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標簽 > 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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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理解析
如果認知系統(tǒng)基于模型,那么您需要首先了解機器學(xué)習(xí)模型是什么。與通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練來學(xué)習(xí)隱藏模式的物理模型(白盒)相反,機器學(xué)習(xí)模型是一種統(tǒng)計模型(黑盒)。
2018-05-28 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2.0萬 0
如何借助分布式GPU環(huán)境來提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練系統(tǒng)的浮點計算能力
雖然近年來 GPU 硬件算力和訓(xùn)練方法上均取得了重大進步,但在單一機器上,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所需要的時間仍然長得不切實際,因此需要借助分布式GPU環(huán)境來提升神經(jīng)網(wǎng)...
2018-05-28 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 5.6k 0
周志華團隊和螞蟻金服合作:開發(fā)了一種分布式的深度森林算法
在現(xiàn)實世界中,許多任務(wù)都包含離散特征,當(dāng)使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行建模時,處理這些離散特征將會變得一個棘手的問題,因為我們需要將離散信息進行顯式或隱式地連續(xù)轉(zhuǎn)...
2018-05-28 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能螞蟻金服 7.2k 0
一種新穎的基于強化學(xué)習(xí)的圖像復(fù)原算法—RL-Restore
至此,RL-Restore算法已經(jīng)擁有了較好的工具選取策略,還需要解決對“中間結(jié)果”進行復(fù)原的挑戰(zhàn)。前文已經(jīng)提到,由于前面的復(fù)原步驟可能引入新的未知失真...
2018-05-26 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像CNN 1.4萬 0
SoC中的AI和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決方案
歐盟所有成員國都將采用新的通用數(shù)據(jù)保護條例(也稱為GDPR),該條例對于個人信息的收集、管理和使用有了更嚴格的規(guī)定。新法規(guī)對于消費者數(shù)據(jù)的整理方式、必須...
2018-05-26 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SoC人工智能 7.9k 0
利用深度學(xué)習(xí)模型實現(xiàn)監(jiān)督式語義分割
最近進行語義分割的結(jié)構(gòu)大多用的是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),它首先會給每個像素分配最初的類別標簽。卷積層可以有效地捕捉圖像的局部特征,同時將這樣的圖層分層嵌...
2018-05-25 標簽:編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 6.7k 0
利用基于R-樹連續(xù)最近鄰查詢算法來渲染雨滴,形成了逼真的下雨天場景圖
自動駕駛汽車將使世界各地的研究人員和制造商在很長一段時間內(nèi)都處于忙碌的狀態(tài)。這是因為自動駕駛汽車在未來可能會成為公共交通的主導(dǎo),而且必須經(jīng)過徹底的安全驗...
2018-05-25 標簽:驅(qū)動器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動駕駛 7k 0
英偉達新技術(shù):機器人就可以模仿,這究竟是一種什么技術(shù)?
他們提出了一個可以讀取真實世界的人類演示動作的系統(tǒng),并可以完成推斷和執(zhí)行動作。該系統(tǒng)由一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成,包括執(zhí)行感知,程序生成和程序執(zhí)行三部分。即使在...
2018-05-24 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工業(yè)機器人英偉達 4k 0
本文緣起于一位網(wǎng)友向原作者請教的兩個關(guān)于目標檢測的問題:①如何過濾或忽略我不感興趣的類?②如何在目標檢測模型中添加新的類?這是否可行?
2018-05-24 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 1.5萬 0
Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是最短路算法的經(jīng)典算法之一,由E.W.Dijkstra在1959年提出的。該算法適于計算道路權(quán)值均為非負的最短路徑問題...
2018-05-24 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動駕駛 8.3k 0
一種基于單個單眼相機的“無標記性能捕獲技術(shù)”MonoPerfCap
MonoPerfCap的研究人員將自己的動作捕捉分別和2015、2016、2017的方法比較,用MonoPerfCap方法得到的結(jié)果優(yōu)于其它方法的結(jié)果,...
2018-05-23 標簽:智能手機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 5.6k 0
DeepMind訓(xùn)練出了一個AI智能體,學(xué)會了類 似哺乳動物一樣的“抄近路”能力
哈薩比斯說,要證明我們能構(gòu)建出來我們想做的那種通用智能,大腦的存在就是一個證據(jù)。所以從神經(jīng)科學(xué)中為新的算法尋找靈感,是很有道理的。但我們同時也相信這種啟...
2018-05-21 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AIDeepMind 3.6k 0
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速和壓縮方面所取得的進展報告
我們對過去一年和2018年目前發(fā)表在國際頂會上的有關(guān)網(wǎng)絡(luò)加速和壓縮的論文做了統(tǒng)計。由上圖可以看出在CVPR2017有10篇關(guān)于網(wǎng)絡(luò)加速和壓縮的文章,到C...
2018-05-21 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 4.6k 0
基于NumPy從頭搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),分步驟詳細講解
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 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)網(wǎng)絡(luò)層 5.4k 0
如何才能提高計算機視覺的精確度?并讓它發(fā)揮更大的作用呢?
在網(wǎng)絡(luò)安全方面,計算機視覺也已經(jīng)發(fā)揮著重要作用,例如,在一些視頻網(wǎng)站上,當(dāng)用戶試圖上傳恐怖主義內(nèi)容時,人工智能系統(tǒng)會分析是否與已知的恐怖主義視頻相匹配,...
2018-05-21 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機視覺 4.9k 0
ICLR 是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的頂會,更被譽為深度學(xué)習(xí)的 “無冕之王”,得到了 google, Facebook, DeepMind, Amazon,IBM ...
2018-05-20 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GPU 3.5k 0
PowerVR 2NX成為驅(qū)動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用解決方案
毫無疑問,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變得越來越流行,在各式各樣的產(chǎn)品中都可以找到它的相關(guān)應(yīng)用。它們會根據(jù)你的興趣自動調(diào)整社交多媒體內(nèi)容、讓照片顯示更加好看、在AR/VR頭...
2018-05-17 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Arpowervr 7.2k 0
13種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)
ReLU(Rectified Linear Unit,修正線性單元)訓(xùn)練速度比tanh快6倍。當(dāng)輸入值小于零時,輸出值為零。當(dāng)輸入值大于等于零時,輸出值...
2018-05-16 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)機器學(xué)習(xí) 3.4萬 0
但二者的一個主要不同是,CNN 可以識別靜態(tài)圖像(或以幀分割的視頻)中的特征,而 RNN 在文本和語音方面表現(xiàn)出色,因為這類問題屬于序列或時間依賴問題。...
2018-05-16 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 4.6k 0
利用強化學(xué)習(xí)探索多巴胺對學(xué)習(xí)的作用
當(dāng)我們使用虛擬的計算機屏幕和隨機選擇的圖像來模擬一個非常相似的測試時,我們發(fā)現(xiàn),我們的“元強化學(xué)習(xí)智能體”(meta-RL agent)似乎是以類似于H...
2018-05-16 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI強化學(xué)習(xí) 5.1k 0
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