感知器是所有神經(jīng)網(wǎng)絡中最基本的，也是更復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡的基本組成部分。它只連接一個輸入神經(jīng)元和一個輸出神經(jīng)元。
2023-08-31 16:55:50
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在如今的網(wǎng)絡時代，錯綜復雜的大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡環(huán)境，讓傳統(tǒng)信息處理理論、人工智能與人工神經(jīng)網(wǎng)絡都面臨巨大的挑戰(zhàn)。近些年，深度學習逐漸走進人們的視線，通過深度學習解決若干問題的案例越來越多。一些傳統(tǒng)的圖像
2024-01-11 10:51:32596 
50年。神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單位是節(jié)點，它的想法大致來源于哺乳動物大腦中的生物神經(jīng)元。生物大腦中的神經(jīng)元節(jié)點之間的鏈接是隨著時間推移不斷演化的，而神經(jīng)網(wǎng)絡中的神經(jīng)元節(jié)點鏈接也借鑒了這一點，會不斷演化（通過
2019-03-07 20:17:28
的過程。2、人工神經(jīng)網(wǎng)絡組成一個典型的神經(jīng)網(wǎng)絡，由成百上千萬的人工神經(jīng)元構(gòu)成，他們排列在一系列的層中，每個層之間彼此相連。基本上由三個相互連接的層組成：輸入層、隱藏層和輸出層。組成結(jié)構(gòu)圖如下所示：由上圖
2018-06-05 10:11:50
”，可以為細胞提供與實際人類大腦相似的交互環(huán)境，研究人員可以在這些環(huán)境中更清晰地觀察大腦的發(fā)育和功能，研究相關(guān)大腦疾病的療法，并對有應用前景的新藥物進行測試。髓鞘是一種覆蓋在神經(jīng)纖維上的結(jié)構(gòu)，可以幫助神經(jīng)
2018-08-21 09:26:52
，原作者SpinPunch CTO DAN MAAS。作者微信公號“董老師在硅谷”。剛剛人類職業(yè)選手世界冠軍李世石九段認輸，第一局AlphaGo贏了。谷歌DeepMind宣布他們研發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡圍棋AI
2016-03-10 14:27:17
多層感知機 深度神經(jīng)網(wǎng)絡in collaboration with Hsu Chung Chuan, Lin Min Htoo, and Quah Jia Yong. 與許忠傳，林敏濤和華佳勇合作
2021-07-12 06:35:22
。盡管科學家們對大腦的神經(jīng)線路如何執(zhí)行高級功能有了更多的了解，但是在固態(tài)設備(SSD)上對大腦進行逆向工程仍然遙不可及。神經(jīng)網(wǎng)絡的關(guān)鍵元素。神經(jīng)形態(tài)計算試圖利用大腦的生物連接體，特別是通過將生物
2022-04-16 15:01:00
神經(jīng)網(wǎng)絡Matlab程序
2009-09-15 12:52:24
03_深度學習入門_神經(jīng)網(wǎng)絡和反向傳播算法
2019-09-12 07:08:05
神經(jīng)網(wǎng)絡基本介紹
2018-01-04 13:41:23
第1章 概述 1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究與發(fā)展 1.2 生物神經(jīng)元 1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的構(gòu)成 第2章人工神經(jīng)網(wǎng)絡基本模型 2.1 MP模型 2.2 感知器模型 2.3 自適應線性
2012-03-20 11:32:43
將神經(jīng)網(wǎng)絡移植到STM32最近在做的一個項目需要用到網(wǎng)絡進行擬合，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上做神經(jīng)網(wǎng)絡計算，這樣就可以實時計算，不依賴于上位機。所以要解決的主要是兩個
2022-01-11 06:20:53
神經(jīng)網(wǎng)絡簡介
2012-08-05 21:01:08
近年來，深度學習的繁榮，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展，顛覆了傳統(tǒng)機器學習特征工程的時代，將人工智能的浪潮推到了歷史最高點。然而，盡管各種神經(jīng)網(wǎng)絡模型層出不窮，但往往模型性能越高，對超參數(shù)的要求也越來越嚴格
2019-09-11 11:52:14
制造業(yè)而言，深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡開辟了令人興奮的研究途徑。為了實現(xiàn)從諸如高速公路全程自動駕駛儀的短時輔助模式到專職無人駕駛旅行的自動駕駛，汽車制造業(yè)一直在尋求讓響應速度更快、識別準確度更高的方法，而深度
2017-12-21 17:11:34
基于深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡算法
2019-05-16 17:25:05
MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡
2013-07-08 15:17:13
請問：我在用labview做BP神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)故障診斷，在NI官網(wǎng)找到了機器學習工具包（MLT），但是里面沒有關(guān)于這部分VI的幫助文檔，對于”BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類“這個范例有很多不懂的地方，比如
2017-02-22 16:08:08
習神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡，對于神經(jīng)網(wǎng)絡的實現(xiàn)是如何一直沒有具體實現(xiàn)一下：現(xiàn)看到一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡模型用于訓練的輸入數(shù)據(jù):對應的輸出數(shù)據(jù):我們這里設置：1：節(jié)點個數(shù)設置：輸入層、隱層、輸出層的節(jié)點
2021-08-18 07:25:21
《 AI加速器架構(gòu)設計與實現(xiàn)》+第一章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡觀感
? ?在本書的引言中也提到“一圖勝千言”，讀完第一章節(jié)后，對其進行了一些歸納（如圖1），第一章對常見的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)進行了介紹，舉例了一些結(jié)構(gòu)
2023-09-11 20:34:01
`本篇主要介紹：人工神經(jīng)網(wǎng)絡的起源、簡單神經(jīng)網(wǎng)絡模型、更多神經(jīng)網(wǎng)絡模型、機器學習的步驟：訓練與預測、訓練的兩階段：正向推演與反向傳播、以TensorFlow + Excel表達訓練流程以及AI普及化教育之路。`
2020-11-05 17:48:39
學習和認知科學領(lǐng)域，是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡（動物的中樞神經(jīng)系統(tǒng)，特別是大腦）的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學模型或計算模型，用于對函數(shù)進行估計或近似。神經(jīng)網(wǎng)絡由大量的人工神經(jīng)元聯(lián)結(jié)進行計算。大多數(shù)情況下人工神經(jīng)網(wǎng)絡
2019-03-03 22:10:19
電子發(fā)燒友總結(jié)了以“神經(jīng)網(wǎng)絡”為主題的精選干貨，今后每天一個主題為一期，希望對各位有所幫助！（點擊標題即可進入頁面下載相關(guān)資料）人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法的學習方法與應用實例（pdf彩版）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡入門資料MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡30個案例分析《matlab神經(jīng)網(wǎng)絡應用設計》深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡
2019-05-07 19:18:14
的過程中，要留給大家自己體會的。第3章 深度學習簡史從神經(jīng)網(wǎng)絡的神經(jīng)元開始介紹感知機算法，主要是介紹深度學習一些主要概念背后的靈感，為深入了解他們的工作原理打下基礎。左圖是人類大腦的神經(jīng)元，右圖是感知器
2019-07-25 16:07:04
今天學習了兩個神經(jīng)網(wǎng)絡，分別是自適應諧振（ART）神經(jīng)網(wǎng)絡與自組織映射（SOM）神經(jīng)網(wǎng)絡。整體感覺不是很難，只不過一些最基礎的概念容易理解不清。首先ART神經(jīng)網(wǎng)絡是競爭學習的一個代表，競爭型學習
2019-07-21 04:30:00
`BP神經(jīng)網(wǎng)絡首先給出只包含一個隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型（兩層神經(jīng)網(wǎng)絡）： BP神經(jīng)網(wǎng)絡其實由兩部分組成：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡：神經(jīng)網(wǎng)絡是前饋的，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
人工神經(jīng)網(wǎng)絡是根據(jù)人的認識過程而開發(fā)出的一種算法。假如我們現(xiàn)在只有一些輸入和相應的輸出，而對如何由輸入得到輸出的機理并不清楚，那么我們可以把輸入與輸出之間的未知過程看成是一個“網(wǎng)絡”，通過不斷地給
2008-06-19 14:40:42
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Artificial Neural Network，ANN)是一種類似生物神經(jīng)網(wǎng)絡的信息處理結(jié)構(gòu)，它的提出是為了解決一些非線性，非平穩(wěn)，復雜的實際問題。那有哪些辦法能實現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡呢？
2019-08-01 08:06:21
機器學習的技術(shù)，它是用深度神經(jīng)網(wǎng)絡來實現(xiàn)機器學習，網(wǎng)絡深度比原始網(wǎng)絡加深了數(shù)十甚至上百倍。 增強學習也可以達到機器學習的效果，感興趣的小伙伴可以上網(wǎng)搜索，在此暫時沒有推薦的書籍。 一個 34 層
2018-05-11 11:43:14
時，就可以輸出“This image is a cat”等圖像識別結(jié)果。推理是使用經(jīng)過訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡從未知輸入中猜測輸出的階段。神經(jīng)網(wǎng)絡內(nèi)部有很多參數(shù)。具體來說，上圖中連接節(jié)點的邊被賦予了一個參數(shù)，稱為“權(quán)重
2023-02-17 16:56:59
簡單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡
2021-01-28 07:16:57
摘要： 在2018年3月13日云棲社區(qū)，來自哈爾濱工業(yè)大學的沈俊楠分享了典型模式-深度神經(jīng)網(wǎng)絡入門。本文詳細介紹了關(guān)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展歷程，并詳細介紹了各個階段模型的結(jié)構(gòu)及特點。哈爾濱工業(yè)大學的沈
2018-05-08 15:57:47
本文使用keras搭建神經(jīng)網(wǎng)絡，實現(xiàn)基于深度學習算法的股票價格預測。本文使用的數(shù)據(jù)來源為tushare，一個免費開源接口；且只取開票價進行預測。import numpy as npimport
2022-02-08 06:40:03
，機器的學習成效都遠遠超越人類了。機器所具有的AI智能是它自己學習來的，又能迅速精通。 然而從另一方面來看，機器的邏輯能力卻一直無法超越人類。回顧一下AI的發(fā)展歷史，自從1950年代，許多專家們就是希望將
2021-01-04 10:16:36
全連接神經(jīng)網(wǎng)絡和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)別
2019-06-06 14:21:42
【深度學習】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN
2020-06-14 18:55:37
《深度學習工程師-吳恩達》03卷積神經(jīng)網(wǎng)絡—深度卷積網(wǎng)絡：實例探究 學習總結(jié)
2020-05-22 17:15:57
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為什么適合圖像處理？
2022-09-08 10:23:10
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)究竟是什么，鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡在工程上經(jīng)歷了曲折的歷史，您為什么還會在意它呢? 對于這些非常中肯的問題，我們似乎可以給出相對簡明的答案。
2019-07-17 07:21:50
神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)廣泛應用于圖像分類、目標檢測、語義分割以及自然語言處理等領(lǐng)域。首先分析了典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型為提高其性能增加網(wǎng)絡深度以及寬度的模型結(jié)構(gòu)，分析了采用注意力機制進一步提升模型性能的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，然后歸納
2022-08-02 10:39:39
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的層級結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的常用框架
2020-12-29 06:16:44
抽象人工智能 （AI） 的世界正在迅速發(fā)展，人工智能越來越多地支持以前無法實現(xiàn)或非常難以實現(xiàn)的應用程序。本系列文章解釋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 （CNN） 及其在 AI 系統(tǒng)中機器學習中的重要性。CNN 是從
2023-02-23 20:11:10
什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡？ImageNet-2010網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)是如何構(gòu)成的？有哪些基本參數(shù)？
2021-06-17 11:48:22
保持永遠在線，這種實時性要求限制了每次神經(jīng)網(wǎng)絡推理的總運算數(shù)量。以下是適用于 KWS 推理的典型神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)：● 深度神經(jīng)網(wǎng)絡 (DNN)DNN 是標準的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，由全連接層和非線性激活層堆疊而成
2021-07-26 09:46:37
的激光雷達物體識別技術(shù)一直難以在嵌入式平臺上實時運行。經(jīng)緯恒潤經(jīng)過潛心研發(fā)，攻克了深度神經(jīng)網(wǎng)絡在嵌入式平臺部署所面臨的算子定制與加速、量化策略、模型壓縮等難題，率先實現(xiàn)了高性能激光檢測神經(jīng)網(wǎng)絡并成功地在嵌入式平臺（德州儀TI TDA4系列）上完成部署。系統(tǒng)功能目前該系統(tǒng)：?支持接入禾賽Pandar 40和
2021-12-21 07:59:18
基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的激光雷達物體識別系統(tǒng)及其嵌入式平臺部署
2021-01-04 06:26:23
最近在學習電機的智能控制，上周學習了基于單神經(jīng)元的PID控制，這周研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的PID控制。神經(jīng)網(wǎng)絡具有任意非線性表達能力，可以通過對系統(tǒng)性能的學習來實現(xiàn)具有最佳組合的PID控制。利用BP
2021-09-07 07:43:47
FPGA實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡關(guān)鍵問題分析基于FPGA的ANN實現(xiàn)方法基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡的性能評估及局限性
2021-04-30 06:58:13
FPGA 上實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 (CNN)。CNN 是一類深度神經(jīng)網(wǎng)絡，在處理大規(guī)模圖像識別任務以及與機器學習類似的其他問題方面已大獲成功。在當前案例中,針對在 FPGA 上實現(xiàn) CNN 做一個可行性研究
2019-06-19 07:24:41
如何用stm32cube.ai簡化人工神經(jīng)網(wǎng)絡映射？如何使用stm32cube.ai部署神經(jīng)網(wǎng)絡？
2021-10-11 08:05:42
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=5725 神經(jīng)網(wǎng)絡是一種基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建預測的計算系統(tǒng)。如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡？神經(jīng)網(wǎng)絡包括：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，以提高模型的預測能力輸出層：基于輸入和隱藏層的數(shù)據(jù)輸出預測
2021-07-12 08:02:11
，并能在腦海中重現(xiàn)這些圖像信息，這不僅與人腦的海量信息存儲能力有關(guān)，還與人腦的信息處理能力，包括數(shù)據(jù)壓縮能力有關(guān)。在各種神經(jīng)網(wǎng)絡中，多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡具有很強的信息處理能力，由于其采用BP算法，因此也
2019-08-08 06:11:30
人工神經(jīng)網(wǎng)絡在AI中具有舉足輕重的地位，除了找到最好的神經(jīng)網(wǎng)絡模型和訓練數(shù)據(jù)集之外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡的另一個挑戰(zhàn)是如何在嵌入式設備上實現(xiàn)它，同時優(yōu)化性能和功率效率。 使用云計算并不總是一個選項，尤其是當
2021-11-09 08:06:27
。事實證明，這種織網(wǎng)的效果要比我們原先估計的好太多了，某些原因我們在一年前的論文中已經(jīng)有所概述，最近的論文中介紹的更多：這種類似織網(wǎng)的結(jié)構(gòu)之所以能被注入（到大腦中），是因為它具有與神經(jīng)網(wǎng)絡或神經(jīng)組織非常
2018-11-22 22:19:40
的根基。深度學習基于人腦結(jié)構(gòu)，一層層互相連接的人工模擬神經(jīng)元模仿大腦的行為，處理視覺和語言等復雜問題。這些人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以收集信息，也可以對其做出反應。它們能對事物的外形和聲音做出解釋，還可以自行學習
2015-12-23 14:21:58
的智能——但是我們已經(jīng)看到了一條充滿潛力的道路。目前人工智能（AI）已經(jīng)發(fā)展為一系列技術(shù)：機器學習、深度學習、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）等，但是無論我們怎么命名，它們都需要組合起來搭建一個更加智能的機器
2018-05-22 09:54:43
小女子做基于labview的蒸發(fā)過程中液位的控制，想使用神經(jīng)網(wǎng)絡pid控制，請問這個控制方法可以嗎？有誰會神經(jīng)網(wǎng)絡pid控制么。。。叩謝
2016-09-23 13:43:16
1、加速神經(jīng)網(wǎng)絡的必備開源項目 到底純FPGA適不適合這種大型神經(jīng)網(wǎng)絡的設計？這個問題其實我們不適合回答，但是FPGA廠商是的實際操作是很有權(quán)威性的，現(xiàn)在不論是Intel還是Xilinx都沒有在
2022-10-24 16:10:50
2018年全球第三大風力發(fā)電機制造商論文下載地址：https://arxiv.org/pdf/1902.05625v1.pdf論文代碼地址：https://github.com/BinhangYuan/WaveletFCNN需要簡單儲備的知識離散小波轉(zhuǎn)換（DWT）深度神經(jīng)網(wǎng)絡回顧離散小波變
2021-07-12 07:38:36
有沒有做過關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡的，給小女子指點一二吧，感激不盡
2014-01-08 09:39:16
解析深度學習：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡原理與視覺實踐
2020-06-14 22:21:12
原文鏈接：【嵌入式AI部署&基礎網(wǎng)絡篇】輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡精述--MobileNet V1-3、ShuffleNet V1-2、NasNet深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型被廣泛應用在圖像分類、物體檢測等機器
2021-12-14 07:35:25
`將非局部計算作為獲取長時記憶的通用模塊，提高神經(jīng)網(wǎng)絡性能在深度神經(jīng)網(wǎng)絡中，獲取長時記憶（long-range dependency）至關(guān)重要。對于序列數(shù)據(jù)（例如語音、語言），遞歸運算
2018-11-12 14:52:50
《神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習》講義
2017-07-20 08:58:24
0 深度神經(jīng)網(wǎng)絡里面門的權(quán)重也是 反向傳播訓練出來的，也有漸變的這個性質(zhì)，當對于快速變化的刺激，有一定的滯后。從這個角度來說，人類神經(jīng)系統(tǒng)要更靈活一些，可以在很短的時間內(nèi)完成狀態(tài)的切換。
2017-10-19 13:20:375414 
到只有有限硬件資源的嵌入式系統(tǒng)上。 為了解決這個限制，可以使用深度壓縮來顯著地減少神經(jīng)網(wǎng)絡所需要的計算和存儲需求。例如對于具有全連接層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(如Alexnet和VGGnet)，深度壓縮可以將模型大小減少35到49倍。
2017-11-16 13:11:351602 
神經(jīng)網(wǎng)絡基本介紹，人工神經(jīng)網(wǎng)絡（簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡，Neural Network）是模擬人腦思維方式的數(shù)學模型。
神經(jīng)網(wǎng)絡是在現(xiàn)代生物學研究人腦組織成果的基礎上提出的，用來模擬人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)和行為。神經(jīng)網(wǎng)絡反映了人腦功能的基本特征，如并行信息處理、學習、聯(lián)想、模式分類、記憶等。
2017-12-06 15:07:500 目前在AI技術(shù)領(lǐng)域中，投入資金最多的當屬對神經(jīng)網(wǎng)絡的研究了。在眾人眼中，神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)貌似就是“程序構(gòu)造的大腦”（雖然比喻很不準確）。
2018-04-23 11:34:001148 
人工智能可以提高生產(chǎn)力，但殊不知，科學家們已經(jīng)開始使用 AI 技術(shù)來來重現(xiàn)大腦的高級認知功能！這次，他們創(chuàng)造了一套復雜神經(jīng)網(wǎng)絡來模擬大腦的空間導航能力。這一成果向世人展示了 AI 算法能很好的幫助
2018-05-17 11:42:001481 別看神經(jīng)元細胞很簡單，但如果神經(jīng)元的數(shù)量很多，它們彼此之間的連接恰到好處，變成神經(jīng)網(wǎng)絡，就可以從簡單中演生出復雜的智能來。例如，人類的大腦中含有1千億個神經(jīng)元，平均每個神經(jīng)元跟其他的神經(jīng)元存在
2018-06-21 14:44:239109 
美國匹茲堡大學的科研人員研制出一種基于石墨烯的神經(jīng)突觸，可用于類似人類大腦的大規(guī)模人工神經(jīng)網(wǎng)絡。
2018-07-31 16:54:013067 谷歌公司和德國馬普學會的研究人員聯(lián)合開發(fā)出了一種回歸神經(jīng)網(wǎng)絡，能夠描繪出人類大腦的神經(jīng)元圖譜。
2018-08-05 11:21:033700 由 Demi 于 星期四, 2018-09-06 09:33 發(fā)表 現(xiàn)在提到“神經(jīng)網(wǎng)絡”和“深度神經(jīng)網(wǎng)絡”，會覺得兩者沒有什么區(qū)別，神經(jīng)網(wǎng)絡還能不是“深度”（deep）的嗎？我們常用
2018-09-06 20:48:01557 由 joycha 于 星期三, 2018-09-12 11:45 發(fā)表 神經(jīng)網(wǎng)絡的基本思想是模擬計算機“大腦”中多個相互連接的細胞，這樣它就能從環(huán)境中學習，識別不同的模式，進而做出與人類相似的決定
2018-09-13 17:46:02189 神經(jīng)網(wǎng)絡可以指向兩種，一個是生物神經(jīng)網(wǎng)絡，一個是人工神經(jīng)網(wǎng)絡。生物神經(jīng)網(wǎng)絡：一般指生物的大腦神經(jīng)元，細胞，觸點等組成的網(wǎng)絡，用于產(chǎn)生生物的意識，幫助生物進行思考和行動。
2018-11-24 09:25:3222033 本文檔的詳細介紹的是快速了解神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習的教程資料免費下載主要內(nèi)容包括了：機器學習概述，線性模型，前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡，網(wǎng)絡優(yōu)化與正則化，記憶與注意力機制，無監(jiān)督學習，概率圖模型，玻爾茲曼機，深度信念網(wǎng)絡，深度生成模型，深度強化學習
2019-02-11 08:00:0025 什么是人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡，大腦的結(jié)構(gòu)越簡單，那么智商就越低。單細胞生物是智商最低的了。人工神經(jīng)網(wǎng)絡也是一樣的，網(wǎng)絡越復雜它就越強大，所以我們需要深度神經(jīng)網(wǎng)絡。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)絡就越復雜。
2019-07-04 11:30:243713 大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡都是互相連接的，這意味著每個隱藏單元和每個輸出單元都連接到層另一邊的每個單元上。每個單元之間的連接稱為“重量”。重量可以是正的，也可以是負的，這取決于它對另一單元的影響程度。較高的權(quán)重對互連單元具有更高的權(quán)限。
2020-04-17 14:43:131653 這篇文章為大家介紹了一下面向低功耗AI芯片上的神經(jīng)網(wǎng)絡設計，隨著這幾年神經(jīng)網(wǎng)絡和硬件（CPU,GPU,FPGA,ASIC）的迅猛發(fā)展，深度學習在包...
2020-12-14 23:40:08536 ? 如今，深度學習已經(jīng)不僅局限于識別支票與信封上的手寫文字。比如，深度神經(jīng)網(wǎng)絡已成為許多CV應用的關(guān)鍵組成部分，包括照片與視頻編輯器、醫(yī)療軟件與自動駕駛汽車等。神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)與人類大腦相似，觀察世界
2021-01-05 14:10:401921 
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 （Convolutional Neural Network， CNN） 是一種源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡（Neural Network， NN）的深度機器學習方法，近年來在圖像識別領(lǐng)域取得了巨大
2021-03-25 09:45:217 在介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡之前，我們先回顧一下神經(jīng)網(wǎng)絡的基本知識。就目前而言，神經(jīng)網(wǎng)絡是深度學習算法的核心，我們所熟知的很多深度學習算法的背后其實都是神經(jīng)網(wǎng)絡。
2023-02-23 09:14:442256 神經(jīng)網(wǎng)絡(MLP)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)。 2、什么是深度神經(jīng)網(wǎng)絡 機器學習是一門多領(lǐng)域交叉學科，專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工
2023-05-15 14:20:01550 
在本文中，我們將了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎知識和三個最流行神經(jīng)網(wǎng)絡：多層神經(jīng)網(wǎng)絡(MLP)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)。
2023-05-15 14:19:181096 
(MLP)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)。2、什么是深度神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習是一門多領(lǐng)域交叉學科，專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，以獲取
2023-05-17 09:59:19946 
神經(jīng)網(wǎng)絡是一個具有相連節(jié)點層的計算模型，其分層結(jié)構(gòu)與大腦中的神經(jīng)元網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)相似。神經(jīng)網(wǎng)絡可通過數(shù)據(jù)進行學習，因此，可訓練其識別模式、對數(shù)據(jù)分類和預測未來事件。
2023-07-26 18:28:411622 
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡原理：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種基于深度學習的人工神經(jīng)網(wǎng)絡，是深度學習技術(shù)的重要應用之
2023-08-17 16:30:30806 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡三大特點? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種深度學習模型，其具有三大特點：局部感知、參數(shù)共享和下采樣。 一、局部感知 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
2023-08-21 16:49:323047 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展歷程 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡三大特點? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度學習領(lǐng)域
2023-08-21 16:49:391144 深度神經(jīng)網(wǎng)絡是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習算法，其主要特點是由多層神經(jīng)元構(gòu)成，可以根據(jù)數(shù)據(jù)自動調(diào)整神經(jīng)元之間的權(quán)重，從而實現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行預測和分類。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是深度神經(jīng)網(wǎng)絡的一種，主要應用于圖像和視頻處理領(lǐng)域。
2023-08-21 17:07:361867 深度神經(jīng)網(wǎng)絡是深度學習的一種框架，它是一種具備至少一個隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡。與淺層神經(jīng)網(wǎng)絡類似
2023-10-11 09:14:33363 
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)點? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種基于深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域有著廣泛的應用。相比
2023-12-07 15:37:252282
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