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標簽 > 神經網絡
神經網絡可以指向兩種,一個是生物神經網絡,一個是人工神經網絡。
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怎樣理解非線性變換和多層網絡后的線性可分,神經網絡的學習就是學習如何利用矩陣的線性變換加激活函數的非線性變換。
該團隊在麻省理工學院的計算機科學和人工智能實驗室 (Computer Science and Artificial Intelligence Lab) ...
每個神經元以一組 x 變量(取值從1到 n )的值作為輸入,計算預測的 y-hat 值。假設訓練集中含有 m 個樣本,則向量 x 表示其中一個樣本的各個...
向量是一維有序數組,是一階張量的例子。向量被稱為向量空間的對象的片段。向量空間可以被認為是特定長度(或維度)的所有可能向量的全部集合。三維實值向量空間(...
深度神經網絡的“黑盒”特點阻礙了進一步分析網格細胞活動特性對路徑整合的作用
網格細胞 信息功能非常豐富,回答了空間智能的核心問題。大鼠在定位過程中將空間分為等邊三角形,根據到三角形三個頂點的距離定位,并可以將自己的運動軌跡積分畫...
基于神經網絡模型參考自適應實現混合動力汽車電子差速控制系統的設計
本文所設計的混合動力汽車采用輪轂驅動技術,根據輪轂驅動電動汽車的技術特點,提出一種基于神經網絡模型參考自適應的控制方法.實現混合動力驅動汽車的電子差速控制。
以深度神經網絡(DNN)為例,眼下的傳統觀點認為,如果我們繼續推進、繼續投入,那么這些缺點就會被克服。比如說,從上世紀80年代到2000年代,我們知道如...
在本文工作中,作者提出了DeepIM——一種基于深度神經網絡的迭代6D姿態匹配的新方法。給定測試圖像中目標的初始6D姿態估計,DeepIM能夠給出相對S...
Waze 從幾年前開始,就和政府部門合作,進行數據開放共享。這樣一來,政府可以通過 Waze 的數據了解交通實時狀況,對于問題進行快速的響應處理;與此同...
一種利用強化學習來設計mobile CNN模型的自動神經結構搜索方法
具體來說,我們提出一種用于設計移動端的CNN模型的自動神經結構搜索方法,稱之為Platform-Aware神經結構搜索。圖1是Platform-Awar...
相比之下,機器在生成“視覺”上更費力。它們看待事物的方式類似用盲文閱讀,其中圖像的像素就是“文字”,通過在像素上運行各類算法,機器最終能生成關于目標物體...
一個神經元通常具有多個樹突,主要用來接受傳入信息;而軸突只有一條,軸突尾端有許多軸突末梢可以給其他多個神經元傳遞信息。軸突末梢跟其他神經元的樹突產生連接...
由于Transformer是更高級的神經網絡深度學習算法,對數據量有很高要求,這也催生了從小數據如何快速產生大數據的算法,比如GAN對抗網絡等。
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