1000本電子專(zhuān)業(yè)書(shū)籍免費(fèi)大放送https://bbs.elecfans.com/forum.php?mod=viewthread&tid=287358&fromuid=286650061《人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建造》.pdf(10M)希望大家多頂頂，提升提升人氣。
2013-01-22 08:38:39
、智能傳感器、智能PID、控制器、專(zhuān)家控制器、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制器、混合/集成智能控制系統(tǒng)、分級(jí)遞階控制系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)、模糊控制系統(tǒng)、學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)、云服務(wù)、大數(shù)據(jù)、人工智能硬件、人工智能軟件等
2019-01-14 15:33:07
和crossin全60課）Python人工智能學(xué)習(xí)工具包+入門(mén)與實(shí)踐資料集錦人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的學(xué)習(xí)方法與應(yīng)用實(shí)例（pdf彩版）MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個(gè)案例分析精選電子書(shū)：機(jī)器視覺(jué)詳解及人臉識(shí)別系統(tǒng)
2019-06-21 10:34:44
人工智能是一個(gè)很廣闊的領(lǐng)域，很多編程語(yǔ)言都可以用于人工智能開(kāi)發(fā)，所以很難說(shuō)人工智能必須用哪一種語(yǔ)言來(lái)開(kāi)發(fā)。選擇多也意味著會(huì)有優(yōu)劣之分，并不是每種編程語(yǔ)言都能夠?yàn)殚_(kāi)發(fā)人員節(jié)省時(shí)間及精力。所以我們整理
2018-09-12 10:45:38
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)人的認(rèn)識(shí)過(guò)程而開(kāi)發(fā)出的一種算法。假如我們現(xiàn)在只有一些輸入和相應(yīng)的輸出，而對(duì)如何由輸入得到輸出的機(jī)理并不清楚，那么我們可以把輸入與輸出之間的未知過(guò)程看成是一個(gè)“網(wǎng)絡(luò)”，通過(guò)不斷地給
2008-06-19 14:40:42
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在傳感器數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用針對(duì)壓力傳感器對(duì)溫度的交叉靈敏度,采用BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理,消除溫度對(duì)壓力傳感器的影響,大大提高了傳感器的穩(wěn)定性及其精度,效果良好。關(guān)鍵詞
2009-08-11 20:23:46
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，ANN)是一種類(lèi)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
以馮·諾依曼型計(jì)算機(jī)為中心的信息處理技術(shù)的高速發(fā)展，使得計(jì)算機(jī)在當(dāng)今的信息化社會(huì)中起著十分重要的作用。但是，當(dāng)用它來(lái)解決某些人工智能問(wèn)題時(shí)卻遇到了很大的困難。 例如，一個(gè)人可以很容易地識(shí)別他人的臉孔
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
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課件
2016-06-19 10:15:48
`我思故我在 亮出你的觀點(diǎn)自從類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以用強(qiáng)大的運(yùn)算能力加以模擬之后，強(qiáng)人工智能才開(kāi)始出現(xiàn)。即便如此，以目前 CPU 的運(yùn)算能力來(lái)講，模擬類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的代價(jià)非常之大，于是有人想到了用
2017-08-23 15:42:16
點(diǎn)擊上方“藍(lán)字”，關(guān)注我們，感謝！人工智能(AI)以及利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)和更高程度車(chē)輛自主性的強(qiáng)大技術(shù)。隨著人工智能研究的快速發(fā)展，設(shè)計(jì)人員正面臨激烈的競(jìng)爭(zhēng)
2021-12-17 08:17:41
。對(duì)于人工智能用例在當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，必須滿(mǎn)足三個(gè)條件：非常大的真實(shí)數(shù)據(jù)集具有重要處理能力的硬件架構(gòu)和環(huán)境開(kāi)發(fā)新的強(qiáng)大算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）以充分利用上述內(nèi)容很明顯，后兩種要求相互依賴(lài)，并且
2019-05-29 10:46:39
智能控制--第7章 典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).ppt
2017-09-24 11:16:11
智能控制--第8章 高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).ppt
2017-09-24 11:17:19
智能控制--第9章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制.ppt
2017-09-24 11:19:25
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
近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)的繁榮，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，顛覆了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)特征工程的時(shí)代，將人工智能的浪潮推到了歷史最高點(diǎn)。然而，盡管各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型層出不窮，但往往模型性能越高，對(duì)超參數(shù)的要求也越來(lái)越嚴(yán)格
2019-09-11 11:52:14
熱潮下的冷思考，人工智能即將改變的三大領(lǐng)域人工智能技術(shù)的應(yīng)用，或許能幫助藍(lán)色星球的科學(xué)家們擺脫無(wú)窮無(wú)盡實(shí)驗(yàn)的痛苦，加速重大科學(xué)理論的發(fā)現(xiàn)，將人類(lèi)文明提升到新的臺(tái)階。——題記人工智能技術(shù)的潛力大家都有
2021-07-06 08:04:32
，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(lèi)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工智能
2018-06-05 10:11:50
光電子應(yīng)用正在推動(dòng)砷化鎵（GaAs）晶圓和外延片市場(chǎng)進(jìn)入一個(gè)新時(shí)代！在GaAs射頻市場(chǎng)獲得成功之后，GaAs光電子正成為一顆冉冉升起的新星
2019-09-03 06:05:38
訓(xùn)練時(shí)都經(jīng)過(guò)多次調(diào)整和更改，導(dǎo)致處理時(shí)間非常長(zhǎng)，即使在大規(guī)模多GPU系統(tǒng)上也是如此。本文對(duì)培訓(xùn)過(guò)程作了進(jìn)一步的闡述。盡管近年來(lái)在GPU硬件、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和訓(xùn)練方法方面取得了重大進(jìn)展，但事實(shí)仍然是，在單機(jī)
2023-08-04 06:48:48
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(lèi)“這個(gè)范例有很多不懂的地方，比如
2017-02-22 16:08:08
人工智能打發(fā)展是算法優(yōu)先于實(shí)際應(yīng)用。近幾年隨著人工智能的不斷普及，許多深度學(xué)習(xí)算法涌現(xiàn)，從最初的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）到機(jī)器學(xué)習(xí)算法的時(shí)代。由于應(yīng)用環(huán)境的差別衍生出不同的學(xué)習(xí)算法：線性回歸，分類(lèi)與回歸樹(shù)
2023-02-17 11:00:15
`本篇主要介紹：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源、簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、更多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟：訓(xùn)練與預(yù)測(cè)、訓(xùn)練的兩階段：正向推演與反向傳播、以TensorFlow + Excel表達(dá)訓(xùn)練流程以及AI普及化教育之路。`
2020-11-05 17:48:39
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首先來(lái)看一下維基百科對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（英語(yǔ)：Artificial Neural Network，ANN），簡(jiǎn)稱(chēng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Network，NN）或類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在機(jī)器
2019-03-03 22:10:19
電子發(fā)燒友總結(jié)了以“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”為主題的精選干貨，今后每天一個(gè)主題為一期，希望對(duì)各位有所幫助！（點(diǎn)擊標(biāo)題即可進(jìn)入頁(yè)面下載相關(guān)資料）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的學(xué)習(xí)方法與應(yīng)用實(shí)例（pdf彩版）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門(mén)資料MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個(gè)案例分析《matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用設(shè)計(jì)》深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-05-07 19:18:14
，同理，閾值越大，則容納的模式類(lèi)也就越多----------以上純屬個(gè)人理解，如果有錯(cuò)誤歡迎指正。ART比較好地緩解了競(jìng)爭(zhēng)型學(xué)習(xí)中的“可塑性-穩(wěn)定性窘境”，其中可塑性指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要能夠?qū)W習(xí)新知識(shí)，穩(wěn)定性
2019-07-21 04:30:00
的學(xué)習(xí)方法與應(yīng)用實(shí)例（pdf彩版）MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個(gè)案例分析 Python人工智能學(xué)習(xí)工具包+入門(mén)與實(shí)踐資料集錦python基礎(chǔ)教程（含100例程和crossin全60課）經(jīng)典算法大全（51個(gè)C語(yǔ)言
2019-05-10 16:18:42
，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)的基本處理單元，它是
2023-09-13 16:41:18
`了解人工智能，30份書(shū)單不容錯(cuò)過(guò)（附電子版PDF下載）鏈接: https://pan.baidu.com/s/1hscSmYK 密碼: a98i人工智能的學(xué)習(xí)能力讓人們感到恐懼，很多社會(huì)精英也都發(fā)
2017-11-02 11:48:19
。人工智能，在目前的關(guān)鍵時(shí)刻，是關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的。目前，人工智能使用與典型計(jì)算機(jī)相同的 CMOS 硬件。目前的人工智能專(zhuān)注于開(kāi)發(fā)注入類(lèi)人智能的算法功能。該學(xué)科的重點(diǎn)是通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)復(fù)制人類(lèi)智能
2022-03-22 11:19:16
簡(jiǎn)單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-01-28 07:16:57
如今，采用人工智能的企業(yè)遇到了一個(gè)主要障礙，那就是在內(nèi)部開(kāi)發(fā)人工智能產(chǎn)品成本高昂，因此有了外包人工智能產(chǎn)品的需求。而對(duì)于從中小企業(yè)到預(yù)算受限的大型企業(yè)來(lái)說(shuō)，通過(guò)云計(jì)算來(lái)采用人工智能的成本要低得多。
2019-09-11 11:51:46
啟用安全且無(wú)處不在的人工智能 (AI) 是 Arm 架構(gòu)的關(guān)鍵優(yōu)先事項(xiàng)。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 的潛力是顯而易見(jiàn)的，幾乎每天都會(huì)出現(xiàn)新的用例和好處——但與此同時(shí)，人工智能的計(jì)算需求一直在以指數(shù)
2022-09-15 15:15:46
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
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)展及應(yīng)用轉(zhuǎn)載****地址：http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能研究的最新趨勢(shì)，作為一個(gè)
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
抽象人工智能 （AI） 的世界正在迅速發(fā)展，人工智能越來(lái)越多地支持以前無(wú)法實(shí)現(xiàn)或非常難以實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用程序。本系列文章解釋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN） 及其在 AI 系統(tǒng)中機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性。CNN 是從
2023-02-23 20:11:10
語(yǔ)言使用，數(shù)學(xué)庫(kù)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及相關(guān)算法，深入學(xué)習(xí)AI算法模型訓(xùn)練、分析，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等因此，為了幫助大家更好的入門(mén)學(xué)習(xí)AI人工智能，包括：Python語(yǔ)法編程、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、機(jī)器學(xué)習(xí)
2019-11-27 12:10:39
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
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
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
本用戶(hù)手冊(cè)指導(dǎo)了基于 IDE 逐步構(gòu)建用于 STM32 微處理器的完整人工智能（AI）項(xiàng)目，自動(dòng)轉(zhuǎn)換預(yù)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）并集成所生成的優(yōu)化庫(kù)。本手冊(cè)還介紹了 X-CUBE-AI 擴(kuò)展包，該擴(kuò)展
2023-09-07 06:15:31
`點(diǎn)擊學(xué)習(xí)>>《龍哥手把手教你學(xué)LabVIEW視覺(jué)設(shè)計(jì)》視頻教程用LabVIEW實(shí)現(xiàn)的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)曲線擬合，感謝LabVIEW的矩陣運(yùn)算函數(shù)，程序流程較之文本型語(yǔ)言清晰很多。[hide] [/hide]`
2011-12-13 16:41:43
作者：Nagesh Gupta 創(chuàng)始人兼 CEOAuviz Systems Nagesh@auvizsystems.com憑借出色的性能和功耗指標(biāo)，賽靈思 FPGA 成為設(shè)計(jì)人員構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-06-19 07:24:41
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
巡線智能車(chē)控制中的CNN網(wǎng)絡(luò)有何應(yīng)用？嵌入式單片機(jī)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)該怎樣去使用？如何利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去更好地控制巡線智能車(chē)呢？
2021-12-21 07:47:24
已經(jīng)有很多關(guān)于將人工智能用于日益智能的車(chē)輛的文章。但是，您如何將在服務(wù)器群上開(kāi)發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (NN) 壓縮到量產(chǎn)汽車(chē)中資源受限的嵌入式硬件中呢?本文探討了我們應(yīng)該如何授權(quán)汽車(chē)生產(chǎn) AI 研發(fā)工程師在
2021-12-23 06:30:50
創(chuàng)建Kynisys平臺(tái)：我們?nèi)绾螛?gòu)建人工智能（AI）的未來(lái)？
2021-03-03 07:06:02
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
人工智能下面有哪些機(jī)器學(xué)習(xí)分支？如何用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）方法去解決機(jī)器學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)下面的分類(lèi)問(wèn)題？
2021-06-16 08:09:03
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(chēng)，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
已經(jīng)有很多關(guān)于將人工智能用于日益智能的車(chē)輛的文章。但是，您如何將在服務(wù)器群上開(kāi)發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (NN) 壓縮到量產(chǎn)汽車(chē)中資源受限的嵌入式硬件中呢？本文探討了我們應(yīng)該如何授權(quán)汽車(chē)生產(chǎn) AI 研發(fā)工程師在
2021-11-08 07:18:10
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
應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬污水生物處理（1.浙江工業(yè)大學(xué)建筑工程學(xué)院, 杭州 310014; 2.鎮(zhèn)江水工業(yè)公司排水管理處，鎮(zhèn)江 212003）摘要：針對(duì)復(fù)雜的非線性污水生物處理過(guò)程，開(kāi)發(fā)了徑向基函數(shù)的人工
2009-08-08 09:56:00
本文提出了一個(gè)基于FPGA 的信息處理的實(shí)例：一個(gè)簡(jiǎn)單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用Verilog 語(yǔ)言描述，該數(shù)據(jù)流采用模塊化的程序設(shè)計(jì)，并考慮了模塊間數(shù)據(jù)傳輸信號(hào)同 步的問(wèn)題，有效地解決了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行數(shù)據(jù)處理的問(wèn)題。
2021-05-06 07:22:07
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在很多領(lǐng)域得到了很好的應(yīng)用，尤其是具有分布存儲(chǔ)、并行處理、自學(xué)習(xí)、自組織以及非線性映射等特點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用更加廣泛。嵌入式便攜設(shè)備也越來(lái)越多地得到應(yīng)用，多數(shù)是基于ARM內(nèi)核及現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列
2019-09-20 06:15:20
搜索就是谷歌，用在診斷就是谷歌健康，用在汽車(chē)就是無(wú)人駕駛……背后都是人工智能加上一體化大數(shù)據(jù)。 四是要培訓(xùn)大量人才。人工智能聽(tīng)起來(lái)非常高深，但是培養(yǎng)一個(gè)人工智能工程師，需要多久呢？這么高深的技術(shù)也許至少
2017-10-09 15:26:53
隨著Google、Microsoft和Facebook等巨頭的大力投入，深度學(xué)習(xí)正在超越機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能來(lái)勢(shì)兇猛。那么，如今人工智能最熱門(mén)的技術(shù)趨勢(shì)是什么？黑匣認(rèn)為，復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LSTMs（長(zhǎng)短
2015-12-23 14:21:58
的智能——但是我們已經(jīng)看到了一條充滿(mǎn)潛力的道路。目前人工智能（AI）已經(jīng)發(fā)展為一系列技術(shù)：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等，但是無(wú)論我們?cè)趺疵鼈兌夹枰M合起來(lái)搭建一個(gè)更加智能的機(jī)器
2018-05-22 09:54:43
求大神給一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的源代碼。
2016-04-19 17:15:29
隨著阿法狗大戰(zhàn)李世石，人工智能引發(fā)越來(lái)越多的關(guān)注。百度總裁張亞勤28日表示，百度長(zhǎng)期堅(jiān)持技術(shù)創(chuàng)新，2015年研發(fā)投入超過(guò)100億元，目前在人工智能領(lǐng)域已有重大突破。 張亞勤在天津夏季達(dá)沃斯論壇
2016-07-01 15:22:41
識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等人工智能領(lǐng)域的熱點(diǎn)都在快速演進(jìn)。會(huì)議亮點(diǎn)● 150位業(yè)內(nèi)人士與會(huì)，共同探討業(yè)界熱點(diǎn)與設(shè)計(jì)難點(diǎn)● 知名專(zhuān)家介紹如何尋找AI應(yīng)用新場(chǎng)景● 知名大公司分享AI最前沿研究
2017-12-22 13:59:14
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
無(wú)論機(jī)器人的手臂怎么擺動(dòng)，手的末端位置都不會(huì)改變，求問(wèn)一個(gè)人工智能的專(zhuān)業(yè)名次…
2015-05-10 11:16:46
隱藏技術(shù): 一種基于前沿神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的新型人工智能處理器 Copy東京理工大學(xué)的研究人員開(kāi)發(fā)了一種名為“ Hiddenite”的新型加速器芯片，該芯片可以在計(jì)算稀疏“隱藏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”時(shí)達(dá)到最高的精度
2022-03-17 19:15:13
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)論依照簡(jiǎn)明易懂、便于軟件實(shí)現(xiàn)、鼓勵(lì)探索的原則介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。內(nèi)容包括：智能系統(tǒng)描述模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的特點(diǎn)；基本人工神經(jīng)元模型，人工神經(jīng)
2009-01-13 14:58:57
55 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么意思
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一門(mén)活躍的邊緣性交叉學(xué)科.研究它的發(fā)展過(guò)程和前沿問(wèn)題，具有重要的理論意義
2010-03-06 13:39:01
3296 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容有哪些?
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要考慮網(wǎng)絡(luò)連接的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、神經(jīng)元的特征、學(xué)習(xí)規(guī)則等。目前，已有近40種神經(jīng)
2010-03-06 13:42:451564 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)有哪些?
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)突出的優(yōu)點(diǎn)
(1)可以充分逼近任意復(fù)雜的非線性關(guān)系； (2)所有定量或定性
2010-03-06 13:48:1524281 本書(shū)系統(tǒng)的介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)典型模型的原理、算法，并對(duì)遺傳算法的基本原理也做了簡(jiǎn)單介紹。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法已應(yīng)用于許多領(lǐng)域。本書(shū)是以應(yīng)用為主要目的為從事人工智能、信息處理研究的科技人員及研究生、本科生等編寫(xiě)的教材。
2011-02-17 17:46:04146 將 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模型應(yīng)用于天線設(shè)計(jì)中，可以提高天線設(shè)計(jì)的效率和精度。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一旦被訓(xùn)練成功，再次使用其進(jìn)行天線設(shè)計(jì)時(shí)，可以充分發(fā)揮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和泛化能力，提高
2011-06-22 16:42:1667 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetworks，簡(jiǎn)寫(xiě)為ANNs)也簡(jiǎn)稱(chēng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NNs)或稱(chēng)作連接模型(ConnectionistModel)，它是一種模范動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這
2011-08-16 17:12:310 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，ANNs），也簡(jiǎn)稱(chēng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNs），是模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息處理的一種數(shù)學(xué)模型。它以對(duì)大腦的生理研究成果為基礎(chǔ)，其目的在于
2018-07-13 09:24:0021466 隨著消費(fèi)電子、汽車(chē)電子、工業(yè)控制等越來(lái)越多的應(yīng)用引入人工智能（AI），人工智能面臨著前所未有的快速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)迎來(lái)了發(fā)展高潮。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越大，需要的計(jì)算量就越大，傳統(tǒng)的VPU雖然
2018-07-16 11:17:00459 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類(lèi)：1）分類(lèi)；2）回歸；3）聚類(lèi)。今天我們重點(diǎn)探討一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）算法。 前言： 人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，請(qǐng)參見(jiàn)公眾
2018-06-18 10:15:004809 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Artificial Neural Networks， 簡(jiǎn)寫(xiě)為ANNs）也簡(jiǎn)稱(chēng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或稱(chēng)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 盡管不少?gòu)S商傾向于將人工智能與語(yǔ)音助手聯(lián)系在一起，但人工智能的應(yīng)用十分廣泛，能與多種技術(shù)融合從而實(shí)現(xiàn)新奇甚至罕見(jiàn)的功能。總體而言，近幾年來(lái)人工智能技術(shù)在新開(kāi)拓的市場(chǎng)鐘取得了重大進(jìn)展，優(yōu)化了各種功能，如圖像識(shí)別和圖形渲染等。
2018-12-23 11:33:591670 近幾年，深度學(xué)習(xí)在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)中取得了飛躍式的突破，特別是在語(yǔ)音識(shí)別和圖像識(shí)別等領(lǐng)域［1-3］。其中，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于結(jié)構(gòu)類(lèi)似于生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因此擁有高效、精準(zhǔn)抽取信息深層隱含特征的能力和能夠
2019-02-05 11:21:002341 
什么是人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，大腦的結(jié)構(gòu)越簡(jiǎn)單，那么智商就越低。單細(xì)胞生物是智商最低的了。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是一樣的，網(wǎng)絡(luò)越復(fù)雜它就越強(qiáng)大，所以我們需要深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這里的深度是指層數(shù)多，層數(shù)越多那么構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就越復(fù)雜。
2019-07-04 11:30:243713 在人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)中，有一個(gè)很重要的概念就是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) CNN（Convolutional Neural Networks）。
2019-11-02 11:23:433470 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是受到人類(lèi)大腦結(jié)構(gòu)的啟發(fā)而創(chuàng)造出來(lái)的，這也是它能擁有真智能的根本原因
2020-04-09 11:28:47996 談及人工智能，就會(huì)涉及到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是現(xiàn)代人工智能的重要分支，它是一個(gè)為人工智能提供動(dòng)力，可以模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的系統(tǒng)。
2020-07-27 10:25:37683 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種使用數(shù)學(xué)模型處理圖像以及其他數(shù)據(jù)的多層系統(tǒng)，而且目前已經(jīng)發(fā)展為人工智能的重要基石。
2020-11-25 09:50:172635 量子態(tài)，其物理性質(zhì)與典型應(yīng)用場(chǎng)景，最新進(jìn)展，以及面臨的挑戰(zhàn)。 01 ? ?引 言? ?? ? ? 人工智能主要有三條發(fā)展路線：符號(hào)主義、連接主義與行為主義[1]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是連接主義的基石，也是最近幾年深度學(xué)習(xí)取得突破進(jìn)展的關(guān)鍵
2021-03-02 09:56:452745 人工智能-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)說(shuō)明。
2021-05-25 11:30:1612 功能的適應(yīng)組合，將這樣的系統(tǒng)統(tǒng)稱(chēng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制系統(tǒng)。本文從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及控制理論如何與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，詳細(xì)的論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的應(yīng)用以及發(fā)展
2021-05-27 15:02:1112 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 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(chēng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural
2023-08-22 16:45:182941
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