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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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基于CMSIS-NN內核的神經網絡推理運算 對運行時間/吞吐量和能效有顯著提升
目前,在許多需要在本地進行數據分析的“永遠在線”的物聯網邊緣設備中,神經網絡正在變得越來越普及,主要是因為可以有效地同時減少數據傳輸導致的延時和功耗。而...
一個叫做GUNNESS的全新的開源工具,可以幫助用戶通過SDSoC 開發環境很輕松的將二值化神經網絡(BNNs)實現在Zynq SoC芯片和Zynq U...
監督學習(Supervised Learning)是從有標簽的訓練數據中學習模型,然后對某個給定的新數據利用模型預測它的標簽。如果分類標簽精確度越高,則...
GAN的優點是能夠生成高質量的數據,但其訓練過程相對復雜,需要平衡生成器和判別器的性能,避免生成器落入局部最優解。
深度學習型圖像分析較適合原本復雜的涂裝表面檢測:有微小變化但可接受的圖案,以及無法使用空間頻率方法排除的位置變量。深度學習擅長解決復雜的表面和涂裝缺陷,...
語音識別技術的發展歷程,語音識別是如何工作的?語音識別資料概述
說到語音識別,大家熟悉的可能是最近十年里才出現的微信語音轉文字,或者語音實時記錄和翻譯。但其實語音識別的歷史比互聯網還早,現代計算機誕生的那一刻,就已經...
如果雙向如此強大,為什么以前沒有這樣實現?在訓練單向模型時,預測詞時必須只能基于句子中上文的單詞。然而,想要直接讓模型同時根據上文和下文來預測詞是不可能...
最近深度學習技術和卷積神經網絡的發展為理解位置識別問題提供了另一種方法。AlexNet [ 5 ]顯示,從CNNs中提取的特征經過充分有效的訓練,在分類...
如上所說,IndRNN的同一個圖層中的神經元是彼此獨立的,通道間的信息會隨時間在多層IndRNN之間傳播探索。為了說明這一點,我們將一個雙層的IndRN...
2018-03-16 標簽:神經網絡 1.0萬 1
PyTorch官網教程PyTorch深度學習:60分鐘快速入門中文翻譯版
“PyTorch 深度學習:60分鐘快速入門”為 PyTorch 官網教程,網上已經有部分翻譯作品,隨著PyTorch1.0 版本的公布,這個教程有較大...
直接的強化學習方法很有吸引力,它無需過多假設,而且能自動掌握很多技能。由于這種方法除了建立函數無需其他信息,所以很容易在改進后的環境中重新學習技能,例如...
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