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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)

如何在Excel中搭建人臉識(shí)別的CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)有了非常廣泛的應(yīng)用，國(guó)內(nèi)大規(guī)模監(jiān)控系統(tǒng)背后運(yùn)用的技術(shù)就是人臉識(shí)別。

2018-08-12 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別 CNN 7456 0

SAN基于卷積自動(dòng)編碼器進(jìn)行受限優(yōu)化：最大化某一分類器表現(xiàn)的同時(shí)最小化另一分類器表現(xiàn)

正如我們的BTAS 2018論文提到的，我們最近致力于通過(guò)增強(qiáng)數(shù)據(jù)集等措施改善原SAN模型的概括性表現(xiàn)。例如，為了避免Buolamwini等在Gende...

2018-08-11 標(biāo)簽：編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器 3554 0

DeepMind為視覺(jué)問(wèn)題回答提出了一種新的硬注意力機(jī)制

然而，在基于梯度的學(xué)習(xí)框架（如深度學(xué)習(xí)）中存在一個(gè)關(guān)鍵的缺點(diǎn)：因?yàn)檫x擇要處理的信息的過(guò)程是離散化的，因此也就是不可微分的，所以梯度不能反向傳播到選擇機(jī)制...

2018-08-10 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)機(jī)器學(xué)習(xí) 6469 0

一個(gè)DCN模型從嵌入和堆積層開始

可以看到，交叉網(wǎng)絡(luò)的特殊結(jié)構(gòu)使交叉特征的程度隨著層深度的增加而增大。多項(xiàng)式的最高程度（就輸入X0而言）為L(zhǎng)層交叉網(wǎng)絡(luò)L + 1。如果用Lc表示交叉層數(shù)，...

2018-08-09 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交叉網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 4499 0

SpiNNaker為模擬大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供高性能平臺(tái)

科研人員利用一個(gè)名為SpiNNaker的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算機(jī)開展大腦仿真實(shí)驗(yàn)，取得的效果與利用傳統(tǒng)超級(jí)計(jì)算機(jī)進(jìn)行仿真獲取的最佳效果不相上下。

2018-08-09 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超級(jí)計(jì)算機(jī) 4803 0

利用TensorFlow.js，D3.js 和 Web 的力量使訓(xùn)練模型的過(guò)程可視化

TensorFlow.js 將機(jī)器學(xué)習(xí)引入 JavaScript 和 Web。我們將利用這個(gè)很棒的框架來(lái)構(gòu)建一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這個(gè)模型將能夠按大聯(lián)...

2018-08-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)TensorFlow 7291 0

一種基于CNN的通用框架來(lái)區(qū)別自然圖像NIs與計(jì)算機(jī)生成圖像CG之間的差異

我們使用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)包括 Columbia Photo-graphic 與 PRCG 數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)庫(kù)由三組圖像組成：(1) 從40個(gè) 3D 圖形網(wǎng)站中獲取...

2018-08-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像 CNN 4891 0

殺馬特教授和他的新技術(shù)究竟如何？paGAN：逼真動(dòng)畫人物生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

“在Ian Goodfellow的開創(chuàng)性工作和NVIDIA的大量精彩工作的基礎(chǔ)上，已經(jīng)證明可以訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)合成高質(zhì)量的面部圖像?！崩桀椇退膱F(tuán)隊(duì)想知道...

2018-08-08 標(biāo)簽：3D 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺(jué) 5172 0

淺析2018人工智能曲線五個(gè)階段的關(guān)鍵技術(shù)

工智能被廣為關(guān)注，但是一些想法恐難達(dá)到預(yù)期。本成熟度曲線將追蹤AI基本趨勢(shì)和未來(lái)創(chuàng)新，以確定人工智能技術(shù)發(fā)展的范圍、狀態(tài)、價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)。

2018-08-08 標(biāo)簽：FPGA 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 6878 0

引入Mask R-CNN思想通過(guò)語(yǔ)義分割進(jìn)行任意形狀文本檢測(cè)與識(shí)別

網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)由四部分組成，骨干網(wǎng)feature pyramid network (FPN) ，文本候選區(qū)域生成網(wǎng)絡(luò)region proposal netw...

2018-08-07 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)文本 1.5萬(wàn) 0

一種利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)設(shè)計(jì)mobile CNN模型的自動(dòng)神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索方法

具體來(lái)說(shuō)，我們提出一種用于設(shè)計(jì)移動(dòng)端的CNN模型的自動(dòng)神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索方法，稱之為Platform-Aware神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索。圖1是Platform-Awar...

2018-08-07 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集強(qiáng)化學(xué)習(xí) 4083 0

什么是神經(jīng)算術(shù)邏輯單元？

為了推廣更加系統(tǒng)化的數(shù)值外推，我們提出了一種新的架構(gòu)，它將數(shù)字式信息表示為線性激活函數(shù)，使用原始算術(shù)運(yùn)算符進(jìn)行運(yùn)算，并由學(xué)習(xí)門控制。

2018-08-07 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元 3465 0

你知道機(jī)器深度學(xué)習(xí) 那你知道全新的進(jìn)化算法嗎

基于目前人類在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和機(jī)器深度學(xué)習(xí)取得的成就，很容易讓人產(chǎn)生計(jì)算機(jī)科學(xué)只包含這兩部分的錯(cuò)覺(jué)。一種全新的算法甚至比深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有更明顯的優(yōu)勢(shì)：...

2018-08-06 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法深度學(xué)習(xí) 3465 0

雖然加法和減法使得許多有用的系統(tǒng)泛化成為可能，但是可能需要學(xué)習(xí)更復(fù)雜的數(shù)學(xué)函數(shù)（例如乘法）的強(qiáng)健能力。圖2描述了這樣一個(gè)單元：神經(jīng)算術(shù)邏輯單元（NAL...

2018-08-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù) 3723 0

學(xué)會(huì)使用頂級(jí)算法的秘訣是什么？如何找到合適的學(xué)習(xí)率?

學(xué)習(xí)率是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最重要的一個(gè)超參數(shù)，但直到最近，許多人才發(fā)現(xiàn)以前設(shè)置學(xué)習(xí)率的方式非常不當(dāng)。去年，Leslie N. Smith在arXiv上提交了一...

2018-08-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法深度學(xué)習(xí) 5754 0

機(jī)器學(xué)習(xí)中所需要的數(shù)學(xué)知識(shí)介紹

數(shù)學(xué)和代碼在機(jī)器學(xué)習(xí)研究中通常是高度混合的。大多數(shù)情況下，代碼都是直接從數(shù)學(xué)邏輯中形成，并且能用代碼語(yǔ)法展示出數(shù)學(xué)表示法。其實(shí)現(xiàn)在一些數(shù)據(jù)科學(xué)框架（例如...

2018-08-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 4499 0

自然語(yǔ)言處理中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詳細(xì)資料介紹和應(yīng)用

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）最開始是用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，然而現(xiàn)在也被廣泛用于自然語(yǔ)言處理中，而且有著不亞于RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的性能。

2018-08-04 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 自然語(yǔ)言處理 3288 0

基于CNN的方法在代表性的公共數(shù)據(jù)集上的性能優(yōu)于其他方法

最近深度學(xué)習(xí)技術(shù)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展為理解位置識(shí)別問(wèn)題提供了另一種方法。AlexNet [ 5 ]顯示，從CNNs中提取的特征經(jīng)過(guò)充分有效的訓(xùn)練，在分類...

2018-08-03 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 1.1萬(wàn) 0

漸進(jìn)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索技術(shù)

我們提出一種學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）結(jié)構(gòu)的新方法，該方法比現(xiàn)有的基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和進(jìn)化算法的技術(shù)更有效。使用了基于序列模型的優(yōu)化(SMBO)策略，在這種策...

2018-08-03 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 5681 0

盤點(diǎn)2018年人工智能技術(shù)突破性進(jìn)展

聰明的科技公司都不再單一的專注于自己的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)，而是著眼于未來(lái)，不斷創(chuàng)新技術(shù)，跨界融合打造一個(gè)整合的生態(tài)系統(tǒng)。

2018-08-02 標(biāo)簽：機(jī)器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 1.7萬(wàn) 0

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IoT是Internet of Things的縮寫，字面翻譯是“物體組成的因特網(wǎng)”，準(zhǔn)確的翻譯應(yīng)該為“物聯(lián)網(wǎng)”。物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things）又稱傳感網(wǎng)，簡(jiǎn)要講就是互聯(lián)網(wǎng)從人向物的延伸。
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硬件工程師Hardware Engineer職位要求熟悉計(jì)算機(jī)市場(chǎng)行情；制定計(jì)算機(jī)組裝計(jì)劃；能夠選購(gòu)組裝需要的硬件設(shè)備，并能合理配置、安裝計(jì)算機(jī)和外圍設(shè)備；安裝和配置計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)；保養(yǎng)硬件和外圍設(shè)備；清晰描述出現(xiàn)的計(jì)算機(jī)軟硬件故障。
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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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74LS74是雙D觸發(fā)器。功能多，可作雙穩(wěn)態(tài)、寄存器、移位寄存器、振蕩器、單穩(wěn)態(tài)、分頻計(jì)數(shù)器等功能。本章詳細(xì)介紹了74ls112的功能及原理，74ls74引腳圖及功能表，74ls112的應(yīng)用等內(nèi)容。
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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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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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　　SDK一般指軟件開發(fā)工具包，軟件開發(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)的開發(fā)工具的集合。軟件開發(fā)工具廣義上指輔助開發(fā)某一類軟件的相關(guān)文檔、范例和工具的集合。
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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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