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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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傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺對(duì)比深度學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)是一種技術(shù),它使用一種稱為梯度反向傳播的優(yōu)化技術(shù)來生成“程序”(也稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”),就像上面故事中學(xué)者學(xué)生編寫的那些程序一樣。
2024-03-31 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu人工智能 566 0
今天給大家一篇關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)調(diào)參技巧的文章。超參數(shù)調(diào)優(yōu)是機(jī)器學(xué)習(xí)例程中的基本步驟之一。該方法也稱為超參數(shù)優(yōu)化,需要搜索超參數(shù)的最佳配置以實(shí)現(xiàn)最佳性能。機(jī)器...
2024-03-23 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI機(jī)器學(xué)習(xí) 916 0
特高壓技術(shù)作為我國原創(chuàng)、世界領(lǐng)先、具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的重大創(chuàng)新,破解了遠(yuǎn)距離、大容量、低損耗輸電世界難題,是構(gòu)建特大型互聯(lián)電網(wǎng)、實(shí)現(xiàn)清潔能源在全國范圍高效...
2024-03-22 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)制器電流互感器 2896 0
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基本流程
訓(xùn)練經(jīng)過約50次左右迭代,在訓(xùn)練集上已經(jīng)能達(dá)到99%的正確率,在測(cè)試集上的正確率為90.03%,單純的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠提升的空間不大了,但kaggle上...
2024-03-20 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2942 0
光量子行走的高效機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)研究
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),僅利用相對(duì)于傳統(tǒng)態(tài)層析方法50%的測(cè)量基數(shù)目,即可實(shí)現(xiàn)平均保真度高達(dá)97.5%的開放光量子行走的完整混合量子態(tài)表征。
2024-03-19 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)量子計(jì)算 327 0
自動(dòng)駕駛車輛數(shù)據(jù)的中央集控處理策略
隨著毫米波雷達(dá)技術(shù)的演進(jìn),我們看到 4D 成像毫米波雷達(dá)的技術(shù)指標(biāo)比起傳統(tǒng) 3D 毫米波雷達(dá)有了大幅的改進(jìn),包括多了一個(gè)高度維度,看得更遠(yuǎn),點(diǎn)云更密集,...
2024-03-19 標(biāo)簽:傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛 469 0
超光學(xué)元件,最簡單的形式,是由一個(gè)平面上亞波長尺度納米柱陣列組成,每個(gè)柱子對(duì)穿過它的光引入局部相移。通過特殊排列這些柱子,可以控制光產(chǎn)生轉(zhuǎn)向和透鏡。
2024-03-18 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能成像系統(tǒng) 720 0
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 AI芯片的核心原理基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其中芯片內(nèi)部的處理單元模擬了生物神經(jīng)元的工作機(jī)制。每一個(gè)處理單元能夠獨(dú)立進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算,例如權(quán)...
2024-03-12 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元機(jī)器學(xué)習(xí) 5178 0
端到端方案則完全基于全棧神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn),直接輸入傳感器數(shù)據(jù),輸出轉(zhuǎn)向、制動(dòng)和加速信號(hào)。
2024-03-11 標(biāo)簽:傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特斯拉 1628 0
基于視覺的動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別的ResNeXt網(wǎng)絡(luò)詳解
VGG是基于AlexNet進(jìn)行改進(jìn)得到的網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)。AlexNet使用如11*11、7*7、5*5等較大卷積核,而VGG則采用連續(xù)的3*3卷積核進(jìn)行堆疊。
2024-03-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)vgg 1652 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能加速的有很多,當(dāng)然使用硬件加速是最可觀的了,而目前除了專用的NPU(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速單元),就屬于GPU對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速效果最好了
2024-03-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpusram 1092 0
什么是RNN (循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))?
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN) 是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu),它使用過去的信息來提高網(wǎng)絡(luò)處理當(dāng)前和將來輸入的性能。RNN 的獨(dú)特之處在于該網(wǎng)絡(luò)包含隱藏狀態(tài)和循環(huán)。
2024-02-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)rnn 4741 0
FPGA 和 GPU 最大的區(qū)別在于體系結(jié)構(gòu),F(xiàn)PGA 更適合做需要低延遲的流式處理,GPU 更適合做大批量同構(gòu)數(shù)據(jù)的處理。
2024-02-27 標(biāo)簽:FPGA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)云計(jì)算 887 0
人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)之間有什么關(guān)系呢?
人工智能是由約翰·麥卡錫(John McCarthy)于1956年提出來的,當(dāng)時(shí)的定義是“制造智能機(jī)器的科學(xué)與工程”。 現(xiàn)在的人工智能是指“研究、開發(fā)用...
2024-02-26 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 488 0
機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)全攻略
有監(jiān)督學(xué)習(xí)通常是利用帶有專家標(biāo)注的標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù),學(xué)習(xí)一個(gè)從輸入變量X到輸入變量Y的函數(shù)映射。Y = f (X),訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常是(n×x,y)的形式,其...
2024-02-25 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 412 0
芯片制造流程及產(chǎn)生的相關(guān)缺陷和芯片缺陷檢測(cè)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 2708 0
FPGA與GPU在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建中的對(duì)比研究
嵌入式工程師常見的情況是在硬件加速器(如FPGA)和主機(jī)CPU之間建立通信。這項(xiàng)工作因其繁瑣和容易出錯(cuò)而臭名昭著。
2024-02-22 標(biāo)簽:fpgacpu神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 973 0
什么是混合專家模型?混合專家模型 (MoEs)優(yōu)劣勢(shì)分析
門控網(wǎng)絡(luò)或路由: 這個(gè)部分用于決定哪些令牌 (token) 被發(fā)送到哪個(gè)專家。例如,在下圖中,“More”這個(gè)令牌可能被發(fā)送到第二個(gè)專家,而“Param...
2024-02-22 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AITransformer 5177 0
了解如何使用PyTorch構(gòu)建圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接應(yīng)用于圖數(shù)據(jù)集,您可以訓(xùn)練它們以預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)、邊緣和與圖相關(guān)的任務(wù)。它用于圖和節(jié)點(diǎn)分類、鏈路預(yù)測(cè)、圖聚類和生成,以及圖像和文本分類。
2024-02-21 標(biāo)簽:編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pytorch 1016 0
單芯片沒有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器NPU可以玩微型AI應(yīng)用嗎?
講到AI相信大家第一時(shí)間多半是聯(lián)想到大型語言模型(LLM)和生成式AI(genAI, AIGC)應(yīng)用,可以對(duì)話聊天、查詢數(shù)據(jù)、生成文章圖像和音樂,而這些...
2024-02-20 標(biāo)簽:傳感器加速器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1155 0
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