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標(biāo)簽 > 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以指向兩種,一個是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),一個是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
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幫助新創(chuàng)公司獲取Cray公司人工智能實驗室的超級計算資源
Nyberg還指出,Machine Intelligence Garage進(jìn)行的研究發(fā)現(xiàn),隨著機(jī)器學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展,可信的基準(zhǔn)測試和性能建模將變得越來...
2018-06-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 3022 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系設(shè)計的理論實現(xiàn)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),簡稱CNN,常用于視覺圖像分析的深度學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。形象地來說,這些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)就是由生物的神經(jīng)元抽象擬合而成的。正如,每個生物神經(jīng)元可以...
2020-05-24 標(biāo)簽:濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動駕駛 3016 0
建立一個源于StackExchange的新數(shù)據(jù)集
作為頂會,評選“最佳論文”和“終身成就獎”幾乎已經(jīng)是一項“標(biāo)配”,ACL也不例外。往年會議通常會在正會上宣布獲獎?wù)撐?嘉賓,但今年主辦方在會議前一個月就...
2018-06-30 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 3005 0
利用進(jìn)化后的反向傳播算法實現(xiàn)快速、高效的訓(xùn)練
研究人員提出了一種離線型端到端訓(xùn)練的鑒別目標(biāo)跟蹤方法。在Python中可以使用PyTorch實現(xiàn),新方法是通過迭代優(yōu)化從具有辨別性的學(xué)習(xí)損失中衍生得出的...
2019-04-24 標(biāo)簽:谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 3002 0
一文詳解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別
深度學(xué)習(xí)這幾年特別火,就像5年前的大數(shù)據(jù)一樣,不過深度學(xué)習(xí)其主要還是屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的范疇領(lǐng)域內(nèi),所以這篇文章里面我們來嘮一嘮機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法流程區(qū)別。
2023-09-06 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法人工智能 2999 0
基于FPGA器件實現(xiàn)CNN加速系統(tǒng)的硬件設(shè)計
隨著近些年深度學(xué)習(xí)的迅速發(fā)展和廣泛的應(yīng)用,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)已經(jīng)成為檢測和識別領(lǐng)域最好的方法,它可以自動地從數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)提取特征,而且網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越多,...
2020-07-15 標(biāo)簽:fpga神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 2997 0
探討一些可用于解釋機(jī)器學(xué)習(xí)模型的不同技術(shù)
下圖則闡述了在需要清晰簡單的模型可解釋性時,通常首選白盒模型 (具有線性和單調(diào)函數(shù)) 的原因。圖的上半部顯示,隨著年齡的增長,購買數(shù)量會增加,模型的響應(yīng)...
2019-04-04 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2990 0
?物聯(lián)網(wǎng)的特點有哪些 物聯(lián)網(wǎng)的常見應(yīng)用有哪些
物聯(lián)網(wǎng)的每個節(jié)點為整個系統(tǒng)提供自己處理獲得的信息或決策數(shù)據(jù),當(dāng)某個節(jié)點失效或數(shù)據(jù)發(fā)生變化時,整個系統(tǒng)會自動根據(jù)邏輯關(guān)系做出相應(yīng)調(diào)整。
2023-08-02 標(biāo)簽:傳感器存儲器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2989 0
近年來,基于視覺的傳感器在SLAM系統(tǒng)中顯示出顯著的性能、精度和效率提升。在這方面,視覺SLAM(VSLAM)方法是指使用相機(jī)進(jìn)行姿態(tài)估計和地圖生成的S...
2022-11-01 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序VSLAM 2985 0
Nature下一代計算架構(gòu)革命 從全光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始
近日,Nature刊載IBM新研究,使用光學(xué)器件打造的“全光學(xué)”深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以比傳統(tǒng)計算方式的能效更高,同時具備可擴(kuò)展性、無需光電轉(zhuǎn)換和高帶寬等優(yōu)勢。...
2019-05-13 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)光學(xué)器件 2983 0
2020年圖機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢
本文寫作目的并非介紹圖機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念,如圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Graph Neural Network,GNN),而是揭示我們可以在頂級學(xué)術(shù)會議上看到的前沿研...
2020-08-31 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 2974 0
避障是指移動機(jī)器人在行走過程中,通過傳感器感知到在其規(guī)劃路線上存在靜態(tài)或動態(tài)障礙物時,按照 一定的算法實時更新路徑,繞過障礙物,最后達(dá)到目標(biāo)點。從原理上...
2016-11-25 標(biāo)簽:傳感器機(jī)器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2966 0
面向機(jī)器學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)突變算法
與最先進(jìn)的人工設(shè)計架構(gòu)、基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的架構(gòu)搜索方法、以及基于進(jìn)化算法的其他自動化方法的結(jié)果相比,結(jié)構(gòu)突變算法在分類錯誤上稍高出前幾種方法,但耗時要少得多...
2018-09-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2966 0
DeepMind生成查詢網(wǎng)絡(luò)GQN,從一個場景的少量2D照片中重新生成3D
GQN的生成網(wǎng)絡(luò)能夠以非常精確的方式從新的視角“想象”先前未觀察到的場景。當(dāng)給定一個場景表示和新的攝像機(jī)視點時,它會生成清晰的圖像,而不需要事先說明透視...
2018-07-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)DeepMind 2962 0
機(jī)器學(xué)習(xí)常用術(shù)語匯總,中英對照!
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上執(zhí)行梯度下降法的主要算法。該算法會先按前向傳播方式計算(并緩存)每個節(jié)點的輸出值,然后再按反向傳播遍歷圖的方式計算損失函數(shù)值相對于每個參數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)。
2023-03-13 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí) 2958 0
本文對機(jī)器學(xué)習(xí)的一些基本概念給出了簡要的介紹,并對不同任務(wù)中使用不同類型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法給出一點建議。
2019-01-15 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 2957 0
芯片制造流程及產(chǎn)生的相關(guān)缺陷和芯片缺陷檢測任務(wù)分析
在芯片生產(chǎn)制造過程中,各工藝流程環(huán)環(huán)相扣,技術(shù)復(fù)雜,材料、環(huán)境、工藝參數(shù)等因素的微變常導(dǎo)致芯片產(chǎn)生缺陷,影響產(chǎn)品良率。
2024-02-23 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器視覺芯片制造 2954 0
全連接層“忽視”了數(shù)據(jù)的形狀,3維數(shù)據(jù)被拉平為1維數(shù)據(jù);形狀因含有重要的空間信息:①空間臨近的像素為相似的值,相距較遠(yuǎn)的像素沒什么關(guān)系;②RBG的各個通...
2020-08-28 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)cnn 2953 0
強(qiáng)勢的點云處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PointNe介紹
PointNet++是Charles R. Qi團(tuán)隊在PointNet論文基礎(chǔ)上改進(jìn)版本,其核心是提出了多層次特征提取結(jié)構(gòu),有效提取局部特征提取,和全局特征。
2023-01-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RGBFPS 2952 0
理解量子計算機(jī)學(xué)習(xí)任務(wù)方面取得的新進(jìn)展
谷歌已經(jīng)證明了量子計算也能解決傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中的圖像分類問題,而且隨著技術(shù)發(fā)展,量子計算機(jī)將在在學(xué)習(xí)能力上超越經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2018-12-27 標(biāo)簽:谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2943 0
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