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(guò)深度學(xué)習(xí)解決若干問(wèn)題的案例越來(lái)越多。一些傳統(tǒng)的圖像
2024-01-11 10:51:32
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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
正在從事智能假肢的課題，需要用到，這篇給我的實(shí)現(xiàn)起到到很好的指導(dǎo)意義，特此轉(zhuǎn)載，也特此感謝作者，利用顏色傳感器讀取pH試紙的顏色，然后得到他代表的pH值。一開(kāi)始想擬合出一個(gè)關(guān)于RGB和pH的函數(shù)，但是總是效果不好。于是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)根據(jù)RGB判斷他的pH值。思路是首先利用MATLAB訓(xùn)練...
2021-08-17 08:19:35
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
03_深度學(xué)習(xí)入門(mén)_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(lài)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
制造業(yè)而言，深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)辟了令人興奮的研究途徑。為了實(shí)現(xiàn)從諸如高速公路全程自動(dòng)駕駛儀的短時(shí)輔助模式到專(zhuān)職無(wú)人駕駛旅行的自動(dòng)駕駛，汽車(chē)制造業(yè)一直在尋求讓響應(yīng)速度更快、識(shí)別準(zhǔn)確度更高的方法，而深度
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
MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2013-07-08 15:17:13
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
，得到訓(xùn)練參數(shù)2、利用開(kāi)發(fā)板arm與FPGA聯(lián)合的特性，在arm端實(shí)現(xiàn)圖像預(yù)處理已經(jīng)卷積核神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的池化、激活函數(shù)和全連接，在FPGA端實(shí)現(xiàn)卷積運(yùn)算3、對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)試。4、在基本實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上
2018-12-19 11:37:22
語(yǔ)言，使用numpy.dot方法即可計(jì)算矩陣乘法。 以上便是一個(gè)簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有了基本的認(rèn)識(shí)之后，我們才能進(jìn)行復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)。總結(jié)本文講解了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念及其工作原理，利用
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(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
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(jué)不是很難，只不過(guò)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
輻射劑量儀可以用在核電在，物理實(shí)驗(yàn)室，醫(yī)療機(jī)構(gòu)作為電子劑量計(jì)指示器。和ASPDC-21裝置配合可以組成自動(dòng)劑量控制系統(tǒng)。
2020-03-16 09:00:12
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
翻譯軟件都用了深度學(xué)習(xí)技術(shù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)關(guān)鍵模塊，通用性大大地增強(qiáng)，南北差異再也不是問(wèn)題了！ ◆◆◆ 可以看出，深度學(xué)習(xí)不僅作用于圖像，還可以延伸到更廣的領(lǐng)域。 隨著學(xué)界對(duì)深度學(xué)習(xí)研究越來(lái)越
2018-05-11 11:43:14
簡(jiǎn)單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-01-28 07:16:57
摘要： 在2018年3月13日云棲社區(qū)，來(lái)自哈爾濱工業(yè)大學(xué)的沈俊楠分享了典型模式-深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門(mén)。本文詳細(xì)介紹了關(guān)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程，并詳細(xì)介紹了各個(gè)階段模型的結(jié)構(gòu)及特點(diǎn)。哈爾濱工業(yè)大學(xué)的沈
2018-05-08 15:57:47
【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
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
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
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
【新技術(shù)發(fā)布】基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激光雷達(dá)物體識(shí)別系統(tǒng)及其嵌入式平臺(tái)部署激光雷達(dá)可以準(zhǔn)確地完成三維空間的測(cè)量，具有抗干擾能力強(qiáng)、信息豐富等優(yōu)點(diǎn)，但受限于數(shù)據(jù)量大、不規(guī)則等難點(diǎn)，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-12-21 07:59:18
基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激光雷達(dá)物體識(shí)別系統(tǒng)及其嵌入式平臺(tái)部署
2021-01-04 06:26:23
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
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
FPGA 上實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)。CNN 是一類(lèi)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在處理大規(guī)模圖像識(shí)別任務(wù)以及與機(jī)器學(xué)習(xí)類(lèi)似的其他問(wèn)題方面已大獲成功。在當(dāng)前案例中,針對(duì)在 FPGA 上實(shí)現(xiàn) CNN 做一個(gè)可行性研究
2019-06-19 07:24:41
如何利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)根據(jù)RGB判斷他的pH值？
2021-11-19 06:36:21
巡線智能車(chē)控制中的CNN網(wǎng)絡(luò)有何應(yīng)用？嵌入式單片機(jī)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)該怎樣去使用？如何利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去更好地控制巡線智能車(chē)呢？
2021-12-21 07:47:24
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
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Ar-tificial Neural Networks)的簡(jiǎn)稱(chēng)，是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一。人腦在接受視覺(jué)感官傳來(lái)的大量圖像信息后，能迅速做出反應(yīng)
2019-08-08 06:11:30
誰(shuí)有利用LABVIEW 實(shí)現(xiàn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序?。ㄎ矣玫陌姹臼?.6的 ）
2012-11-26 14:54:59
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
2018年全球第三大風(fēng)力發(fā)電機(jī)制造商論文下載地址：https://arxiv.org/pdf/1902.05625v1.pdf論文代碼地址：https://github.com/BinhangYuan/WaveletFCNN需要簡(jiǎn)單儲(chǔ)備的知識(shí)離散小波轉(zhuǎn)換（DWT）深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回顧離散小波變
2021-07-12 07:38:36
解析深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與視覺(jué)實(shí)踐
2020-06-14 22:21:12
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(lèi)、物體檢測(cè)等機(jī)器
2021-12-14 07:35:25
《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》講義
2017-07-20 08:58:24
0 針對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分布式多機(jī)多GPU上的加速訓(xùn)練問(wèn)題，提出一種基于虛擬化的遠(yuǎn)程多GPU調(diào)用的實(shí)現(xiàn)方法。利用遠(yuǎn)程GPU調(diào)用部署的分布式GPU集群改進(jìn)傳統(tǒng)一對(duì)一的虛擬化技術(shù)，同時(shí)改變深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分布式
2018-03-29 16:45:250 由 Demi 于 星期四, 2018-09-06 09:33 發(fā)表 現(xiàn)在提到“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”和“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，會(huì)覺(jué)得兩者沒(méi)有什么區(qū)別，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還能不是“深度”（deep）的嗎？我們常用
2018-09-06 20:48:01557 焦李成教授在報(bào)告中回顧了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷程，闡述了復(fù)雜影像的智能解譯與識(shí)別問(wèn)題，并激勵(lì)大家在人工智能領(lǐng)域勇攀學(xué)術(shù)高峰。
2018-11-26 11:16:2112272 針對(duì)低劑量計(jì)算機(jī)斷層掃描（ LDCT）重建圖像中存在大量噪聲的問(wèn)題，提出了一種平穩(wěn)小波的深度殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ SWT-CNN）模型，可以從LDCT圖像估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)劑量計(jì)算機(jī)斷層掃描（NDCT）圖像
2018-12-19 10:39:226 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(wú)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 近日，中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院生物醫(yī)學(xué)與健康工程研究所生物醫(yī)學(xué)光學(xué)與分子影像中心研究員劉成波團(tuán)隊(duì)、醫(yī)學(xué)人工智能研究中心研究員梁棟團(tuán)隊(duì)，與武漢協(xié)和醫(yī)院放射科教授鄭傳勝團(tuán)隊(duì)合作，提出基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2020-12-28 16:06:131707 隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，許多研究者嘗試利用深度學(xué)習(xí)來(lái)解決文本分類(lèi)問(wèn)題，特別是在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面，出現(xiàn)了許多新穎且有效的分類(lèi)方法。對(duì)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類(lèi)問(wèn)題進(jìn)行分析，介紹
2021-03-10 16:56:5636 OP27S低劑量率輻射報(bào)告
2021-04-14 17:29:333 REF05S低劑量率輻射報(bào)告
2021-04-14 19:16:403 AD844S低劑量率輻射報(bào)告
2021-04-16 08:15:066 REF02S低劑量率輻射報(bào)告
2021-04-18 18:00:281 AD8210S低劑量率輻射報(bào)告
2021-04-20 16:43:370 ADA4096-2S低劑量率輻射報(bào)告
2021-04-23 21:24:301 ADF4108S低劑量率輻射報(bào)告
2021-04-24 12:42:370 ADA4084-2S低劑量率輻射報(bào)告
2021-04-24 14:20:241 OP270S低劑量率輻射報(bào)告
2021-04-24 15:41:511 ADCLK925S低劑量率輻射報(bào)告
2021-04-24 16:53:170 OP400S低劑量輻射試驗(yàn)報(bào)告
2021-04-27 15:16:220 ADL5513S低劑量率輻射報(bào)告
2021-05-07 14:43:302 ADA4084-4S低劑量率輻射報(bào)告
2021-05-08 13:48:001 RH5596低劑量率輻射報(bào)告
2021-05-12 15:59:051 AD8212S低劑量率通用報(bào)告
2021-05-13 21:35:112 AD8138S低劑量率輻射報(bào)告
2021-05-13 21:39:020 AD8001S低劑量率輻射報(bào)告
2021-05-13 21:44:030 AD8346S低劑量率輻射報(bào)告
2021-05-14 15:28:440 AD8367S低劑量率輻射報(bào)告
2021-05-14 16:37:201 AD6645S低劑量率輻射報(bào)告
2021-05-14 16:50:302 AD8041S低劑量率輻射報(bào)告
2021-05-14 18:07:0611 ADL5501S：低劑量率通用報(bào)告
2021-05-17 18:30:390 AD9042S低劑量率輻射報(bào)告
2021-05-17 20:35:491 AD8182S低劑量率輻射報(bào)告
2021-05-17 20:49:570 DAC08S低劑量率輻射報(bào)告
2021-05-17 20:56:281 AD8351S低劑量率輻射報(bào)告
2021-05-17 20:58:440 AD8561S低劑量率輻射報(bào)告
2021-05-18 12:16:166 AD590S低劑量率輻射報(bào)告
2021-05-19 10:37:591 ADA4610-2S低劑量輻射報(bào)告
2021-05-21 09:13:071 OP470S低劑量率輻射報(bào)告
2021-05-22 20:16:061 OP484S低劑量率輻射報(bào)告
2021-05-23 09:02:513 OP471S低劑量輻射試驗(yàn)報(bào)告
2021-05-23 11:26:220 PM139S低劑量率輻射報(bào)告
2021-05-23 16:48:327 REF10S低劑量率通用輻射報(bào)告
2021-05-24 10:40:013 REF43S低劑量率輻射報(bào)告
2021-05-24 16:38:422 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 09:14:442254 來(lái)源：青榴實(shí)驗(yàn)室 1、引子 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNNs)最近在圖像分類(lèi)或語(yǔ)音識(shí)別等復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)和三個(gè)最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：多層
2023-05-15 14:20:01549 
來(lái)源：青榴實(shí)驗(yàn)室1、引子深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNNs)最近在圖像分類(lèi)或語(yǔ)音識(shí)別等復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)和三個(gè)最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2023-05-17 09:59:19946 
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種基于深度學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的重要應(yīng)用之
2023-08-17 16:30:30806 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(lèi)。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 17:07:361860 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的一種框架，它是一種具備至少一個(gè)隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。與淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類(lèi)似
2023-10-11 09:14:33363 
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