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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，一個是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一個是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
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將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練好之后，在輸入層給定一個x，通過網(wǎng)絡(luò)之后就能夠在輸出層得到特定的y，那么既然有了這么強大的模型，為什么還需要RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）呢？
2018-05-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)rnn 5318 0
一種名為ReZero的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)改進(jìn)方法
深度學(xué)習(xí)在計算機視覺、自然語言處理等領(lǐng)域取得了很多重大突破。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力通常隨著其網(wǎng)絡(luò)深度呈指數(shù)增長，這一特性賦予了它很強的泛化能力。然而深層的網(wǎng)...
2020-03-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 5311 0
用進(jìn)化算法發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
綜上所述，盡管我們通過簡單的初始架構(gòu)和直觀的突變來最小化處理研究人員的參與，但大量專家知識進(jìn)入了構(gòu)建這些架構(gòu)的構(gòu)建塊之中。其中一些包括重要的發(fā)明，如卷積...
2018-03-20 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 5309 0
算一體在卷積和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的功耗確實可以做到很低，但其外部仍需要AD、DA的接口，所以從整機和系統(tǒng)的角度來考慮的話，其帶來的顛覆性優(yōu)勢并不是特別明顯。
2022-10-10 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)字處理器dnn 5304 0
作為全球最為著名的技術(shù)榜單之一，《麻省理工科技評論》全球十大突破性技術(shù)具備極大的全球影響力和權(quán)威性，至今已經(jīng)舉辦了18年。
2018-09-17 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能3D打印 5301 0
利用SLPS實現(xiàn)故障模擬電路仿真數(shù)據(jù)獲取的自動化
隨著電子技術(shù)的迅速發(fā)展，電子設(shè)備的性能得到了很大的提高。模擬電路是電子設(shè)備中最易發(fā)生故障的薄弱環(huán)節(jié)，所以對其進(jìn)行故障診斷具有重要意義。模擬電路故障診斷中...
2018-11-21 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真器電子技術(shù) 5281 0
如何快速簡單地訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？
對深度線性網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的非線性動力學(xué)的精確解進(jìn)行理論分析后發(fā)現(xiàn)，滿足了動態(tài)等距的權(quán)重初始化能夠大大提高學(xué)習(xí)速度。對于這樣的線性網(wǎng)絡(luò)，正交權(quán)重初始化實現(xiàn)了動態(tài)...
2018-06-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)CNN 5279 0
人臉識別是一種通過技術(shù)手段對人臉圖像進(jìn)行分析和比對，以判斷身份或識別個體的過程。
2023-06-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生物識別人臉識別 5278 0
神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的標(biāo)準(zhǔn)C++定義
前一段時間做了一個數(shù)字識別的小系統(tǒng)，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的，用MFC做的交互。在實現(xiàn)過程中也試著去找一些源碼
2018-04-15 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 5276 0
圖像恢復(fù)這個任務(wù)，如何使用深度圖像先驗來解決此任務(wù)
深度卷積網(wǎng)絡(luò)因其能夠從大量圖像數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)而獲得成功。 Dmitry Ulyanov的論文“Deep Image Prior”表明，為了解決像圖像恢復(fù)這...
2019-02-18 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像圖像去噪 5265 0
如今，基于深度學(xué)習(xí)（DL）的人工智能（AI）應(yīng)用越來越廣泛，不論是在與個人消費者相關(guān)的智能家居、智能駕駛等領(lǐng)域，還是在視頻監(jiān)控、智慧城市等公共管理領(lǐng)域，...
2020-09-29 標(biāo)簽：fpga神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu 5260 0
一個名為CompenNet的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來隱含地學(xué)習(xí)復(fù)雜的補償函數(shù)
理論上，投影儀補償過程是一個非常復(fù)雜的非線性函數(shù)，涉及相機和投影儀傳感器的輻射響應(yīng)，鏡頭失真/漸暈，散焦，表面材料反射特性和相互反射。目前已有大量的研究...
2019-06-07 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)計算機視覺 5260 0
基于NumPy從頭搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分步驟詳細(xì)講解
我們從將數(shù)據(jù)傳入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始，并對輸入數(shù)據(jù)逐層進(jìn)行一些矩陣操作。在三個網(wǎng)絡(luò)層的每一層上，我們將輸入和權(quán)重的點積加上偏置，接著將輸出傳給選擇的激活函數(shù)。
2018-05-21 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)網(wǎng)絡(luò)層 5254 0
病理科被“現(xiàn)代醫(yī)學(xué)之父”威廉·奧斯勒稱為“醫(yī)學(xué)之本”，而病理醫(yī)生被認(rèn)為是醫(yī)生的醫(yī)生。病理科的含金量自然不言而喻，其診斷的準(zhǔn)確與否直接影響患者的健康和命運。
2019-08-02 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能ai技術(shù) 5253 0
FM和深度網(wǎng)絡(luò)DNN的結(jié)合成為了CTR預(yù)估問題中主流的方法
feat_index是特征的一個序號，主要用于通過embedding_lookup選擇我們的embedding。feat_value是對應(yīng)的特征值，如果...
2018-08-30 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN 5240 0
基于MCU的驅(qū)動視頻監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計
智能的，事件驅(qū)動的視頻監(jiān)控僅在人或其他感興趣的物體進(jìn)入框架時記錄圖像，并且僅在物體保留的情況下記錄圖像。框架。這種自主智能可能歷史上只能用于政府，軍隊和...
2019-02-25 標(biāo)簽：mcu神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控 5221 0
SVM與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合會發(fā)生什么？
SVM 是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)典算法之一。如果將 SVM推廣到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，會發(fā)生什么呢？
2020-09-14 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SVM 5212 0
分享下Kaiming大神在CVPR‘18 又有了什么新成果？
在具體實現(xiàn)過程中，基于Mask R-CNN提出了一種新穎的遷移學(xué)習(xí)方法。Mask R-CNN可以將實例分割問題分解為邊框目標(biāo)檢測和掩膜預(yù)測兩個子任務(wù)。在...
2018-06-20 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分割數(shù)據(jù)集 5195 0
殺馬特教授和他的新技術(shù)究竟如何？paGAN：逼真動畫人物生成對抗網(wǎng)絡(luò)
“在Ian Goodfellow的開創(chuàng)性工作和NVIDIA的大量精彩工作的基礎(chǔ)上，已經(jīng)證明可以訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來合成高質(zhì)量的面部圖像。”黎顥和他的團隊想知道...
2018-08-08 標(biāo)簽：3D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機視覺 5192 0
有了訓(xùn)練集和驗證集后，我們開始對數(shù)據(jù)集進(jìn)行基準(zhǔn)測試。這是一個分類問題，在給出一個測試數(shù)據(jù)時，我們需要將它分到12個類中的一個。我們將使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（C...
2018-06-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類數(shù)據(jù)集 5191 0
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