為了訓練出高效可用的深層神經(jīng)網(wǎng)絡模型，在訓練時必須要避免過擬合的現(xiàn)象。過擬合現(xiàn)象的優(yōu)化方法通常有三種。
2020-12-02 14:17:24
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神經(jīng)網(wǎng)絡Matlab程序
2009-09-15 12:52:24
神經(jīng)網(wǎng)絡基本介紹
2018-01-04 13:41:23
第1章 概述 1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究與發(fā)展 1.2 生物神經(jīng)元 1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的構成 第2章人工神經(jīng)網(wǎng)絡基本模型 2.1 MP模型 2.2 感知器模型 2.3 自適應線性
2012-03-20 11:32:43
將神經(jīng)網(wǎng)絡移植到STM32最近在做的一個項目需要用到網(wǎng)絡進行擬合，并且將擬合得到的結果用作控制，就在想能不能直接在單片機上做神經(jīng)網(wǎng)絡計算，這樣就可以實時計算，不依賴于上位機。所以要解決的主要是兩個
2022-01-11 06:20:53
神經(jīng)網(wǎng)絡簡介
2012-08-05 21:01:08
制造業(yè)而言，深度學習神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡算法
2019-05-16 17:25:05
的復雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的，并具有自學習和自適應的能力。簡單來說，就是通過大量的樣本訓練神經(jīng)網(wǎng)絡，得到結論。接著就可以輸入新的信息，看最后得出怎樣的回應
2018-06-05 10:11:50
工智能應用開發(fā)可歸納為以下幾個步驟：（1）準備數(shù)據(jù)集在傳統(tǒng)的有監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡算法中，數(shù)據(jù)集對最終的算法性能起著決定性的關鍵作用。因此，神經(jīng)網(wǎng)絡算法訓練的首要任務，就是實現(xiàn)數(shù)據(jù)集的搜集工作。在機器視覺任務中，有
2020-05-18 17:13:24
FPGA加速的關鍵因素是什么？EdgeBoard中神經(jīng)網(wǎng)絡算子在FPGA中的實現(xiàn)方法是什么？
2021-09-28 06:37:44
MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡
2013-07-08 15:17:13
遞歸網(wǎng)絡newelm 創(chuàng)建一Elman遞歸網(wǎng)絡2. 網(wǎng)絡應用函數(shù)sim 仿真一個神經(jīng)網(wǎng)絡init 初始化一個神經(jīng)網(wǎng)絡adapt 神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應化train 訓練一個神經(jīng)網(wǎng)絡3. 權函數(shù)dotprod
2009-09-22 16:10:08
我在MATLAB中進行了神經(jīng)網(wǎng)絡模型訓練，然后將訓練好的模型的閾值和權值導出來，移植到STM32F407單片機上進行計算，但是在單片機上的計算結果和在MATLAB上的不一樣，一直找不到原因。代碼在
2020-06-16 11:14:28
請問：我在用labview做BP神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)故障診斷，在NI官網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡分類“這個范例有很多不懂的地方，比如
2017-02-22 16:08:08
習神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡，對于神經(jīng)網(wǎng)絡的實現(xiàn)是如何一直沒有具體實現(xiàn)一下：現(xiàn)看到一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡模型用于訓練的輸入數(shù)據(jù):對應的輸出數(shù)據(jù):我們這里設置：1：節(jié)點個數(shù)設置：輸入層、隱層、輸出層的節(jié)點
2021-08-18 07:25:21
`本篇主要介紹：人工神經(jīng)網(wǎng)絡的起源、簡單神經(jīng)網(wǎng)絡模型、更多神經(jīng)網(wǎng)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
的神經(jīng)網(wǎng)絡編程，想基于此開發(fā)板，進行神經(jīng)網(wǎng)絡的學習，訓練和測試神經(jīng)網(wǎng)絡。項目計劃：1.基于官方的文檔及資料，熟悉此開發(fā)板。2.測試官方demo，學習ARM內(nèi)核和FPGA如何協(xié)調(diào)工作。3.基于自己最近
2019-01-09 14:48:59
項目名稱：基于PYNQ的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡加速試用計劃：申請理由：本人研究生在讀，想要利用PYNQ深入探索卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的硬件加速，在PYNQ上實現(xiàn)圖像的快速處理項目計劃：1、在PC端實現(xiàn)Lnet網(wǎng)絡的訓練
2018-12-19 11:37:22
語言，使用numpy.dot方法即可計算矩陣乘法。 以上便是一個簡單神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理，對神經(jīng)網(wǎng)絡有了基本的認識之后，我們才能進行復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡設計?？偨Y本文講解了神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念及其工作原理，利用
2019-03-03 22:10:19
的數(shù)篇帖子里，我會圍繞“基于PYNQ的神經(jīng)網(wǎng)絡自動駕駛小車”項目，對整個項目的實現(xiàn)進行詳解，相信有電子設計基礎的網(wǎng)友們也可以很容易進行復現(xiàn)，制作并訓練一輛屬于自己的自動駕駛小車。 一、作品背景如今
2019-03-02 23:10:52
元，它決定了該輸入向量在地位空間中的位置。SOM神經(jīng)網(wǎng)絡訓練的目的就是為每個輸出層神經(jīng)元找到合適的權向量，以達到保持拓撲結構的目的。SOM的訓練過程其實很簡單，就是接收到一個訓練樣本后，每個輸出層神經(jīng)
2019-07-21 04:30:00
`BP神經(jīng)網(wǎng)絡首先給出只包含一個隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型（兩層神經(jīng)網(wǎng)絡）： BP神經(jīng)網(wǎng)絡其實由兩部分組成：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡：神經(jīng)網(wǎng)絡是前饋的，其權重都不回送到輸入單元，或前一層輸出單元（數(shù)據(jù)信息是單向
2019-07-21 04:00:00
這個網(wǎng)絡輸入和相應的輸出來“訓練”這個網(wǎng)絡，網(wǎng)絡根據(jù)輸入和輸出不斷地調(diào)節(jié)自己的各節(jié)點之間的權值來滿足輸入和輸出。這樣，當訓練結束后，我們給定一個輸入，網(wǎng)絡便會根據(jù)自己已調(diào)節(jié)好的權值計算出一個輸出。這就是神經(jīng)網(wǎng)絡的簡單原理。 神經(jīng)網(wǎng)絡原理下載-免費
2008-06-19 14:40:42
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Artificial Neural Network，ANN)是一種類似生物神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡呢？
2019-08-01 08:06:21
人工神經(jīng)網(wǎng)絡課件
2016-06-19 10:15:48
簡單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡
2021-01-28 07:16:57
圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
2019-08-20 12:05:29
優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡訓練方法有哪些？
2022-09-06 09:52:36
全連接神經(jīng)網(wǎng)絡和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)別
2019-06-06 14:21:42
請問用matlab編程進行BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測時，訓練結果很多都是合適的，但如何確定最合適的？且如何用最合適的BP模型進行外推預測？
2014-02-08 14:23:06
本文首先簡單的選取了少量的樣本并進行樣本歸一化，這樣就得到了可供訓練的訓練集和測試集。然后訓練了400×25×2的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡，最后對最初步的模型進行了誤差分析并找到了一種效果顯著的提升方法！
2021-07-12 06:49:37
以前的神經(jīng)網(wǎng)絡幾乎都是部署在云端（服務器上），設備端采集到數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡發(fā)送給服務器做inference（推理），結果再通過網(wǎng)絡返回給設備端。如今越來越多的神經(jīng)網(wǎng)絡部署在嵌入式設備端上，即
2021-12-23 06:16:40
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為什么適合圖像處理？
2022-09-08 10:23:10
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)究竟是什么，鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡在工程上經(jīng)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
等[16- 18]進行分類。特征提取和分類器的 設計是圖片分類等任務的關鍵，對分類結果的好壞 有著最為直接的影響。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡可以自動地從 訓練樣本中學習特征并且分類，解決了人工特征設計 的局限性
2022-08-02 10:39:39
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的層級結構 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的常用框架
2020-12-29 06:16:44
復雜數(shù)據(jù)中提取特征的強大工具。例如，這包括音頻信號或圖像中的復雜模式識別。本文討論了 CNN 相對于經(jīng)典線性規(guī)劃的優(yōu)勢。后續(xù)文章“訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡：什么是機器學習？——第2部分”將討論如何訓練CNN
2023-02-23 20:11:10
什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡？ImageNet-2010網(wǎng)絡結構是如何構成的？有哪些基本參數(shù)？
2021-06-17 11:48:22
上運行，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。但是，要在基于 Cortex-M 的微控制器上部署基于神經(jīng)網(wǎng)絡的 KWS，我們面臨著以下挑戰(zhàn)：1.
2021-07-26 09:46:37
為提升識別準確率，采用改進神經(jīng)網(wǎng)絡，通過Mnist數(shù)據(jù)集進行訓練。整體處理過程分為兩步：圖像預處理和改進神經(jīng)網(wǎng)絡推理。圖像預處理主要根據(jù)圖像的特征，將數(shù)據(jù)處理成規(guī)范的格式，而改進神經(jīng)網(wǎng)絡推理主要用于輸出結果。 整個過程分為兩個步驟：圖像預處理和神經(jīng)網(wǎng)絡推理。需要提前安裝Tengine框架，
2021-12-23 08:07:33
最近在學習電機的智能控制，上周學習了基于單神經(jīng)元的PID控制，這周研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的PID控制。神經(jīng)網(wǎng)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
摘 要：本文給出了采用ADXL335加速度傳感器來采集五個手指和手背的加速度三軸信息，并通過ZigBee無線網(wǎng)絡傳輸來提取手勢特征量，同時利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法進行誤差分析來實現(xiàn)手勢識別的設計方法
2018-11-13 16:04:45
FPGA實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡關鍵問題分析基于FPGA的ANN實現(xiàn)方法基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡訓練解析，不看肯定后悔
2021-06-21 06:33:55
【新技術發(fā)布】基于深度神經(jīng)網(wǎng)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(jù)量大、不規(guī)則等難點，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡
2021-12-21 07:59:18
基于深度神經(jīng)網(wǎng)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
有很多方法可以將經(jīng)過訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡模型部署到移動或嵌入式設備上。不同的框架在各種平臺上支持Arm，包括TensorFlow、PyTorch、Caffe2、MxNet和CNTK，如Android
2023-08-02 06:43:57
如何用stm32cube.ai簡化人工神經(jīng)網(wǎng)絡映射？如何使用stm32cube.ai部署神經(jīng)網(wǎng)絡？
2021-10-11 08:05:42
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=5725 神經(jīng)網(wǎng)絡是一種基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建預測的計算系統(tǒng)。如何構建神經(jīng)網(wǎng)絡？神經(jīng)網(wǎng)絡包括：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(jù)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(jīng)網(wǎng)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
訓練一個神經(jīng)網(wǎng)絡并移植到Lattice FPGA上，通常需要開發(fā)人員既要懂軟件又要懂數(shù)字電路設計，是個不容易的事。好在FPGA廠商為我們提供了許多工具和IP，我們可以在這些工具和IP的基礎上做
2020-11-26 07:46:03
神經(jīng)網(wǎng)絡(Neural Networks)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Ar-tificial Neural Networks)的簡稱，是當前的研究熱點之一。人腦在接受視覺感官傳來的大量圖像信息后，能迅速做出反應
2019-08-08 06:11:30
現(xiàn)有的圖數(shù)據(jù)規(guī)模極大，導致時序圖神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練需要格外長的時間，因此使用多GPU進行訓練變得成為尤為重要，如何有效地將多GPU用于時序圖神經(jīng)網(wǎng)絡訓練成為一個非常重要的研究議題。本文提供了兩種方式來
2022-09-28 10:37:20
的成分做為電路故障特征，再輸入給量子神經(jīng)網(wǎng)絡。不僅解決了一個可測試點問題，并提高了辨識故障類別的能力，而且在網(wǎng)絡訓練之前，利用主元分析降低了網(wǎng)絡輸入維數(shù)。通過實驗可以看出，這種方法不僅能實現(xiàn)模擬電路單軟軟故障診斷，也能實現(xiàn)多軟軟故障診斷，實驗統(tǒng)計結果表明：故障診斷率為100％。
2019-07-05 08:06:02
人工神經(jīng)網(wǎng)絡在AI中具有舉足輕重的地位，除了找到最好的神經(jīng)網(wǎng)絡模型和訓練數(shù)據(jù)集之外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡的另一個挑戰(zhàn)是如何在嵌入式設備上實現(xiàn)它，同時優(yōu)化性能和功率效率。 使用云計算并不總是一個選項，尤其是當
2021-11-09 08:06:27
當訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡用于應用的時候，權值是不是不能變了？？？？就是已經(jīng)訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡是不是相當于得到一個公式了，權值不能變了
2016-10-24 21:55:22
有提供編寫神經(jīng)網(wǎng)絡預測程序服務的嗎？
2011-12-10 13:50:46
求助地震波神經(jīng)網(wǎng)絡程序，共同交流??！
2013-05-11 08:14:19
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pid控制，請問這個控制方法可以嗎？有誰會神經(jīng)網(wǎng)絡pid控制么。。。叩謝
2016-09-23 13:43:16
求助大神 小的現(xiàn)在有個難題： 一組車重實時數(shù)據(jù) 對應一個車重的最終數(shù)值（一個一維數(shù)組輸入對應輸出一個數(shù)值） 這其中可能經(jīng)過均值、方差、去掉N個最大值、、、等等的計算 我的目的就是弄清楚這個中間計算過程 最近實在想不出什么好辦法就打算試試神經(jīng)網(wǎng)絡 請教大神用什么神經(jīng)網(wǎng)絡好求神經(jīng)網(wǎng)絡程序
2016-07-14 13:35:44
嵌入式設備自帶專用屬性，不適合作為隨機性很強的人工智能深度學習訓練平臺。想象用S3C2440訓練神經(jīng)網(wǎng)絡算法都會頭皮發(fā)麻，PC上的I7、GPU上都很吃力，大部分都要依靠服務器來訓練。但是一旦算法訓練
2021-08-17 08:51:57
最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡
2019-09-11 11:57:36
針對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡訓練采用BP算法比較依賴于網(wǎng)絡的初始條件,訓練時間較長,容易陷入局部極值的缺點,利用粒子群優(yōu)化算法(PSO)的全局搜索性能,將PSO用于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練過程.由于基本PSO算法存在
2010-05-06 09:05:35
CV之YOLOv3：深度學習之計算機視覺神經(jīng)網(wǎng)絡Yolov3-5clessses訓練自己的數(shù)據(jù)集全程記錄(第二次)——Jason niu
2018-12-24 11:52:25
我在matlab中訓練好了一個神經(jīng)網(wǎng)絡模型，想在labview中調(diào)用，請問應該怎么做呢？或者labview有自己的神經(jīng)網(wǎng)絡工具包嗎？
2018-07-05 17:32:32
原文鏈接：【嵌入式AI部署&基礎網(wǎng)絡篇】輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡精述--MobileNet V1-3、ShuffleNet V1-2、NasNet深度神經(jīng)網(wǎng)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
該文提出了一種用遞推最小二乘法訓練傅里葉基神經(jīng)網(wǎng)絡權值的頻譜分析方法。其主要思想是采用遞推最小二乘法訓練傅里葉基神經(jīng)網(wǎng)絡權值，根據(jù)權值獲得信號的幅度譜和相位譜
2009-11-11 15:52:36
16 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的信息系綜合評價系統(tǒng)的訓練算法
為了對基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的信息系統(tǒng)綜合評價系統(tǒng)進行訓練，必須確定網(wǎng)絡參數(shù)Wk ，bk
2009-02-27 09:36:12665 
基于自適應果蠅算法的神經(jīng)網(wǎng)絡結構訓練_霍慧慧
2017-01-03 17:41:580 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的聚類方法研究_胡偉
2017-03-16 09:37:530 神經(jīng)網(wǎng)絡模型的每一類學習過程通常被歸納為一種訓練算法。訓練的算法有很多，它們的特點和性能各不相同。問題的抽象人們把神經(jīng)網(wǎng)絡的學習過程轉化為求損失函數(shù)f的最小值問題。一般來說，損失函數(shù)包括誤差項和正則
2017-11-16 15:30:5412889 為提高大樣本集情況下BP神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練效率，提出了一種基于局部收斂權陣進化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡MapReduce訓練方法，以各Map任務基于其輸入數(shù)據(jù)分片訓練產(chǎn)生的局部收斂權陣作為初始種群，在Reduce
2017-11-23 15:07:4012 的訓練方法。我們將這種基于粒子群優(yōu)化的條件概率神經(jīng)網(wǎng)絡用于人臉年齡估計，實驗結果表明這種網(wǎng)絡能夠顯著地提高識別的準確率。
2018-01-08 16:35:500 針對深度神經(jīng)網(wǎng)絡在分布式多機多GPU上的加速訓練問題，提出一種基于虛擬化的遠程多GPU調(diào)用的實現(xiàn)方法。利用遠程GPU調(diào)用部署的分布式GPU集群改進傳統(tǒng)一對一的虛擬化技術，同時改變深度神經(jīng)網(wǎng)絡在分布式
2018-03-29 16:45:250 算法進行訓練。值得指出的是，BP算法不僅可用于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，還可以用于其他類型的神經(jīng)網(wǎng)絡，例如訓練遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡。但我們通常說 “BP 網(wǎng)絡” 時，一般是指用 BP 算法訓練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡。
2018-06-19 15:17:1542819 
為提升網(wǎng)絡結構的尋優(yōu)能力，提岀一種改進的深度神經(jīng)網(wǎng)絡結構搜索方法。針對網(wǎng)絡結構間距難以度量的問題，結合神經(jīng)網(wǎng)絡的結構搜索方案，設計基于圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡結構間距度量方式。對少量步數(shù)訓練和充分訓練
2021-03-16 14:05:463 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 （Convolutional Neural Network， CNN） 是一種源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡（Neural Network， NN）的深度機器學習方法，近年來在圖像識別領域取得了巨大
2021-03-25 09:45:217 深度學習是推動當前人工智能大趨勢的關鍵技術。在 MATLAB 中可以實現(xiàn)深度學習的數(shù)據(jù)準備、網(wǎng)絡設計、訓練和部署全流程開發(fā)和應用。聯(lián)合高性能 NVIDIA GPU 加快深度神經(jīng)網(wǎng)絡訓練和推斷。
2022-02-18 13:31:441714 神經(jīng)網(wǎng)絡是一個具有相連節(jié)點層的計算模型，其分層結構與大腦中的神經(jīng)元網(wǎng)絡結構相似。神經(jīng)網(wǎng)絡可通過數(shù)據(jù)進行學習，因此，可訓練其識別模式、對數(shù)據(jù)分類和預測未來事件。
2023-07-26 18:28:411622 
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型訓練步驟? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network, CNN）是一種常用的深度學習算法，廣泛應用于圖像識別、語音識別、自然語言處理等諸多領域。CNN
2023-08-21 16:42:00885 科學神經(jīng)網(wǎng)絡模型使用隨機梯度下降進行訓練，模型權重使用反向傳播算法進行更新。通過訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型解決的優(yōu)化問題非常具有挑戰(zhàn)性，盡管這些算法在實踐中表現(xiàn)出色，但不能保證它們會及時收斂到一個良好的模型
2023-12-30 08:27:54319 
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