最近在看人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存算一體這些方面的ADC設(shè)計(jì)方向，貌似跟一般的ADC方向是一樣的，都是希望朝著低功耗高精度和高速發(fā)展，在這幾個(gè)或其他特殊的方向各位有什么見(jiàn)解呢？
2021-06-24 08:17:34
芯片設(shè)計(jì)平臺(tái)即服務(wù)(SiPaaS?)公司芯原(VeriSilicon)今日宣布推出VIP9000，這是一款高度可擴(kuò)展、可編程的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人工智能處理器。Vivante VIP系列的專利神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-09-11 11:52:13
。盡管科學(xué)家們對(duì)大腦的神經(jīng)線路如何執(zhí)行高級(jí)功能有了更多的了解，但是在固態(tài)設(shè)備(SSD)上對(duì)大腦進(jìn)行逆向工程仍然遙不可及。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵元素。神經(jīng)形態(tài)計(jì)算試圖利用大腦的生物連接體，特別是通過(guò)將生物
2022-04-16 15:01:00
大家有知道labview中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM的工具包是哪個(gè)嗎？求分享一下，有做這方面的朋友也可以交流一下，大家共同進(jìn)步
2017-10-13 11:41:43
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本介紹
2018-01-04 13:41:23
第1章 概述 1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與發(fā)展 1.2 生物神經(jīng)元 1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成 第2章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型 2.1 MP模型 2.2 感知器模型 2.3 自適應(yīng)線性
2012-03-20 11:32:43
人腦中的神經(jīng)系統(tǒng)精密而復(fù)雜成人的大腦擁有超過(guò)1000億個(gè)神經(jīng)元[MOU1] 每天要進(jìn)行數(shù)萬(wàn)次的計(jì)算計(jì)算機(jī)系統(tǒng)發(fā)展到今天仍無(wú)法企及人腦的萬(wàn)分之一
2019-07-29 08:36:26
將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)移植到STM32最近在做的一個(gè)項(xiàng)目需要用到網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行擬合，并且將擬合得到的結(jié)果用作控制，就在想能不能直接在單片機(jī)上做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，這樣就可以實(shí)時(shí)計(jì)算，不依賴于上位機(jī)。所以要解決的主要是兩個(gè)
2022-01-11 06:20:53
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
2012-08-05 21:01:08
基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2019-05-16 17:25:05
CV之YOLOv3：深度學(xué)習(xí)之計(jì)算機(jī)視覺(jué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Yolov3-5clessses訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集全程記錄(第二次)——Jason niu
2018-12-24 11:52:25
才能達(dá)到的數(shù)據(jù)傳送的速率，然而在現(xiàn)實(shí)生活中是達(dá)不到的。
帶寬，在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中用來(lái)表示網(wǎng)絡(luò)的通信線路傳送數(shù)據(jù)的能力，因此網(wǎng)絡(luò)帶寬表示在單位時(shí)間內(nèi)從網(wǎng)絡(luò)中的某一點(diǎn)到另一點(diǎn)所能通過(guò)的“最高數(shù)據(jù)率”，單位也是
2023-11-01 15:04:20
才能達(dá)到的數(shù)據(jù)傳送的速率，然而在現(xiàn)實(shí)生活中是達(dá)不到的。
帶寬，在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中用來(lái)表示網(wǎng)絡(luò)的通信線路傳送數(shù)據(jù)的能力，因此網(wǎng)絡(luò)帶寬表示在單位時(shí)間內(nèi)從網(wǎng)絡(luò)中的某一點(diǎn)到另一點(diǎn)所能通過(guò)的“最高數(shù)據(jù)率”，單位也是
2023-11-27 16:29:02
，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父Hiton始終堅(jiān)持計(jì)算機(jī)能夠像人類一樣思考，用直覺(jué)而非規(guī)則。盡管這一觀點(diǎn)被無(wú)數(shù)人質(zhì)疑過(guò)無(wú)數(shù)次，但隨著數(shù)據(jù)的不斷增長(zhǎng)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷進(jìn)步，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始在語(yǔ)音和圖像等方面超越基于邏輯的人
2018-06-05 10:11:50
CV之YOLOv3：深度學(xué)習(xí)之計(jì)算機(jī)視覺(jué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Yolov3-5clessses訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集全程記錄
2018-12-24 11:51:47
CV之YOLO：深度學(xué)習(xí)之計(jì)算機(jī)視覺(jué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)tiny-yolo-5clessses訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集全程記錄
2018-12-24 11:50:57
計(jì)算機(jī)上將攝像機(jī)里的ＳＤ卡象操作計(jì)算機(jī)硬盤一樣地進(jìn)行操作，不但可以將卡里的照片取出，還可以往卡里存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，此時(shí)，攝像機(jī)簡(jiǎn)直就是一個(gè)移動(dòng)存儲(chǔ)設(shè)備，盡管這樣未免有一點(diǎn)奢侈。 １３９４接口：此接口用于將
2010-03-16 10:44:19
FPGA加速的關(guān)鍵因素是什么？EdgeBoard中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子在FPGA中的實(shí)現(xiàn)方法是什么？
2021-09-28 06:37:44
MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2013-07-08 15:17:13
我在MATLAB中進(jìn)行了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練，然后將訓(xùn)練好的模型的閾值和權(quán)值導(dǎo)出來(lái)，移植到STM32F407單片機(jī)上進(jìn)行計(jì)算，但是在單片機(jī)上的計(jì)算結(jié)果和在MATLAB上的不一樣，一直找不到原因。代碼在
2020-06-16 11:14:28
Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱是什么？Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱在同步中的應(yīng)用有哪些？
2021-04-26 06:42:29
請(qǐng)問(wèn)：我在用labview做BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)故障診斷，在NI官網(wǎng)找到了機(jī)器學(xué)習(xí)工具包（MLT），但是里面沒(méi)有關(guān)于這部分VI的幫助文檔，對(duì)于”BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類“這個(gè)范例有很多不懂的地方，比如
2017-02-22 16:08:08
習(xí)神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)是如何一直沒(méi)有具體實(shí)現(xiàn)一下：現(xiàn)看到一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于訓(xùn)練的輸入數(shù)據(jù):對(duì)應(yīng)的輸出數(shù)據(jù):我們這里設(shè)置：1：節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)設(shè)置：輸入層、隱層、輸出層的節(jié)點(diǎn)
2021-08-18 07:25:21
項(xiàng)目名稱：基于PYNQ的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛小車試用計(jì)劃：一、本人技術(shù)背景本人有四年以上的嵌入式開(kāi)發(fā)和三年以上的機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)與FPGA數(shù)字圖像處理方面有較多的理論研究與項(xiàng)目實(shí)踐
2018-12-19 11:36:24
思考問(wèn)題的過(guò)程。人腦輸入一個(gè)問(wèn)題，進(jìn)行思考，然后給出答案。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是在模擬人的思考這一過(guò)程。而我們要做的就是以數(shù)學(xué)的方式，將這一抽象的過(guò)程進(jìn)行量化。神經(jīng)元與激活函數(shù)人的大腦有大約1000億個(gè)神經(jīng)
2019-03-03 22:10:19
的歷史，另外還學(xué)習(xí)到分割和識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的最新進(jìn)展。希望本文能幫助你在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域走得更遠(yuǎn)，學(xué)習(xí)得更加深入。作者：追夢(mèng)水手的博客出處：http://xilinx.eetrend.com/blog/11503`
2017-06-14 21:06:15
是一種常用的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)策略，在使用改策略時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的輸出神經(jīng)元相互競(jìng)爭(zhēng)，每一時(shí)刻只有一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)獲勝的神經(jīng)元激活。ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由比較層、識(shí)別層、識(shí)別閾值、重置模塊構(gòu)成。其中比較層負(fù)責(zé)接收輸入樣本，并將其傳遞
2019-07-21 04:30:00
`BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首先給出只包含一個(gè)隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實(shí)由兩部分組成：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是前饋的，其權(quán)重都不回送到輸入單元，或前一層輸出單元（數(shù)據(jù)信息是單向
2019-07-21 04:00:00
這個(gè)網(wǎng)絡(luò)輸入和相應(yīng)的輸出來(lái)“訓(xùn)練”這個(gè)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)根據(jù)輸入和輸出不斷地調(diào)節(jié)自己的各節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)值來(lái)滿足輸入和輸出。這樣，當(dāng)訓(xùn)練結(jié)束后，我們給定一個(gè)輸入，網(wǎng)絡(luò)便會(huì)根據(jù)自己已調(diào)節(jié)好的權(quán)值計(jì)算出一個(gè)輸出。這就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)單原理。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理下載-免費(fèi)
2008-06-19 14:40:42
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，ANN)是一種類似生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理結(jié)構(gòu)，它的提出是為了解決一些非線性，非平穩(wěn)，復(fù)雜的實(shí)際問(wèn)題。那有哪些辦法能實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢？
2019-08-01 08:06:21
，但計(jì)算機(jī)則很難做到這一點(diǎn)。 大腦是由生物神經(jīng)元構(gòu)成的巨型網(wǎng)絡(luò)，它在本質(zhì)上不同于計(jì)算機(jī)，是一種大規(guī)模的并行處理系統(tǒng)，它具有學(xué)習(xí)、聯(lián)想記憶、綜合等能力，并有巧妙的信息處理方法。
2023-09-27 06:13:57
物體所作出的交互反應(yīng)，是模擬人工智能的一條重要途徑。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人腦相似性主要表現(xiàn)在：①神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取的知識(shí)是從外界環(huán)境學(xué)習(xí)得來(lái)的;②各神經(jīng)元的連接權(quán)，即突觸權(quán)值，用于儲(chǔ)存獲取的知識(shí)。神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2018-10-23 16:16:02
的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 這種網(wǎng)絡(luò)可以解決什么問(wèn)題呢？ 其中最熱門的就是圖像識(shí)別問(wèn)題。 比如計(jì)算機(jī)拿到一些貓的照片后，可以識(shí)別出中華田園貓和其他種類的貓，然后分類。這種看似很廢的用處，如果運(yùn)用到醫(yī)療領(lǐng)域，比如分辨好
2018-05-11 11:43:14
簡(jiǎn)單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-01-28 07:16:57
AlexNet到MobileNetAlexnetAlexNet是首次把卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域并取得突破性成績(jī)的模型。AlexNet有Alex Krizhevsky、llya Sutskever
2018-05-08 15:57:47
全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
2019-06-06 14:21:42
inference在設(shè)備端上做。嵌入式設(shè)備的特點(diǎn)是算力不強(qiáng)、memory小。可以通過(guò)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做量化來(lái)降load和省memory，但有時(shí)可能memory還吃緊，就需要對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在memory使用上做進(jìn)一步優(yōu)化
2021-12-23 06:16:40
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么適合圖像處理？
2022-09-08 10:23:10
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)究竟是什么，鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程上經(jīng)歷了曲折的歷史，您為什么還會(huì)在意它呢? 對(duì)于這些非常中肯的問(wèn)題，我們似乎可以給出相對(duì)簡(jiǎn)明的答案。
2019-07-17 07:21:50
分析了目前的特殊模型結(jié)構(gòu)，最后總結(jié)并討論了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用，并對(duì)未來(lái)的研究方向進(jìn)行展望。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network，CNN） 在計(jì)算機(jī)視覺(jué)[1-
2022-08-02 10:39:39
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級(jí)結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用框架
2020-12-29 06:16:44
決定。為此使用決策閾值。另一個(gè)區(qū)別是模式識(shí)別機(jī)沒(méi)有配備固定的規(guī)則。相反，它是經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的。在這個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被顯示大量的貓圖像。最后，該網(wǎng)絡(luò)能夠獨(dú)立識(shí)別圖像中是否有貓。關(guān)鍵的一點(diǎn)是，未來(lái)的識(shí)別
2023-02-23 20:11:10
什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？ImageNet-2010網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是如何構(gòu)成的？有哪些基本參數(shù)？
2021-06-17 11:48:22
我們可以對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，使之適配微控制器的內(nèi)存和計(jì)算限制范圍，并且不會(huì)影響精度。我們將在本文中解釋和探討深度可分離卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在 Cortex-M 處理器上實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞識(shí)別的潛力。關(guān)鍵詞識(shí)別
2021-07-26 09:46:37
最近在學(xué)習(xí)電機(jī)的智能控制，上周學(xué)習(xí)了基于單神經(jīng)元的PID控制，這周研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有任意非線性表達(dá)能力，可以通過(guò)對(duì)系統(tǒng)性能的學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)具有最佳組合的PID控制。利用BP
2021-09-07 07:43:47
， 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度就越慢。根據(jù)Kosmogorov 定理，在合理的結(jié)構(gòu)和恰當(dāng)?shù)臋?quán)值條件下，3 層BP 網(wǎng)絡(luò)可以逼近任意的連續(xù)函數(shù)。因此，我們選取結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單的3 層BP 網(wǎng)絡(luò)。 一般情況下，神經(jīng)
2018-11-13 16:04:45
FPGA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵問(wèn)題分析基于FPGA的ANN實(shí)現(xiàn)方法基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能評(píng)估及局限性
2021-04-30 06:58:13
的計(jì)算資源，支撐客戶開(kāi)發(fā)各種計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用，如無(wú)人機(jī)、機(jī)器人等行業(yè)類應(yīng)用，為邊緣計(jì)算提供優(yōu)秀的硬件平臺(tái)。Hi3559AV100方案的邊緣計(jì)算主板開(kāi)發(fā)，目前主要應(yīng)用分布在，視頻監(jiān)控、黑白名單識(shí)別、陌生人識(shí)別
2020-06-20 11:32:14
如何用stm32cube.ai簡(jiǎn)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射？如何使用stm32cube.ai部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？
2021-10-11 08:05:42
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=5725 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建預(yù)測(cè)的計(jì)算系統(tǒng)。如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括：輸入層：根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)獲取輸入的層隱藏層：使用反向傳播優(yōu)化輸入變量權(quán)重的層，以提高模型的預(yù)測(cè)能力輸出層：基于輸入和隱藏層的數(shù)據(jù)輸出預(yù)測(cè)
2021-07-12 08:02:11
訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并移植到Lattice FPGA上，通常需要開(kāi)發(fā)人員既要懂軟件又要懂?dāng)?shù)字電路設(shè)計(jì)，是個(gè)不容易的事。好在FPGA廠商為我們提供了許多工具和IP，我們可以在這些工具和IP的基礎(chǔ)上做
2020-11-26 07:46:03
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Ar-tificial Neural Networks)的簡(jiǎn)稱，是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一。人腦在接受視覺(jué)感官傳來(lái)的大量圖像信息后，能迅速做出反應(yīng)
2019-08-08 06:11:30
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在AI中具有舉足輕重的地位，除了找到最好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集之外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的另一個(gè)挑戰(zhàn)是如何在嵌入式設(shè)備上實(shí)現(xiàn)它，同時(shí)優(yōu)化性能和功率效率。 使用云計(jì)算并不總是一個(gè)選項(xiàng)，尤其是當(dāng)
2021-11-09 08:06:27
譯者|VincentLee來(lái)源 |曉飛的算法工程筆記脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Spiking neural network, SNN)將脈沖神經(jīng)元作為計(jì)算單...
2021-07-26 06:23:59
小女子做基于labview的蒸發(fā)過(guò)程中液位的控制，想使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制，請(qǐng)問(wèn)這個(gè)控制方法可以嗎？有誰(shuí)會(huì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制么。。。叩謝
2016-09-23 13:43:16
求助大神 小的現(xiàn)在有個(gè)難題： 一組車重實(shí)時(shí)數(shù)據(jù) 對(duì)應(yīng)一個(gè)車重的最終數(shù)值（一個(gè)一維數(shù)組輸入對(duì)應(yīng)輸出一個(gè)數(shù)值） 這其中可能經(jīng)過(guò)均值、方差、去掉N個(gè)最大值、、、等等的計(jì)算 我的目的就是弄清楚這個(gè)中間計(jì)算過(guò)程 最近實(shí)在想不出什么好辦法就打算試試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 請(qǐng)教大神用什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)好求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序
2016-07-14 13:35:44
的矩陣運(yùn)算問(wèn)題,更因?yàn)樗峁┝藦?qiáng)有力的工具箱支持。與控制系統(tǒng)直接相關(guān)的工具箱有控制系統(tǒng)、系統(tǒng)辨識(shí)、信息處理、優(yōu)化等。還有一些先進(jìn)和流行的控制策略工具箱,如魯棒控制、分析與綜合、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊預(yù)測(cè)控制、非...
2021-09-07 07:01:52
的收斂速度和識(shí)別率【關(guān)鍵詞】：粒子群優(yōu)化;;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);;語(yǔ)音識(shí)別【DOI】：CNKI:SUN:SSJS.0.2010-06-018【正文快照】：1引言語(yǔ)音識(shí)別是新一代智能計(jì)算機(jī)的重要組成部分，對(duì)它
2010-05-06 09:05:35
脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PCNN）在FPGA上的實(shí)現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類功能，有報(bào)酬。QQ470345140.
2013-08-25 09:57:14
我在matlab中訓(xùn)練好了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，想在labview中調(diào)用，請(qǐng)問(wèn)應(yīng)該怎么做呢？或者labview有自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具包嗎？
2018-07-05 17:32:32
視覺(jué)任務(wù)中，并取得了巨大成功。然而，由于存儲(chǔ)空間和功耗的限制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在嵌入式設(shè)備上的存儲(chǔ)與計(jì)算仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。前面幾篇介紹了如何在嵌入式AI芯片上部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：【嵌入式AI開(kāi)發(fā)】篇五|實(shí)戰(zhàn)篇一：STM32cubeIDE上部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之pytorch搭建指紋識(shí)別模型.onnx...
2021-12-14 07:35:25
，非局部運(yùn)算將某一處位置的響應(yīng)作為輸入特征映射中所有位置的特征的加權(quán)和來(lái)進(jìn)行計(jì)算。我們將非局部運(yùn)算作為一個(gè)高效、簡(jiǎn)單和通用的模塊，用于獲取深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的長(zhǎng)時(shí)記憶。我們提出的非局部運(yùn)算是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中經(jīng)
2018-11-12 14:52:50
Compacc 是基于PICMG 標(biāo)準(zhǔn)的工業(yè)用嵌入式計(jì)算機(jī)總線標(biāo)準(zhǔn)。蘇州惠普聯(lián)電子有限公司的CompactPCI 產(chǎn)品群是基于CPCI標(biāo)準(zhǔn)的嵌入式計(jì)算機(jī)的產(chǎn)品系列，它的商業(yè)化應(yīng)用及發(fā)展取決于國(guó)際插件式計(jì)算機(jī)，設(shè)備及其他硬件軟件的廣泛應(yīng)用。
2022-04-22 09:47:55
針對(duì)遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足，介紹了對(duì)非線性校正的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果表明了該方法的收斂速度優(yōu)越于其它傳統(tǒng)方法，且具有較強(qiáng)的魯棒性。關(guān)鍵詞：變
2009-06-25 14:05:39
12 電腦人腦化 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-1993-3-北京大學(xué)出版社。
2016-04-12 10:16:270 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——第六代計(jì)算機(jī)的實(shí)現(xiàn)-1992-7-科學(xué)普及出版社-周繼成。
2016-04-12 11:08:590 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)通信中的應(yīng)用，下來(lái)看看
2016-07-20 16:51:5113 關(guān)鍵字：感知計(jì)算機(jī) 編程模型 傳感器網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) IBM Research 在國(guó)際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)席會(huì)議（IJCNN）上披露了一種新的感知計(jì)算機(jī)架構(gòu)和編程模型，其靈感來(lái)自人類大腦。新的Corelet架構(gòu)
2017-09-14 16:58:592 過(guò)程。 IBM的一位研究員Jun Sawada說(shuō)：在未來(lái)的一天，可能實(shí)現(xiàn)大型的神經(jīng)系統(tǒng)，和人類的神經(jīng)元和突出一樣多，來(lái)模擬人類思考的過(guò)程。 大腦可以看過(guò)一臺(tái)非常強(qiáng)大的生物計(jì)算機(jī)。想要模擬這個(gè)過(guò)程，就需要提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力。IBM相信，NS16e可以處理非常海
2017-10-11 16:36:000 上一次我們用了單隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，效果還可以改善，這一次就使用CNN。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 上圖演示了卷積操作 LeNet-5式的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域近期取得的巨大突破的核心。卷積層和之前的全連接
2017-11-16 11:45:07
2012 首先，人腦不僅僅是個(gè)對(duì)電信號(hào)進(jìn)行處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。比如說(shuō)神經(jīng)遞質(zhì)在神經(jīng)元之間擔(dān)當(dāng)了“信使”的作用，而其中的活動(dòng)是化學(xué)過(guò)程。甚至人腦中的生物過(guò)程和物理過(guò)程都可能對(duì)思維產(chǎn)生影響，比如腦供血不足和劇烈運(yùn)動(dòng)后的眩暈現(xiàn)象。
2018-06-29 17:07:005781 
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本介紹，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（簡(jiǎn)稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，Neural Network）是模擬人腦思維方式的數(shù)學(xué)模型。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在現(xiàn)代生物學(xué)研究人腦組織成果的基礎(chǔ)上提出的，用來(lái)模擬人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和行為。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反映了人腦功能的基本特征，如并行信息處理、學(xué)習(xí)、聯(lián)想、模式分類、記憶等。
2017-12-06 15:07:500 理解傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)實(shí)際上真的有助于你更好的使用深度學(xué)習(xí)。例如，計(jì)算機(jī)視覺(jué)中最常見(jiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但是什么是卷積？它實(shí)際上是一種廣泛使用的圖像處理技術(shù)（例如Sobel邊緣檢測(cè)）。了解卷積有助于了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)在機(jī)制，在解決問(wèn)題時(shí)，它可以幫助你設(shè)計(jì)和調(diào)整模型。
2018-04-02 10:37:165949 
而我們?cè)谏疃葘W(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如下圖為例），就是模仿了人類視覺(jué)系統(tǒng)的處理過(guò)程。正因此，計(jì)算機(jī)視覺(jué)是深度學(xué)習(xí)最佳的應(yīng)用領(lǐng)域之一。超分辨就是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的一個(gè)經(jīng)典應(yīng)用。
2018-07-12 15:07:226611 
大腦是一個(gè)非常復(fù)雜的器官。人腦含有約1000億個(gè)神經(jīng)元，神經(jīng)元之間的連接多達(dá)100萬(wàn)億。人們常將人腦與另一套具有強(qiáng)大問(wèn)題解決能力的復(fù)雜系統(tǒng)相比較：即數(shù)字計(jì)算機(jī)。人腦和計(jì)算機(jī)都含有大量基本單元，人腦
2018-07-15 08:57:245090 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Artificial Neural Networks， 簡(jiǎn)寫為ANNs）也簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或稱作連接模型，是對(duì)人腦或自然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)若干基本特性的抽象和模擬。
2018-11-24 09:21:1114868 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)。生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：一般指生物的大腦神經(jīng)元，細(xì)胞，觸點(diǎn)等組成的網(wǎng)絡(luò)，用于產(chǎn)生生物的意識(shí)，幫助生物進(jìn)行思考和行動(dòng)。
2018-11-24 09:25:3222033 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArTIficial Neural Network，ANN）簡(jiǎn)稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN），是基于生物學(xué)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理，在理解和抽象了人腦結(jié)構(gòu)和外界刺激響應(yīng)機(jī)制后，以網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲R(shí)為理論基礎(chǔ)，模擬人腦的神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜信息的處理機(jī)制的一種數(shù)學(xué)模型。
2019-01-01 10:06:002544 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在日常生活中有著非常普遍的應(yīng)用：發(fā)朋友圈之前自動(dòng)修圖、網(wǎng)上購(gòu)物時(shí)刷臉支付……在這一系列成功的應(yīng)用背后，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功不可沒(méi)。
2019-04-24 10:32:304345 人腦的計(jì)算方式和傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)完全不同。在人腦中，神經(jīng)元相當(dāng)于處理器，一個(gè)成年人的大腦至少有數(shù)百億個(gè)神經(jīng)元，每個(gè)神經(jīng)元都與其它神經(jīng)元相連，它們的連接處被稱為突觸，突觸是人腦的存儲(chǔ)器，用計(jì)算機(jī)術(shù)語(yǔ)來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)極其龐大的分布式計(jì)算系統(tǒng)。
2019-09-18 17:41:372010 對(duì)人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行抽象建立模型構(gòu)成的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡(jiǎn)稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2020-01-13 14:57:061133 
據(jù)了解，這項(xiàng)新研究是首次使用人工智能方法同時(shí)對(duì)計(jì)算機(jī)的信息表示和大腦信號(hào)進(jìn)行建模的研究。與參與者關(guān)注的視覺(jué)特征相匹配的圖像是通過(guò)人腦反應(yīng)與生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的相互作用而生成的。
2020-09-23 14:33:071901 從中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)獲悉，來(lái)自中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所的研究團(tuán)隊(duì)提出圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速芯片設(shè)計(jì)“HyGCN”。 《中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)通訊》（CCCF）近日刊發(fā)了中科院計(jì)算所特別研究助理嚴(yán)明玉、研究員范東睿以及
2020-12-18 16:09:342699 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念： 在對(duì)人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本認(rèn)識(shí)的基礎(chǔ)上， 用數(shù)理方法從信息處理的角度對(duì)人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象， 并建立某種簡(jiǎn)化模型， 稱之為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 是對(duì)人腦的簡(jiǎn)化、抽象以及模擬，是一種旨在模仿人腦結(jié)構(gòu)及其功能的信息處理系統(tǒng)。
2021-02-05 14:05:0013 機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一種基于人工智能的計(jì)算機(jī)視覺(jué)。基于人工智能的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)具有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或?qū)樱愃朴?b class="flag-6" style="color: red">人腦中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或?qū)樱糜谶B接和傳輸有關(guān)攝取的視覺(jué)數(shù)據(jù)的信號(hào)。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，計(jì)算機(jī)視覺(jué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有獨(dú)立且不同的層，明確定義層之間的連接，以及視覺(jué)數(shù)據(jù)傳輸?shù)念A(yù)定義方向。
2022-04-06 16:49:423188 ，是對(duì)人腦的抽象、簡(jiǎn)化和模擬，反映人腦的基本特性。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究是從人腦的生理結(jié)構(gòu)出發(fā)來(lái)研究人的智能行為，模擬人腦信息處理的功能。它是根植于神經(jīng)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、物理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)及工程等學(xué)科的一種技術(shù)。
2022-04-11 11:28:350 一。其主要應(yīng)用領(lǐng)域在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理中，最初是由Yann LeCun等人在20世紀(jì)80年代末和90年代初提出的。隨著近年來(lái)計(jì)算機(jī)硬件性能的提升和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，CNN在很多領(lǐng)域取得了重大的進(jìn)展和應(yīng)用。 一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 （一）卷積層（Convolutional Layer） 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最
2023-08-17 16:30:30806 積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算公式 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種類似于人腦的神經(jīng)系統(tǒng)的計(jì)算模型，它是一種可以用來(lái)進(jìn)行模式識(shí)別、分類、預(yù)測(cè)等任務(wù)的強(qiáng)大工具。在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已成為最為重要的算法之一。在本文中，我們將重點(diǎn)
2023-08-21 16:49:35985 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network，CNN)是一種深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要用于圖像和視頻的識(shí)別、分類和預(yù)測(cè)，是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中應(yīng)用最廣泛的深度學(xué)習(xí)算法之一。該網(wǎng)絡(luò)模型可以自動(dòng)從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)有用的特征，并將其映射到相應(yīng)的類別。
2023-08-21 17:03:461064 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network, ANN）是一種模仿人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，也被稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural
2023-08-22 16:45:182941 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種通過(guò)模擬生物神經(jīng)元間相互作用的方式實(shí)現(xiàn)信息處理和學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)模型。它能夠?qū)斎霐?shù)據(jù)進(jìn)行分類、回歸、預(yù)測(cè)和聚類等任務(wù)，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音處理等領(lǐng)域。下面將就神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的概念和工作原理，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的常用方法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法介紹進(jìn)行詳細(xì)探討。
2023-08-28 18:25:27582
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