局限性
2021-04-30 06:58:13
基于光學芯片的神經網絡訓練解析，不看肯定后悔
2021-06-21 06:33:55
，看一下 FPGA 是否適用于解決大規(guī)模機器學習問題。卷積神經網絡是一種深度神經網絡 (DNN)，工程師最近開始將該技術用于各種識別任務。圖像識別、語音識別和自然語言處理是 CNN 比較常見的幾大應用。
2019-06-19 07:24:41
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=5725 神經網絡是一種基于現(xiàn)有數(shù)據創(chuàng)建預測的計算系統(tǒng)。如何構建神經網絡？神經網絡包括：輸入層：根據現(xiàn)有數(shù)據獲取輸入的層隱藏層：使用反向傳播優(yōu)化輸入變量權重的層，以提高模型的預測能力輸出層：基于輸入和隱藏層的數(shù)據輸出預測
2021-07-12 08:02:11
人工智能下面有哪些機器學習分支？如何用卷積神經網絡（CNN）方法去解決機器學習監(jiān)督學習下面的分類問題？
2021-06-16 08:09:03
稱為BP神經網絡。采用BP神經網絡模型能完成圖像數(shù)據的壓縮處理。在圖像壓縮中，神經網絡的處理優(yōu)勢在于：巨量并行性；信息處理和存儲單元結合在一起；自組織自學習功能。與傳統(tǒng)的數(shù)字信號處理器DSP
2019-08-08 06:11:30
《深度學習工程師-吳恩達》02改善深層神經網絡--超參數(shù)優(yōu)化、batch正則化和程序框架 學習總結
2020-06-16 14:52:01
吳恩達機器學習筆記之神經網絡參數(shù)的反向傳播算法
2019-05-22 15:11:21
1、加速神經網絡的必備開源項目 到底純FPGA適不適合這種大型神經網絡的設計？這個問題其實我們不適合回答，但是FPGA廠商是的實際操作是很有權威性的，現(xiàn)在不論是Intel還是Xilinx都沒有在
2022-10-24 16:10:50
脈沖神經網絡的學習方式有哪幾種？
2021-10-26 06:58:01
CV之YOLOv3：深度學習之計算機視覺神經網絡Yolov3-5clessses訓練自己的數(shù)據集全程記錄(第二次)——Jason niu
2018-12-24 11:52:25
原文鏈接：【嵌入式AI部署&基礎網絡篇】輕量化神經網絡精述--MobileNet V1-3、ShuffleNet V1-2、NasNet深度神經網絡模型被廣泛應用在圖像分類、物體檢測等機器
2021-12-14 07:35:25
關于遺傳算法和神經網絡的
2013-05-19 10:22:16
BP神經網絡圖像壓縮算法乘累加單元的FPGA設計
0 引 言??? 神經網絡(Neural Networks)是人工神經網絡(Ar-tificial Neural Networks)的簡稱，是當前的研究熱點之一。人
2009-11-13 09:50:051408 BP神經網絡圖像壓縮算法乘累加單元的FPGA設計
概 述神經網絡(Neural Networks)是人工神經網絡(Ar-tificial Neural Networks)的簡稱，是當前的研究熱點之一。人腦在接受視覺
2010-03-29 10:05:12727 
微軟研究人員在深度神經網絡（deep neural network）上取得突破，
使其在性能上能趕上目前最先進的語音識別技術。
2016-08-17 11:54:06
47 神經網絡圖像壓縮算法的FPGA實現(xiàn)技術研究，下來看看
2016-09-17 07:29:2319 《神經網絡與深度學習》講義
2017-07-20 08:58:240 利用深度壓縮和DSD訓練來提高預測精度。 深度神經網絡已經成為解決計算機視覺、語音識別和自然語言處理等機器學習任務的最先進的技術。盡管如此，深度學習算法是計算密集型和存儲密集型的，這使得它難以被部署
2017-11-16 13:11:351602 
蛋白質二級結構預測是結構生物學中的一個重要問題。針對八類蛋白質二級結構預測，提出了一種基于遞歸神經網絡和前饋神經網絡的深度學習預測算法。該算法通過雙向遞歸神經網絡建模氨基酸間的局部和長程相互作用
2017-12-03 09:41:149 Statsbot深度學習開發(fā)者Jay Shah帶你入門神經網絡，一起了解自動編碼器、卷積神經網絡、循環(huán)神經網絡等流行的神經網絡類型及其應用。
2018-01-15 17:11:388954 深度學習和人工智能是 2017 年的熱詞；2018 年，這兩個詞愈發(fā)火熱，但也更加容易混淆。我們將深入深度學習的核心，也就是神經網絡。
2018-04-02 09:47:099201 
《神經網絡和深度學習》是一本免費的在線書。本書會教會你：
? 神經網絡，一種美妙的受生物學啟發(fā)的編程范式，可以讓計算機從觀測數(shù)據中進行學習
? 深度學習，一個強有力的用于神經網絡學習的眾多技術的集合
2018-08-02 17:47:310 由 Demi 于 星期四, 2018-09-06 09:33 發(fā)表 現(xiàn)在提到“神經網絡”和“深度神經網絡”，會覺得兩者沒有什么區(qū)別，神經網絡還能不是“深度”（deep）的嗎？我們常用
2018-09-06 20:48:01557 怎樣理解非線性變換和多層網絡后的線性可分，神經網絡的學習就是學習如何利用矩陣的線性變換加激活函數(shù)的非線性變換。
2018-10-23 14:44:213741 本文檔的詳細介紹的是快速了解神經網絡與深度學習的教程資料免費下載主要內容包括了：機器學習概述，線性模型，前饋神經網絡，卷積神經網絡，循環(huán)神經網絡，網絡優(yōu)化與正則化，記憶與注意力機制，無監(jiān)督學習，概率圖模型，玻爾茲曼機，深度信念網絡，深度生成模型，深度強化學習
2019-02-11 08:00:0025 深度學習需要更多的理論！這是學術界的一個共識。神經網絡十分強大，但往往不可預測。
2019-02-13 15:30:341692 如何基于深度神經網絡設計一個端到端的自動駕駛模型？如何設計一個基于增強學習的自動駕駛決策系統(tǒng)？
2019-04-29 16:44:054404 
本視頻主要詳細介紹了3d打印上色流程，分別是底色、色塊上色、色彩調整、局部細節(jié)上色、光感調整。
2019-05-19 09:31:098166 向神經網絡展示大量的人和車的圖片，并告知其哪一張是車，哪一張是人，最終，這個神經網絡就可以學會區(qū)分人和車。當新輸入一張車或人的圖片時，它會告訴你這是一個人還是一輛汽車。
2020-10-26 14:58:223549 
隨著深度學習技術的快速發(fā)展，許多研究者嘗試利用深度學習來解決文本分類問題，特別是在卷積神經網絡和循環(huán)神經網絡方面，出現(xiàn)了許多新穎且有效的分類方法。對基于深度神經網絡的文本分類問題進行分析，介紹
2021-03-10 16:56:5636 本文檔的主要內容詳細介紹的是神經網絡的方法學習課件免費下載包括了：神經網絡發(fā)展史，神經網絡理論基礎，深度神經網絡進展，發(fā)展趨勢與展望
2021-03-11 10:10:3716 神經網絡圖像壓縮是圖像壓縮和神經網絡領域的主要研究方向之一，基于多層前饋神經網絡的壓縮算法在神經網絡壓縮算法中最有代表性。本文結合國家某科研項目對該類算法的硬件實現(xiàn)進行研究，具有重要的理論和實用價值。
2021-03-22 16:06:5411 上逐步提高。由于可以自動學習樣本數(shù)據的特征表示，卷積神經網絡已經廣泛應用于圖像分類、目標檢測、語乂分割以及自然語言處理等領域。首先分析了典型卷積神經網絡模型為提髙其性能増加網絡深度以及寬度的模型結構，分析了采用注
2021-04-02 15:29:0420 3小時學習神經網絡與深度學習課件下載
2021-04-19 09:36:550 隨著深度學習的不斷發(fā)展，卷積神經網絡（CNN）在目標檢測與圖像分類中受到研究者的廣泛關注。CNN從 Lenet5網絡發(fā)展到深度殘差網絡，其層數(shù)不斷增加?；?b class="flag-6" style="color: red">神經網絡中“深度”的含義，在確保感受野相同
2021-05-19 16:11:005 深度學習是機器學習的一個子集，它使用神經網絡來執(zhí)行學習和預測。深度學習在各種任務中都表現(xiàn)出了驚人的表現(xiàn)，無論是文本、時間序列還是計算機視覺。
2022-04-07 10:17:051380 都離不開人工智能
領域研究者的長期努力．特別是最近這幾年，得益于數(shù)據的增多、計算能力的增
強、學習算法的成熟以及應用場景的豐富，越來越多的人開始關注這個“嶄新”的
研究領域：深度學習．深度學習以神經網絡為主要模型
2022-07-19 14:21:080 神經網絡（CNN）、長短期記憶（LSTM）和自動編碼器）徹底改變了。曾有學者將本次人工智能浪潮的興起歸因于三個條件，分別是： ·?計算資源的快速發(fā)展（如GPU） ·?大量訓練數(shù)據的可用性 ·?深度學習從歐氏空間數(shù)據中提取潛在特征
2022-09-22 10:16:34969 
在介紹卷積神經網絡之前，我們先回顧一下神經網絡的基本知識。就目前而言，神經網絡是深度學習算法的核心，我們所熟知的很多深度學習算法的背后其實都是神經網絡。
2023-02-23 09:14:442256 進化神經網絡是進化算法和深度學習兩者相結合的產物，在算法中神經網絡的權值和閾值在初始種群個體染色體中，再用進化算法優(yōu)化權值和閾值，同時具有深度神經網絡的自動構建和學習訓練模型的優(yōu)勢。
2023-04-07 16:21:35203 來源：青榴實驗室 1、引子 深度神經網絡(DNNs)最近在圖像分類或語音識別等復雜機器學習任務中表現(xiàn)出的優(yōu)異性能令人印象深刻。 在本文中，我們將了解深度神經網絡的基礎知識和三個最流行神經網絡：多層
2023-05-15 14:20:01550 
來源：青榴實驗室1、引子深度神經網絡(DNNs)最近在圖像分類或語音識別等復雜機器學習任務中表現(xiàn)出的優(yōu)異性能令人印象深刻。在本文中，我們將了解深度神經網絡的基礎知識和三個最流行神經網絡：多層神經網絡
2023-05-17 09:59:19946 
卷積神經網絡原理：卷積神經網絡模型和卷積神經網絡算法 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種基于深度學習的人工神經網絡，是深度學習技術的重要應用之
2023-08-17 16:30:30806 卷積神經網絡(Convolutional Neural Network，CNN)是一種深度學習神經網絡，主要用于圖像和視頻的識別、分類和預測，是計算機視覺領域中應用最廣泛的深度學習算法之一。該網絡模型可以自動從原始數(shù)據中學習有用的特征，并將其映射到相應的類別。
2023-08-21 17:03:461064 深度神經網絡是一種基于神經網絡的機器學習算法，其主要特點是由多層神經元構成，可以根據數(shù)據自動調整神經元之間的權重，從而實現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據進行預測和分類。卷積神經網絡是深度神經網絡的一種，主要應用于圖像和視頻處理領域。
2023-08-21 17:07:361867 深度神經網絡是深度學習的一種框架，它是一種具備至少一個隱層的神經網絡。與淺層神經網絡類似
2023-10-11 09:14:33363 
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