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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：淺談CNN的綜合發(fā)展

CNN的開山之作是LeCun提出的LeNet-5，而其真正的爆發(fā)階段是2012年AlexNet取得ImageNet比賽的分類任務(wù)的冠軍，并且分類準(zhǔn)確率遠(yuǎn)...

2020-08-24 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積 CNN 2458 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：CNN的求解

CNN在本質(zhì)上是一種輸入到輸出的映射，它能夠?qū)W習(xí)大量的輸入與輸出之間的映射關(guān)系，而不需要任何輸入和輸出之間的精確的數(shù)學(xué)表達(dá)式，只要用已知的模式對卷積網(wǎng)絡(luò)...

2020-08-24 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積 CNN 2626 0

AI邊緣計算平臺EdgeBoard如何實(shí)現(xiàn)靈活、快速部署？

EdgeBoard計算卡產(chǎn)品可以分為FZ9、FZ5、FZ3三個系列，是基于Xilinx XCZU9EG、XAZU5EV、XAZU3EG研發(fā)而來，分別具有...

2020-03-26 標(biāo)簽：AI cnn 邊緣計算 3810 0

DNN CNN和RNN有什么區(qū)別

包含有輸入層、輸出層和一個隱藏層。輸入的特征向量通過隱藏層變換到達(dá)輸出層，由輸出層得到分類結(jié)果。

2020-03-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn 5086 0

CNN與RNN對比 CNN+RNN組合方式

相同點(diǎn)：傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展。前向計算產(chǎn)生結(jié)果，反向計算模型更新。每層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)橫向可以多個神經(jīng)元共存,縱向可以有多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接。

2020-02-08 標(biāo)簽：cnn rnn 7385 0

深度學(xué)習(xí)的雙下降現(xiàn)象解答

深度學(xué)習(xí)中的雙下降現(xiàn)象，可能大家也遇到過，但是沒有深究，OpenAI這里給出了他們的解答。

2020-01-29 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)cnn 2284 0

一篇文章搞定CNN轉(zhuǎn)置卷積

在CNN中，轉(zhuǎn)置卷積是一種上采樣(up-sampling)的方法。如果你對轉(zhuǎn)置卷積感到困惑，那么就來讀讀這篇文章吧。

2020-01-31 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn 4624 0

基于CNN的大規(guī)模可穿戴傳感器運(yùn)動數(shù)據(jù)分類

本文使用CNN來對可穿戴傳感器收集的大規(guī)模運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，同時對傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為不同的圖像格式輸入做出了比較。最佳性能配置以92.1%的準(zhǔn)確率將50種...

2019-09-22 標(biāo)簽：傳感器 cnn 1942 0

知識蒸餾是一種模型壓縮常見方法

Attention Transfer , 傳遞teacher網(wǎng)絡(luò)的attention信息給student網(wǎng)絡(luò)。首先，CNN的attention一般分為兩...

2019-07-27 標(biāo)簽：模型梯度 cnn 1.5萬 0

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)注意力文本生成變換器編碼器序列表征

序列表征循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)注意力文本生成變換器編碼器自注意力解碼器自注意力殘差的重要性圖像生成概率圖像生成結(jié)合注意力和局部性音樂變換器音樂的原始表...

2019-07-19 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn 3237 0

復(fù)合模型擴(kuò)展：一種更好的擴(kuò)展CNN的方法

為了理解擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)的效果，本文系統(tǒng)地研究了擴(kuò)展模型不同維度帶來的影響。雖然擴(kuò)展各個維度可以提高模型性能，但作者觀察到，平衡網(wǎng)絡(luò)寬度、深度和輸入圖像大小這些...

2019-07-18 標(biāo)簽：cpu 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn 3812 0

半小時學(xué)會PyTorch快速圖片分類

cnn_learner 使用來自給定架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練模型構(gòu)建CNN學(xué)習(xí)器、來自預(yù)訓(xùn)練模型的學(xué)習(xí)參數(shù)用于初始化模型，允許更快的收斂和高精度。我們使用的CNN架...

2019-07-13 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集 cnn pytorch 4338 0

主要從人臉檢測方面來講解目標(biāo)檢測算法

本文將主要從人臉檢測方面來講解目標(biāo)檢測。

2019-07-08 標(biāo)簽：人臉檢測 cnn 5790 0

如何使用TensorFlow2.0構(gòu)建和部署端到端的圖像分類器

從 TensorFlow Datasets 中下載的數(shù)據(jù)集包含很多不同尺寸的圖片，我們需要將這些圖像的尺寸調(diào)整為固定的大小，并且將所有像素值都進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化...

2019-05-31 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集 cnn tensorflow 6358 0

以圖搜圖背后的技術(shù)，你了解嗎？

深度學(xué)習(xí)技術(shù)興起之后，基于深度學(xué)習(xí)的圖像特征開始成為圖像檢索的主流。我們知道CNN網(wǎng)絡(luò)具有很多不同程度對圖像進(jìn)行抽象的layer，較低的層得到的是圖像的...

2019-05-14 標(biāo)簽：圖像數(shù)據(jù)集 cnn 1.2萬 0

實(shí)戰(zhàn)：CNN+BLSTM+CTC的驗(yàn)證碼識別從訓(xùn)練到部署

如果希望使用上面對應(yīng)之外的搭配的CUDA和cuDNN，可以自行編譯TensorFlow，或者去Github上搜索TensorFlow Wheel找到第三...

2019-05-01 標(biāo)簽：代碼機(jī)器學(xué)習(xí)cnn 4645 0

深度學(xué)習(xí)在計算機(jī)視覺領(lǐng)域的應(yīng)用一覽

圖像處理，還有視頻處理，曾經(jīng)是很多工業(yè)產(chǎn)品的基礎(chǔ)，現(xiàn)在電視，手機(jī)還有相機(jī)/攝像頭等等都離不開，是技術(shù)慢慢成熟了（傳統(tǒng)方法），經(jīng)驗(yàn)變得比較重要，而且芯片集...

2019-03-23 標(biāo)簽：計算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)cnn 7477 0

探析深度學(xué)習(xí)中的各種卷積

在信號處理、圖像處理和其它工程/科學(xué)領(lǐng)域，卷積都是一種使用廣泛的技術(shù)。在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）這種模型架構(gòu)就得名于這種技術(shù)。但是，深度學(xué)習(xí)...

2019-02-26 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)CNN 3360 0

深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論，深度學(xué)習(xí)為何work又為何不work？

深度學(xué)習(xí)的泛化能力為什么那么好？大家知道深度學(xué)習(xí)理論的第一個謎團(tuán)就是一個大的網(wǎng)絡(luò)動輒百萬參數(shù)，而能夠泛化的如此之好, 這是非常不符合貝卡母剃刀原理的（...

2019-02-15 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí)cnn 5842 0

想要實(shí)現(xiàn)FPGA的CNN加速需要考慮以下內(nèi)容

網(wǎng)上對于FPGACNN加速的研究已經(jīng)很多了，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件加速似乎已經(jīng)滿大街都是了，這里我們暫且不討論誰做的好誰做的不好，我們只是根據(jù)許許多多的經(jīng)驗(yàn)來總...

2019-02-14 標(biāo)簽：FPGA CNN 1326 0

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IOT

IOT

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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)，簡要講就是互聯(lián)網(wǎng)從人向物的延伸。
海思

海思

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STM32F103C8T6

STM32F103C8T6

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STM32F103C8T6是一款集成電路，芯體尺寸為32位，程序存儲器容量是64KB，需要電壓2V~3.6V，工作溫度為-40°C ~ 85°C。
數(shù)字隔離

數(shù)字隔離

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數(shù)字隔離技術(shù)常用于工業(yè)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的現(xiàn)場總線、軍用電子系統(tǒng)和航空航天電子設(shè)備中，尤其是一些應(yīng)用環(huán)境比較惡劣的場合。數(shù)字隔離電路主要用于數(shù)字信號和開關(guān)量信號的傳輸。另一個重要原因是保護(hù)器件（或人）免受高電壓的危害。本文詳細(xì)介紹了數(shù)字隔離器工作原理及特點(diǎn)，選型及應(yīng)用，各類數(shù)字隔離器件性能比較等內(nèi)容。
硬件工程師

硬件工程師

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硬件工程師Hardware Engineer職位要求熟悉計算機(jī)市場行情；制定計算機(jī)組裝計劃；能夠選購組裝需要的硬件設(shè)備，并能合理配置、安裝計算機(jī)和外圍設(shè)備；安裝和配置計算機(jī)軟件系統(tǒng)；保養(yǎng)硬件和外圍設(shè)備；清晰描述出現(xiàn)的計算機(jī)軟硬件故障。
wifi模塊

wifi模塊

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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無線網(wǎng)絡(luò)通信標(biāo)準(zhǔn)的嵌入式模塊，內(nèi)置無線網(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)無線智能家居、M2M等物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的重要組成部分。
74ls74

74ls74

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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。
MPU6050

MPU6050

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MPU-6000（6050）為全球首例整合性6軸運(yùn)動處理組件，相較于多組件方案，免除了組合陀螺儀與加速器時間軸之差的問題，減少了大量的封裝空間。
Protues

Protues

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Proteus軟件是英國Lab Center Electronics公司出版的EDA工具軟件（該軟件中國總代理為廣州風(fēng)標(biāo)電子技術(shù)有限公司）。它不僅具有其它EDA工具軟件的仿真功能，還能仿真單片機(jī)及外圍器件。
UHD

UHD

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UHD是”超高清“的意思UHD的應(yīng)用在電視機(jī)技術(shù)上最為普遍，目前已有不少廠商推出了UHD超高清電視。
STC12C5A60S2

STC12C5A60S2

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在眾多的51系列單片機(jī)中，要算國內(nèi)STC 公司的1T增強(qiáng)系列更具有競爭力，因他不但和8051指令、管腳完全兼容，而且其片內(nèi)的具有大容量程序存儲器且是FLASH工藝的，如STC12C5A60S2單片機(jī)內(nèi)部就自帶高達(dá)60K FLASHROM，這種工藝的存儲器用戶可以用電的方式瞬間擦除、改寫。
循跡小車

循跡小車

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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，它是自動引導(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自動循跡小車的原理，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吧！
光立方

光立方

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光立方是由四千多棵光藝高科技“發(fā)光樹”組成的，在2009年10月1日天安門廣場舉行的國慶聯(lián)歡晚會上面世。這是新中國成立六十周年國慶晚會最具創(chuàng)意的三大法寶之首。
K60

K60

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LM2596

LM2596

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LM2596是降壓型電源管理單片集成電路的開關(guān)電壓調(diào)節(jié)器，能夠輸出3A的驅(qū)動電流，同時具有很好的線性和負(fù)載調(diào)節(jié)特性。固定輸出版本有3.3V、5V、12V，可調(diào)版本可以輸出小于37V的各種電壓。
光模塊

光模塊

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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。簡單的說，光模塊的作用就是光電轉(zhuǎn)換，發(fā)送端把電信號轉(zhuǎn)換成光信號，通過光纖傳送后，接收端再把光信號轉(zhuǎn)換成電信號。
STM32單片機(jī)

STM32單片機(jī)

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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)計的ARM Cortex-M3內(nèi)核
步進(jìn)驅(qū)動器

步進(jìn)驅(qū)動器

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步進(jìn)驅(qū)動器是一種將電脈沖轉(zhuǎn)化為角位移的執(zhí)行機(jī)構(gòu)。當(dāng)步進(jìn)驅(qū)動器接收到一個脈沖信號，它就驅(qū)動步進(jìn)電機(jī)按設(shè)定的方向轉(zhuǎn)動一個固定的角度（稱為“步距角”），它的旋轉(zhuǎn)是以固定的角度一步一步運(yùn)行的。可以通過控制脈沖個數(shù)來控制角位移量，從而達(dá)到準(zhǔn)確定位的目的；同時可以通過控制脈沖頻率來控制電機(jī)轉(zhuǎn)動的速度和加速度，從而達(dá)到調(diào)速和定位的目的。
Nexperia

Nexperia

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Nexperia是大批量生產(chǎn)基本半導(dǎo)體的領(lǐng)先專家，這些半導(dǎo)體是世界上每個電子設(shè)計都需要的組件。該公司廣泛的產(chǎn)品組合包括二極管、雙極晶體管、ESD 保護(hù)器件、MOSFET、GaN FET 以及模擬和邏輯IC。
CD4046

CD4046

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cD4046是通用的CMOS鎖相環(huán)集成電路，其特點(diǎn)是電源電壓范圍寬（為3V－18V），輸入阻抗高（約100MΩ），動態(tài)功耗小，在中心頻率f0為10kHz下功耗僅為600μW，屬微功耗器件。本章主要介紹內(nèi)容有，CD4046的功能 cd4046鎖相環(huán)電路，CD4046無線發(fā)射，cd4046運(yùn)用，cd4046鎖相環(huán)電路圖。
COMSOL

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COMSOL集團(tuán)是全球多物理場建模解決方案的提倡者與領(lǐng)導(dǎo)者。憑借創(chuàng)新的團(tuán)隊、協(xié)作的文化、前沿的技術(shù)、出色的產(chǎn)品，這家高科技工程軟件公司正飛速發(fā)展，并有望成為行業(yè)領(lǐng)袖。其旗艦產(chǎn)品COMSOL Multiphysics 使工程師和科學(xué)家們可以通過模擬，賦予設(shè)計理念以生命。
加速度傳感器

加速度傳感器

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加速度傳感器是一種能夠測量加速度的傳感器。通常由質(zhì)量塊、阻尼器、彈性元件、敏感元件和適調(diào)電路等部分組成。
聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

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服務(wù)機(jī)器人

服務(wù)機(jī)器人

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服務(wù)機(jī)器人是機(jī)器人家族中的一個年輕成員，到目前為止尚沒有一個嚴(yán)格的定義。不同國家對服務(wù)機(jī)器人的認(rèn)識不同。
四軸飛行器

四軸飛行器

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四軸飛行器，又稱四旋翼飛行器、四旋翼直升機(jī)，簡稱四軸、四旋翼。這四軸飛行器（Quadrotor）是一種多旋翼飛行器。四軸飛行器的四個螺旋槳都是電機(jī)直連的簡單機(jī)構(gòu)，十字形的布局允許飛行器通過改變電機(jī)轉(zhuǎn)速獲得旋轉(zhuǎn)機(jī)身的力，從而調(diào)整自身姿態(tài)。具體的技術(shù)細(xì)節(jié)在“基本運(yùn)動原理”中講述。
基站測試

基站測試

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802.11ac與11基站測試（base station tests）在基站設(shè)備安裝完畢后，對基站設(shè)備電氣性能所進(jìn)行的測量。n的區(qū)別，802.11n無線網(wǎng)卡驅(qū)動，802.11n怎么安裝。
TMS320F28335

TMS320F28335

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TMS320F28335是一款TI高性能TMS320C28x系列32位浮點(diǎn)DSP處理器
靜電防護(hù)

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。
OBD

OBD

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OBD是英文On-Board Diagnostic的縮寫，中文翻譯為“車載診斷系統(tǒng)”。這個系統(tǒng)隨時監(jiān)控發(fā)動機(jī)的運(yùn)行狀況和尾氣后處理系統(tǒng)的工作狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)有可能引起排放超標(biāo)的情況，會馬上發(fā)出警示。
SDK

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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、操作系統(tǒng)等建立應(yīng)用軟件時的開發(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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