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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以指向兩種，一個(gè)是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型，廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，如圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等。在MATLAB中，可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱（Neur...

2024-07-03 標(biāo)簽：matlab 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元 5.4k 0

dropout帶來(lái)的模型的變化

在自然界中，在中大型動(dòng)物中，一般是有性繁殖，有性繁殖是指后代的基因從父母兩方各繼承一半。但是從直觀上看，似乎無(wú)性繁殖更加合理，因?yàn)闊o(wú)性繁殖可以保留大段大...

2018-08-23 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)dropout 5.3k 0

什么是高斯過(guò)程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高斯過(guò)程解析

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是怎么和高斯過(guò)程聯(lián)系在一起的呢？Lee et al. [1] and Neal [2] 指出，隨機(jī)初始化無(wú)限寬網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)會(huì)產(chǎn)生一個(gè)高斯過(guò)程，稱作...

2022-08-10 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 5.3k 0

基于深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)和應(yīng)用程序的一些最新趨勢(shì)

對(duì)于諸如詞性標(biāo)記（POS）和命名實(shí)體識(shí)別（NER）之類的任務(wù)，查看詞匯的詞法信息是有用的，尤其是像葡萄牙語(yǔ)、西班牙語(yǔ)和中文這些構(gòu)詞方法十分豐富的語(yǔ)言。我...

2018-10-04 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯深度學(xué)習(xí) 5.3k 0

FPGA器件在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序中發(fā)展

那些不熟悉FPGA的人在復(fù)雜性，成本和功耗方面面臨著許多神話這些設(shè)備的饑餓性。許多開(kāi)發(fā)人員認(rèn)為FPGA可能只適用于高度專業(yè)化，高成本的軍事系統(tǒng)，但目前的...

2019-03-15 標(biāo)簽：fpga 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)物聯(lián)網(wǎng) 5.3k 0

OpenAI新GPU計(jì)算內(nèi)核：頂尖的文本情感分析和文本圖像生成能力

OpenAI 的研究人員們近日發(fā)布了一個(gè)高度優(yōu)化的 GPU 計(jì)算內(nèi)核，它可以支持一種幾乎沒(méi)被人們探索過(guò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)：帶有稀疏塊權(quán)重的網(wǎng)絡(luò)。

2017-12-11 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu 5.3k 0

自動(dòng)駕駛車(chē)輛中的AI分析及作用

在自動(dòng)駕駛車(chē)中，AI用于完成多項(xiàng)重要任務(wù)。其主要任務(wù)之一是路徑規(guī)劃，即車(chē)輛的導(dǎo)航系統(tǒng)。AI的另一項(xiàng)重要任務(wù)是與傳感系統(tǒng)交互，并解釋來(lái)自傳感器的數(shù)據(jù)。

2020-12-25 標(biāo)簽：傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 5.3k 0

如何使用深度學(xué)習(xí)對(duì)電池片的缺陷進(jìn)行識(shí)別詳細(xì)研究資料說(shuō)明

基于TensorFlow框架搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電池片電致發(fā)光圖像進(jìn)行缺陷識(shí)別。選取公開(kāi)的數(shù)據(jù)集，其中包含了電池片的不同種類缺陷。在傳統(tǒng)的VGGNet網(wǎng)絡(luò)...

2019-06-01 標(biāo)簽：傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 5.3k 0

使用開(kāi)源Glow編譯器優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速邊緣計(jì)算的機(jī)器學(xué)習(xí)能力

機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)如何快速發(fā)展，這為需要尋求方法來(lái)優(yōu)化運(yùn)行在具有功耗，處理和內(nèi)存限制的微型邊緣設(shè)備上，進(jìn)行ML應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)人員帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。易...

2021-03-01 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)物聯(lián)網(wǎng)機(jī)器學(xué)習(xí) 5.3k 0

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在命名實(shí)體識(shí)別中應(yīng)用的分析與總結(jié)

近年來(lái)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)方法在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域已經(jīng)取得了不少進(jìn)展。作為NLP領(lǐng)域的基礎(chǔ)任務(wù)—命名實(shí)體識(shí)別（Named Entity Recogni...

2018-01-18 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)nlp 5.3k 0

基于FPGA為實(shí)現(xiàn)平臺(tái)的低功耗高速解碼器系統(tǒng)

在本文中，利用自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編碼器對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，所得到隱含層的輸出數(shù)據(jù)稱為原始數(shù)據(jù)的編碼；該編碼數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解碼器實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)解碼...

2018-04-18 標(biāo)簽：FPGA 解碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 5.3k 0

淺析循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行原理及實(shí)現(xiàn)示例

當(dāng)輸入數(shù)據(jù)具有依賴性且是序列模式時(shí)，CNN 的結(jié)果一般都不太好。CNN的前一個(gè)輸入和下一個(gè)輸入之間沒(méi)有任何關(guān)聯(lián)，所以所有的輸出都是獨(dú)立的。

2018-08-23 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN 5.3k 0

基于MAX78000FTHR的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)時(shí)處理方案

MAX78000本質(zhì)上是一個(gè)ARM Cortex-M4F微控制器，周邊有很多硬件，其中包括Maxim設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）加速器（圖1）。這種機(jī)器學(xué)習(xí)...

2021-01-16 標(biāo)簽：Maxim 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 5.3k 0

Jürgen Schmidhuber：無(wú)監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在極大極小上的博弈

無(wú)獨(dú)有偶，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）也使用無(wú)監(jiān)督的極小極大原理來(lái)模擬給定數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。相信讀者都熟悉NIPS 2014的那篇GAN論文，雖然那位作者聲稱P...

2018-11-24 標(biāo)簽：編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GAN 5.3k 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其主要特點(diǎn)是由多層神經(jīng)元構(gòu)成，可以根據(jù)數(shù)據(jù)自動(dòng)調(diào)整神經(jīng)元之間的權(quán)重，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類。卷...

2023-08-21 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元機(jī)器學(xué)習(xí) 5.3k 0

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參考自適應(yīng)實(shí)現(xiàn)混合動(dòng)力汽車(chē)電子差速控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

本文所設(shè)計(jì)的混合動(dòng)力汽車(chē)采用輪轂驅(qū)動(dòng)技術(shù)，根據(jù)輪轂驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車(chē)的技術(shù)特點(diǎn)，提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參考自適應(yīng)的控制方法．實(shí)現(xiàn)混合動(dòng)力驅(qū)動(dòng)汽車(chē)的電子差速控制。

2021-03-31 標(biāo)簽：電動(dòng)車(chē)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力汽車(chē) 5.3k 0

BN降低內(nèi)部協(xié)方差偏移是流言嗎？

假設(shè)在下一次迭代i+1中，zc的分布偏移至pci+1。由于網(wǎng)絡(luò)層d的權(quán)重之前是根據(jù)pci更新的，但現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)層d面臨的輸入分布卻是pci+1。這一顯著差異...

2018-10-21 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 5.3k 0

圍繞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用方式展開(kāi)Python和R語(yǔ)言實(shí)戰(zhàn)編碼

本文將圍繞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的基礎(chǔ)知識(shí)展開(kāi)，并集中討論網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用方式，用Python和R語(yǔ)言實(shí)戰(zhàn)編碼。

2017-12-28 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用 python 5.3k 0

《硅谷》里使用深度學(xué)習(xí)識(shí)別熱狗的軟件Not Hotdog正式獲得艾美獎(jiǎng)提名！

今天，制作這款的APP的Tim Anglade（是的，這款A(yù)PP是他一個(gè)人制作的，當(dāng)然得到了很多人的幫助）在Twitter上宣布，這款A(yù)I軟件正式獲得了...

2018-07-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硅谷深度學(xué)習(xí) 5.2k 0

SpiNNaker為模擬大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供高性能平臺(tái)

科研人員利用一個(gè)名為SpiNNaker的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算機(jī)開(kāi)展大腦仿真實(shí)驗(yàn)，取得的效果與利用傳統(tǒng)超級(jí)計(jì)算機(jī)進(jìn)行仿真獲取的最佳效果不相上下。

2018-08-09 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超級(jí)計(jì)算機(jī) 5.2k 0

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SDK

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　　SDK一般指軟件開(kāi)發(fā)工具包，軟件開(kāi)發(fā)工具包一般都是一些軟件工程師為特定的軟件包、軟件框架、硬件平臺(tái)、操作系統(tǒng)等建立應(yīng)用軟件時(shí)的開(kāi)發(fā)工具的集合。軟件開(kāi)發(fā)工具廣義上指輔助開(kāi)發(fā)某一類軟件的相關(guān)文檔、范例和工具的集合。
基站測(cè)試

基站測(cè)試

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802.11ac與11基站測(cè)試（base station tests）在基站設(shè)備安裝完畢后，對(duì)基站設(shè)備電氣性能所進(jìn)行的測(cè)量。n的區(qū)別，802.11n無(wú)線網(wǎng)卡驅(qū)動(dòng)，802.11n怎么安裝。
ESP8266

ESP8266

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wifi模塊ESP8266的默認(rèn)波特率是115200，但是單片機(jī)不能達(dá)到那么快的傳輸速率，只能使用4800bps，那么設(shè)置的時(shí)候，必不可少的要先用轉(zhuǎn)串口調(diào)試下載器。
TMS320F28335

TMS320F28335

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TMS320F28335是一款TI高性能TMS320C28x系列32位浮點(diǎn)DSP處理器
靜電防護(hù)

靜電防護(hù)

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為防止靜電積累所引起的人身電擊、火災(zāi)和爆炸、電子器件失效和損壞，以及對(duì)生產(chǎn)的不良影響而采取的防范措施。其防范原則主要是抑制靜電的產(chǎn)生，加速靜電泄漏，進(jìn)行靜電中和等。

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