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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(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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詳解圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)原理2
圖深度學(xué)習(xí)(Graph Deep Learning) 多年來一直在加速發(fā)展。許多現(xiàn)實(shí)生活問題使GDL成為萬能工具:在社交媒體、藥物發(fā)現(xiàn)、芯片植入、預(yù)測(cè)、...
2023-03-17 標(biāo)簽:芯片神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué) 672 0
未來輕量級(jí)深度學(xué)習(xí)技術(shù)探索
除了輕量級(jí)架構(gòu)設(shè)計(jì)外,作者提到了可以應(yīng)用于壓縮給定架構(gòu)的各種高效算法。例如,量化方法 旨在減少數(shù)據(jù)所需的存儲(chǔ)空間,通常是通過用8位或16位數(shù)字代替32位...
2024-04-23 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu深度學(xué)習(xí) 665 0
他們探索了空間相干性和湍流對(duì)全息成像的影響,并提出了一種創(chuàng)新方法TWC-Swin,可以在存在這些干擾的情況下恢復(fù)高質(zhì)量的全息圖像。他們的研究成果以“利用...
2023-11-01 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全息深度學(xué)習(xí) 663 0
自動(dòng)駕駛中統(tǒng)一感知和預(yù)測(cè)的隱式占位流場(chǎng)!
作者使用一個(gè)多頭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來參數(shù)化預(yù)測(cè)的占位概率和流向量。該網(wǎng)絡(luò)以體素化的LiDAR數(shù)據(jù)、光柵地圖和一個(gè)包含個(gè)時(shí)空查詢點(diǎn)的小批量作為輸入,并行估計(jì)小批量的...
2023-07-12 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)自動(dòng)駕駛 660 0
本項(xiàng)研究中使用的電子鼻系統(tǒng)由氣體傳感器陣列、微控制器和計(jì)算機(jī)構(gòu)成(如圖2所示)。在這種情況下,一種金屬氧化物氣體傳感器被用于記錄呼出的氣體。
2023-07-11 標(biāo)簽:傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)氣體傳感器 658 0
PyTorch教程-9.5. 從零開始的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)
9.5. 從零開始的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the note...
2023-06-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pytorch 657 0
GPT-2 在此等體量的數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)不佳。隨著訓(xùn)練的進(jìn)行,我們來觀察計(jì)算成本 (通過浮點(diǎn)運(yùn)算數(shù)來衡量) 與模型性能 (通過驗(yàn)證集上的損失來衡量) 的聯(lián)動(dòng)關(guān)系。
2023-03-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu深度學(xué)習(xí) 654 0
深入探討機(jī)器學(xué)習(xí)的可視化技術(shù)
機(jī)器學(xué)習(xí)可視化(簡(jiǎn)稱ML可視化)一般是指通過圖形或交互方式表示機(jī)器學(xué)習(xí)模型、數(shù)據(jù)及其關(guān)系的過程。目標(biāo)是使理解模型的復(fù)雜算法和數(shù)據(jù)模式更容易,使技術(shù)和非技...
2024-04-25 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí) 654 0
今天我想要與大家分享的是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作方式,以及深度神經(jīng)與“傳統(tǒng)”機(jī)器學(xué)習(xí)模型的不同之處。
2023-05-25 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 653 0
世界最小LED可將手機(jī)攝像頭轉(zhuǎn)換為高分辨率顯微鏡
本研究中展示的未經(jīng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)允許研究人員使用新型光源,而無需事先了解光源光譜或光束輪廓,例如上面描述的新穎和最小的已知硅LED,通過完全商業(yè)化,未經(jīng)...
2023-05-10 標(biāo)簽:led神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)光二極管 650 0
PyTorch教程-10.4. 雙向遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
10.4. 雙向遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook...
2023-06-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pytorch 648 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超體?新國(guó)立LV lab提出全新網(wǎng)絡(luò)克隆技術(shù)
超體網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)為迅速擴(kuò)張的 Model Zoo,海量預(yù)訓(xùn)練模型可供使用。因此對(duì)于任意任務(wù) T,我們總能找到一個(gè)或多個(gè)模型,使得這些已有模型的任務(wù)能組...
2023-05-22 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 644 0
機(jī)器學(xué)習(xí)之人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(感知機(jī)算法)
1957年,弗蘭克·羅森布拉特(Frank Rosenblatt)從數(shù)學(xué)角度考察MP模型,并提出可以通過若干成對(duì)的輸入輸出數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法獲得ω和b的...
2023-07-15 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 643 0
Transformer迎來強(qiáng)勁競(jìng)爭(zhēng)者 新架構(gòu)Mamba引爆AI圈!
作為通用序列模型的骨干,Mamba 在語言、音頻和基因組學(xué)等多種模態(tài)中都達(dá)到了 SOTA 性能。在語言建模方面,無論是預(yù)訓(xùn)練還是下游評(píng)估,他們的 Mam...
2023-12-07 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI機(jī)器學(xué)習(xí) 643 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算會(huì)通過網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)層。對(duì)于給定層,每個(gè)神經(jīng)元的值通過相乘和累加上一層的神經(jīng)元值和邊權(quán)重來計(jì)算。計(jì)算非常依賴于多重累積運(yùn)算。DNN計(jì)算包括正向...
2023-02-28 標(biāo)簽:fpga神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu 642 0
本系列文章由三部分組成,主要探討卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的特性和應(yīng)用。CNN主要用于模式識(shí)別和對(duì)象分類。作為系列文章的第三部分,本文重點(diǎn)解釋如何使用硬件轉(zhuǎn)...
2023-07-10 標(biāo)簽:adi神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 636 0
機(jī)器學(xué)習(xí)引發(fā)對(duì)科學(xué)見解的反思簡(jiǎn)析
數(shù)學(xué)和物理是一對(duì)老朋友。長(zhǎng)期以來,它們見證了技術(shù)發(fā)展的起落,包括計(jì)算尺、計(jì)算器和Wolfram Alpha等輔助工具。
2023-03-03 標(biāo)簽:探測(cè)器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī) 636 0
LLM的Transformer是否可以直接處理視覺Token?
多種LLM Transformer都可以提升Visual Encoding。例如用LLaMA和OPT的不同Transformer層都會(huì)有提升,而且不同層...
2023-11-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛無監(jiān)督學(xué)習(xí) 635 0
基于Transformer和深度證據(jù)學(xué)習(xí)的立體匹配框架
作者在各種數(shù)據(jù)集上評(píng)估了所提出的ELFNet,包括Scene Flow ,KITTI 2012和KITTI 2015 和Middlebury 2014 ...
2023-09-18 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)Transformer 629 0
一個(gè)控制器可以最多執(zhí)行互相獨(dú)立的4個(gè)控制任務(wù)。剩余的CPU核心繼續(xù)執(zhí)行Windows任務(wù)。
2023-01-12 標(biāo)簽:cpu神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ethercat 627 0
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