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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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遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)原理和模型概述
RNN是最強大的模型之一,它使我們能夠開發(fā)如分類、序列數(shù)據(jù)標(biāo)注、生成文本序列(例如預(yù)測下一輸入詞的SwiftKey keyboard應(yīng)用程序),以及將一...
2022-07-20 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能rnn 4k 1
應(yīng)用于ORL人臉數(shù)據(jù)庫的人臉識別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計方案
本文所設(shè)計的網(wǎng)絡(luò)對ORL人臉數(shù) 據(jù)庫中的識別率提高1.25%,樣本識別率提升0.25%。
2022-07-12 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4k 0
與數(shù)據(jù)驅(qū)動算法的典型設(shè)計效果對比如圖2所示??梢钥吹?,新算法的設(shè)計性能更穩(wěn)定,與工程師設(shè)計較為接近,并且也是1 分鐘之內(nèi)完成設(shè)計。力學(xué)機制可以幫助Str...
2022-07-12 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 1.8k 0
機器學(xué)習(xí)發(fā)展歷程與機器學(xué)習(xí)應(yīng)用之道
監(jiān)督學(xué)習(xí)(Supervised Learning)是從有標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模型,然后對某個給定的新數(shù)據(jù)利用模型預(yù)測它的標(biāo)簽。如果分類標(biāo)簽精確度越高,則...
2022-07-10 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法機器學(xué)習(xí) 1.1萬 0
? ? Xilinx zynq系列FPGA實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估 本篇目錄 1. 內(nèi)存占用 ??? 1.1?FPGA程序中內(nèi)存的實現(xiàn)方式 ????1.2?Zy...
2022-07-10 標(biāo)簽:fpga神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)存 2.7k 0
本章將介紹用于解決實際問題的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的不同模塊。前一章使用PyTorch的低級操作構(gòu)建了如網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、損失函數(shù)和優(yōu)化器這些模塊。本章將介紹用于解決真實...
2022-07-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 1.2k 0
基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比色傳感器設(shè)計方案
通過精心設(shè)計超表面結(jié)構(gòu),為光學(xué)操縱提供非凡的自由度,如果能夠?qū)崿F(xiàn)精確模擬光譜線型的反射光學(xué)響應(yīng),以實現(xiàn)色差最大化的優(yōu)化,這將成為解決全介電納米光子傳感器...
2022-07-07 標(biāo)簽:傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 2.3k 0
開發(fā)NPU來支持多任務(wù)模型面臨許多挑戰(zhàn):DNN負(fù)載的多樣性提高了NPU設(shè)計的復(fù)雜度;多個DNN之間的聯(lián)動性,導(dǎo)致DNN之間的調(diào)度變得困難;如何在可重配和...
2022-07-04 標(biāo)簽:加速器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算力芯片 4.1k 0
脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( Spiking neural network-SNN ) 是更接近自然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2022-07-03 標(biāo)簽:fpga神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Verilog 3.9k 0
機器學(xué)習(xí)技術(shù)的理論背景及可用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型
主成分分析 (PCA)是一種數(shù)據(jù)降維技術(shù),它將一組可能相關(guān)的特征轉(zhuǎn)換為一組稱為主成分的線性不相關(guān)變量。主成分按方差順序排列。第一個組件具有最高的變化...
2022-06-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 5k 0
深度估算是自動駕駛領(lǐng)域的一項關(guān)鍵技術(shù)。作為自動駕駛中最常用的傳感器,攝像頭能夠獲取全面、豐富又密集的信息。基于立體視覺的深度估算技術(shù)可以準(zhǔn)確識別和定位運...
2022-06-10 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法Xilinx 6k 0
CMOS圖像傳感器如何減輕視覺系統(tǒng)負(fù)擔(dān)
高幀速率要求這些接口以高速傳輸圖像數(shù)據(jù)。同樣,傳感器必須為每幀輸出(fps / mW)消耗低功耗。這些特性支持將系統(tǒng)定時和功率預(yù)算轉(zhuǎn)移到最需要的地方-處...
2022-05-07 標(biāo)簽:傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 1.9k 0
在STM32單片機上跑神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
在Keras中使用CNN進行人類活動識別:此存儲庫包含小型項目的代碼。該項目的目的是創(chuàng)建一個簡單的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的人類活動識別(HAR)系統(tǒng)...
2022-04-13 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速度計STM32單片機 4.4k 0
為什么可以在STM32上面跑神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
摘要:為什么可以在STM32上面跑神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?簡而言之就是使用STM32CubeMX中的X-Cube-AI擴展包將當(dāng)前比較熱門的AI框架進行C代碼的轉(zhuǎn)化,...
2022-04-12 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)STM32模型 3.4k 0
語音識別技術(shù),也被稱為自動語音識別AutomaTIc Speech RecogniTIon,(ASR),其目標(biāo)是將人類的語音中的詞匯內(nèi)容轉(zhuǎn)換為計算機可讀...
2022-04-11 標(biāo)簽:濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語音識別 2.2萬 0
如何用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行語音降噪
本文是基于NNoM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架實現(xiàn)的。NNoM是一個為單片機定制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架,可以實現(xiàn)TensorFlow 模型的量化和部署到單片機上,可以在Cort...
2022-04-11 標(biāo)簽:單片機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降噪 7k 1
Xilinx Zynq系列FPGA實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中相關(guān)資源評估
FPGA并沒有像軟件那樣用已有的cache,F(xiàn)PGA的HLS編譯器會在FPGA中創(chuàng)建一個快速的memory architecture以最好的適應(yīng)算法中的...
2022-04-07 標(biāo)簽:fpga寄存器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 8.9k 0
因為多傳感器的使用會產(chǎn)生大量需要處理的數(shù)據(jù),因此通常通過融合算法來對數(shù)據(jù)進行優(yōu)化。不同傳感器采集到的信息可能相互之間可能會不同甚至是有矛盾,使用融合算法...
2022-03-30 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多傳感器融合算法 2.5萬 0
Insight觸覺傳感器具備獨特的機械設(shè)計結(jié)構(gòu),研究團隊采用了一種圍繞著輕質(zhì)剛性骨架的軟殼作為整體支撐結(jié)構(gòu),并在外殼彈性體中混合了深色且反光的鋁片,使其...
2022-03-24 標(biāo)簽:傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4.6k 0
圖的概念起源于18世紀(jì)著名的柯尼斯堡七橋問題,到了20世紀(jì)中期,擬陣?yán)碚?、超圖理論、極圖理論等研究蓬勃發(fā)展,使得圖論(Graph Theory)在電子計...
2022-03-22 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 3.3k 0
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