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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以指向兩種，一個(gè)是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

通過(guò)建立既可解釋又準(zhǔn)確的模型來(lái)改良這種錯(cuò)誤的二分法。關(guān)鍵是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與決策樹(shù)相結(jié)合，在使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行低級(jí)決策時(shí)保留高級(jí)的可解釋性。

2020-05-31 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI 決策樹(shù) 8843 0

解讀多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播原理

要訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們需要“訓(xùn)練數(shù)據(jù)集”。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集是由對(duì)應(yīng)目標(biāo)z（期望輸出）的輸入信號(hào)（x_1和 x_2）組成。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練是一個(gè)迭代過(guò)程。在每個(gè)迭代...

2017-10-18 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 8824 0

如何將CycleGAN用于風(fēng)格遷移并探索其在游戲圖形模型中的應(yīng)用

該網(wǎng)絡(luò)能夠理解原始域圖像中的對(duì)象，并對(duì)目標(biāo)域圖像中相同對(duì)象的外觀做相應(yīng)的變換。該網(wǎng)絡(luò)的算法實(shí)現(xiàn)經(jīng)訓(xùn)練后，可以將馬轉(zhuǎn)化為斑馬，將蘋(píng)果轉(zhuǎn)化為橙子，將照片轉(zhuǎn)化...

2019-02-11 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像深度學(xué)習(xí) 8778 0

感知機(jī)能做什么？

上面這個(gè) fit 函數(shù)中有個(gè) lr 和 epoch，它們分別代表了梯度下降法中的學(xué)習(xí)速率和迭代上限（p.s. 由后文的推導(dǎo)我們可以證明，對(duì)感知機(jī)模型來(lái)說(shuō)...

2018-04-04 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 8716 0

諧波檢測(cè)儀的基本原理、測(cè)量方法及應(yīng)用

在電力系統(tǒng)中，最理想電流與電壓波形是工頻下的正弦波，而實(shí)際中往往會(huì)存在不同的畸變，特別是在近些年配電網(wǎng)中變頻調(diào)速、換流器、電子設(shè)備等的不斷應(yīng)用，導(dǎo)致非線...

2020-02-26 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)諧波 8712 0

深度學(xué)習(xí)在機(jī)器視覺(jué)中的應(yīng)用與發(fā)展

開(kāi)源深度學(xué)習(xí)軟件最早出現(xiàn)在20世紀(jì)90年代，當(dāng)時(shí)出現(xiàn)了許多關(guān)鍵的算法突破。從那時(shí)起，計(jì)算機(jī)科學(xué)家已經(jīng)能夠更好地利用巨大的計(jì)算能力和數(shù)據(jù)，這對(duì)神經(jīng)系統(tǒng)的形...

2019-05-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 8706 0

深入淺出的介紹了深度學(xué)習(xí)的理論——用理論的力量橫掃深度學(xué)習(xí)！

很多機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題是深度為2的子案例，例如，輸入層和輸出層之間的一個(gè)隱含層。通常假設(shè)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)分布，等等。比起GD/SGD，可以使用不同算法，例如張...

2018-07-12 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 8698 0

機(jī)器學(xué)習(xí)基本過(guò)程

機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）本質(zhì)上就是讓計(jì)算機(jī)自己在數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，并根據(jù)所得到的規(guī)律對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

2022-10-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí) 8585 0

簡(jiǎn)單好上手的圖像分類教程！

簡(jiǎn)單好上手的圖像分類教程！構(gòu)建圖像分類模型的一個(gè)突破是發(fā)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）可以用來(lái)逐步地提取圖像內(nèi)容的更高層的表示。CNN不是預(yù)先處理數(shù)據(jù)以獲得紋...

2018-05-31 標(biāo)簽：谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 8494 0

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的損失函數(shù)層和Optimizers圖文解讀

對(duì)于許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)說(shuō)，最終要解決的問(wèn)題往往是最小化一個(gè)函數(shù)，我們通常稱這個(gè)函數(shù)叫損失函數(shù)。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里面同樣如此，損失函數(shù)層（CostLayer）和...

2017-11-30 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 8432 0

關(guān)于人工智能相關(guān)的故事

如果讓計(jì)算機(jī)去走迷宮，不會(huì)真的按照真實(shí)的道路前進(jìn)，而是從起點(diǎn)開(kāi)始分類，分成往A走的情況和往B走的情況等。接著往A走碰到的情況，以及往B走的情況，進(jìn)行分類...

2019-04-10 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)人工智能 8406 0

從頭開(kāi)始編寫(xiě)任何機(jī)器學(xué)習(xí)算法的6個(gè)步驟

在對(duì)模型有了基本的了解之后，是時(shí)候開(kāi)始進(jìn)行研究了。我建議使用大量資源。有些人用教科書(shū)學(xué)得更好，有些人用視頻學(xué)得更好。就我個(gè)人而言，我喜歡使用各種類型的資...

2018-09-28 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法機(jī)器學(xué)習(xí) 8400 0

基于語(yǔ)義布局的圖像合成更逼真、效果更好

本次實(shí)驗(yàn)在三個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行：Cityscapes、NYU和ADE20K。Cityscapes數(shù)據(jù)集包含的是城市道路景觀照，其中有3000張帶有精細(xì)標(biāo)記的...

2018-07-02 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像數(shù)據(jù)集 8379 0

真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到底要不要學(xué)習(xí)權(quán)重

難道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不用學(xué)權(quán)重也能完成各種任務(wù)？難道我們以為 CNN 學(xué)習(xí)到的圖像特征只是我們以為？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只不過(guò)是函數(shù)的排列組合，沒(méi)有其它意義？從這篇論文來(lái)看...

2019-06-16 標(biāo)簽：控制器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 8374 0

用人類智商測(cè)試題檢驗(yàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抽象推理能力

既然目的是讓AI做題，我們先得有題啊！當(dāng)然了，手動(dòng)搜集整理是不可能的，為了創(chuàng)建題庫(kù)，首先我們構(gòu)建了一個(gè)可以自動(dòng)生成推理題的生成器，它包含一組抽象元素，包...

2018-07-14 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 8374 0

圖像識(shí)別技術(shù)原理圖像識(shí)別算法有哪些

圖像處理(imageProcessing)利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析,以達(dá)到所需的結(jié)果。

2023-07-26 標(biāo)簽：編碼器存儲(chǔ)器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 8343 0

ICLR 2019論文解讀：膠囊圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PyTorch實(shí)現(xiàn)

上圖所示為CapsGNN的簡(jiǎn)化版本。它由三個(gè)關(guān)鍵模塊組成：1）基本節(jié)點(diǎn)膠囊提取模塊：GNN用于提取具有不同感受野的局部頂點(diǎn)特征，然后在該模塊中構(gòu)建主節(jié)點(diǎn)...

2019-03-29 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 pytorch 8333 0

一種基于區(qū)域生長(zhǎng)法與水平集相融合的肺部CT圖像的分割

本文應(yīng)用比較受歡迎的OSTU算法選取閾值?；驹硎牵豪瞄撝蛋阎狈綀D分為兩部分，當(dāng)被分成的兩部分方差最大時(shí)，獲得最優(yōu)閾值[8]。自適應(yīng)閾值法最終把DI...

2018-06-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像閾值 8316 0

ChatGPT背后的原理簡(jiǎn)析

　chatGPT是一種基于轉(zhuǎn)移學(xué) 習(xí)的大型語(yǔ)言模型，它使用GPT-2 （Generative PretrainedTransformer2）模型的技術(shù)，...

2023-02-09 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)OpenAI ChatGPT 8308 0

探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu)：?jiǎn)卧?神經(jīng)元、連接/權(quán)重/參數(shù)、偏置項(xiàng)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）幾乎可以在每個(gè)領(lǐng)域幫助我們用創(chuàng)造性的方式解決問(wèn)題。本文將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識(shí)。讀后你將對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有個(gè)大概了解，它是如何工作的？如何創(chuàng)建...

2020-10-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)元 8302 0

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Wi-Fi模塊又名串口Wi-Fi模塊，屬于物聯(lián)網(wǎng)傳輸層，功能是將串口或TTL電平轉(zhuǎn)為符合Wi-Fi無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信標(biāo)準(zhǔn)的嵌入式模塊，內(nèi)置無(wú)線網(wǎng)絡(luò)協(xié)議IEEE802.11b.g.n協(xié)議棧以及TCP/IP協(xié)議棧。傳統(tǒng)的硬件設(shè)備嵌入Wi-Fi模塊可以直接利用Wi-Fi聯(lián)入互聯(lián)網(wǎng)，是實(shí)現(xiàn)無(wú)線智能家居、M2M等物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的重要組成部分。
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MPU-6000（6050）為全球首例整合性6軸運(yùn)動(dòng)處理組件，相較于多組件方案，免除了組合陀螺儀與加速器時(shí)間軸之差的問(wèn)題，減少了大量的封裝空間。
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Proteus軟件是英國(guó)Lab Center Electronics公司出版的EDA工具軟件（該軟件中國(guó)總代理為廣州風(fēng)標(biāo)電子技術(shù)有限公司）。它不僅具有其它EDA工具軟件的仿真功能，還能仿真單片機(jī)及外圍器件。
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做單片機(jī)的工程師相比都堆循跡小車有所認(rèn)識(shí)，它是自動(dòng)引導(dǎo)機(jī)器人系統(tǒng)的基本應(yīng)用，那么今天小編就給大家介紹下自動(dòng)自動(dòng)循跡小車的原理，智能循跡小車的應(yīng)用，智能循跡小車程序，循跡小車用途等知識(shí)吧！
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LM2596是降壓型電源管理單片集成電路的開(kāi)關(guān)電壓調(diào)節(jié)器，能夠輸出3A的驅(qū)動(dòng)電流，同時(shí)具有很好的線性和負(fù)載調(diào)節(jié)特性。固定輸出版本有3.3V、5V、12V，可調(diào)版本可以輸出小于37V的各種電壓。
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光模塊(optical module)由光電子器件、功能電路和光接口等組成，光電子器件包括發(fā)射和接收兩部分。簡(jiǎn)單的說(shuō)，光模塊的作用就是光電轉(zhuǎn)換，發(fā)送端把電信號(hào)轉(zhuǎn)換成光信號(hào)，通過(guò)光纖傳送后，接收端再把光信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)。
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STM32系列基于專為要求高性能、低成本、低功耗的嵌入式應(yīng)用專門設(shè)計(jì)的ARM Cortex-M3內(nèi)核
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Nexperia是大批量生產(chǎn)基本半導(dǎo)體的領(lǐng)先專家，這些半導(dǎo)體是世界上每個(gè)電子設(shè)計(jì)都需要的組件。該公司廣泛的產(chǎn)品組合包括二極管、雙極晶體管、ESD 保護(hù)器件、MOSFET、GaN FET 以及模擬和邏輯IC。
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步進(jìn)驅(qū)動(dòng)器是一種將電脈沖轉(zhuǎn)化為角位移的執(zhí)行機(jī)構(gòu)。當(dāng)步進(jìn)驅(qū)動(dòng)器接收到一個(gè)脈沖信號(hào)，它就驅(qū)動(dòng)步進(jìn)電機(jī)按設(shè)定的方向轉(zhuǎn)動(dòng)一個(gè)固定的角度（稱為“步距角”），它的旋轉(zhuǎn)是以固定的角度一步一步運(yùn)行的。可以通過(guò)控制脈沖個(gè)數(shù)來(lái)控制角位移量，從而達(dá)到準(zhǔn)確定位的目的；同時(shí)可以通過(guò)控制脈沖頻率來(lái)控制電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)的速度和加速度，從而達(dá)到調(diào)速和定位的目的。
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COMSOL集團(tuán)是全球多物理場(chǎng)建模解決方案的提倡者與領(lǐng)導(dǎo)者。憑借創(chuàng)新的團(tuán)隊(duì)、協(xié)作的文化、前沿的技術(shù)、出色的產(chǎn)品，這家高科技工程軟件公司正飛速發(fā)展，并有望成為行業(yè)領(lǐng)袖。其旗艦產(chǎn)品COMSOL Multiphysics 使工程師和科學(xué)家們可以通過(guò)模擬，賦予設(shè)計(jì)理念以生命。
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服務(wù)機(jī)器人是機(jī)器人家族中的一個(gè)年輕成員，到目前為止尚沒(méi)有一個(gè)嚴(yán)格的定義。不同國(guó)家對(duì)服務(wù)機(jī)器人的認(rèn)識(shí)不同。
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　　SDK一般指軟件開(kāi)發(fā)工具包，軟件開(kāi)發(fā)工具包一般都是一些軟件工程師為特定的軟件包、軟件框架、硬件平臺(tái)、操作系統(tǒng)等建立應(yīng)用軟件時(shí)的開(kāi)發(fā)工具的集合。軟件開(kāi)發(fā)工具廣義上指輔助開(kāi)發(fā)某一類軟件的相關(guān)文檔、范例和工具的集合。
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TMS320F28335是一款TI高性能TMS320C28x系列32位浮點(diǎn)DSP處理器
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靜電防護(hù)

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為防止靜電積累所引起的人身電擊、火災(zāi)和爆炸、電子器件失效和損壞，以及對(duì)生產(chǎn)的不良影響而采取的防范措施。其防范原則主要是抑制靜電的產(chǎn)生，加速靜電泄漏，進(jìn)行靜電中和等。
ESP8266

ESP8266

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wifi模塊ESP8266的默認(rèn)波特率是115200，但是單片機(jī)不能達(dá)到那么快的傳輸速率，只能使用4800bps，那么設(shè)置的時(shí)候，必不可少的要先用轉(zhuǎn)串口調(diào)試下載器。

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