像大腦一樣思考。 ? 以目前世界排名第二的超算IBM Summit為例，其運(yùn)算速率已達(dá)200 PFLOPS，但大腦的運(yùn)算性能仍然是它的5倍。研究人員開始反思為何不仿制一個(gè)大腦結(jié)構(gòu)的芯片，依照人體神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)打造的神經(jīng)形態(tài)芯片也因此出爐。 ?
2021-08-12 09:45:39
3975 他們的設(shè)計(jì)靈感來自大腦的內(nèi)存計(jì)算。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)例子是英特爾芯片 Loihi 1和 Loihi 2。Loihi 1和 Loihi 2以及相關(guān)的 LAVA API 為信息編碼和處理提供了一種新的機(jī)制
2022-04-16 15:01:00
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本介紹
2018-01-04 13:41:23
源程序 4.3 旅行商問題(TSP)的HNN求解 Hopfield模型求解TSP源程序 第5章 隨機(jī)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 5.1 模擬退火算法 5.2 Boltzmann機(jī) Boltzmann機(jī)模型
2012-03-20 11:32:43
人腦中的神經(jīng)系統(tǒng)精密而復(fù)雜成人的大腦擁有超過1000億個(gè)神經(jīng)元[MOU1] 每天要進(jìn)行數(shù)萬次的計(jì)算計(jì)算機(jī)系統(tǒng)發(fā)展到今天仍無法企及人腦的萬分之一
2019-07-29 08:36:26
將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)移植到STM32最近在做的一個(gè)項(xiàng)目需要用到網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行擬合，并且將擬合得到的結(jié)果用作控制，就在想能不能直接在單片機(jī)上做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，這樣就可以實(shí)時(shí)計(jì)算，不依賴于上位機(jī)。所以要解決的主要是兩個(gè)
2022-01-11 06:20:53
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
2012-08-05 21:01:08
使用最為有利的系統(tǒng)。訓(xùn)練往往在線下通過基于 CPU 的系統(tǒng)、圖形處理器 (GPU) 或現(xiàn)場可編程門陣列 (FPGA) 來完成。由于計(jì)算功能強(qiáng)大且設(shè)計(jì)人員對(duì)其很熟悉，這些是用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的最為理想
2017-12-21 17:11:34
基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2019-05-16 17:25:05
近年來，深度學(xué)習(xí)的繁榮，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，顛覆了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)特征工程的時(shí)代，將人工智能的浪潮推到了歷史最高點(diǎn)。然而，盡管各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型層出不窮，但往往模型性能越高，對(duì)超參數(shù)的要求也越來越嚴(yán)格
2019-09-11 11:52:14
參考算法后，另一個(gè)重要的任務(wù)，就是選擇深度學(xué)習(xí)框架。深度學(xué)習(xí)框架是一種用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法開發(fā)的工具，其主要作用，是根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以數(shù)據(jù)集中的圖片和標(biāo)注為輸入，計(jì)算得到與之對(duì)應(yīng)的權(quán)重參數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)+對(duì)應(yīng)
2020-05-18 17:13:24
MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2013-07-08 15:17:13
請問：我在用labview做BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)故障診斷，在NI官網(wǎng)找到了機(jī)器學(xué)習(xí)工具包（MLT），但是里面沒有關(guān)于這部分VI的幫助文檔，對(duì)于”BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類“這個(gè)范例有很多不懂的地方，比如
2017-02-22 16:08:08
《 AI加速器架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)》+第一章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀感
? ?在本書的引言中也提到“一圖勝千言”，讀完第一章節(jié)后，對(duì)其進(jìn)行了一些歸納（如圖1），第一章對(duì)常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了介紹，舉例了一些結(jié)構(gòu)
2023-09-11 20:34:01
學(xué)習(xí)和認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域，是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（動(dòng)物的中樞神經(jīng)系統(tǒng)，特別是大腦）的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型或計(jì)算模型，用于對(duì)函數(shù)進(jìn)行估計(jì)或近似。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量的人工神經(jīng)元聯(lián)結(jié)進(jìn)行計(jì)算。大多數(shù)情況下人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-03-03 22:10:19
的開源作品實(shí)在少之又少，使得基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作品對(duì)于部分電子愛好者仍帶有一分神秘的光環(huán)。本作品依托的PYNQ-Z2開發(fā)板擁有充足的可編程邏輯資源，并嵌入了雙核Cortex-A9處理器硬核，滿足小車視頻
2019-03-02 23:10:52
的拓?fù)?b class="flag-6" style="color: red">結(jié)構(gòu)，即將高位空間中相似的樣本點(diǎn)映射到網(wǎng)絡(luò)輸出層中的鄰近神經(jīng)元。SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的輸出層神經(jīng)元以矩陣方式排列在二維空間中，每個(gè)神經(jīng)元都擁有一個(gè)權(quán)向量，網(wǎng)絡(luò)在接收輸入向量后，將會(huì)確定輸出層獲勝神經(jīng)
2019-07-21 04:30:00
`BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首先給出只包含一個(gè)隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實(shí)由兩部分組成：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是前饋的，其權(quán)重都不回送到輸入單元，或前一層輸出單元（數(shù)據(jù)信息是單向
2019-07-21 04:00:00
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)人的認(rèn)識(shí)過程而開發(fā)出的一種算法。假如我們現(xiàn)在只有一些輸入和相應(yīng)的輸出，而對(duì)如何由輸入得到輸出的機(jī)理并不清楚，那么我們可以把輸入與輸出之間的未知過程看成是一個(gè)“網(wǎng)絡(luò)”，通過不斷地給
2008-06-19 14:40:42
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，ANN)是一種類似生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理結(jié)構(gòu)，它的提出是為了解決一些非線性，非平穩(wěn)，復(fù)雜的實(shí)際問題。那有哪些辦法能實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢？
2019-08-01 08:06:21
物體所作出的交互反應(yīng)，是模擬人工智能的一條重要途徑。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人腦相似性主要表現(xiàn)在：①神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取的知識(shí)是從外界環(huán)境學(xué)習(xí)得來的;②各神經(jīng)元的連接權(quán)，即突觸權(quán)值，用于儲(chǔ)存獲取的知識(shí)。神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2018-10-23 16:16:02
”，可以為細(xì)胞提供與實(shí)際人類大腦相似的交互環(huán)境，研究人員可以在這些環(huán)境中更清晰地觀察大腦的發(fā)育和功能，研究相關(guān)大腦疾病的療法，并對(duì)有應(yīng)用前景的新藥物進(jìn)行測試。髓鞘是一種覆蓋在神經(jīng)纖維上的結(jié)構(gòu)，可以幫助神經(jīng)
2018-08-21 09:26:52
簡單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-01-28 07:16:57
全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
2019-06-06 14:21:42
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么適合圖像處理？
2022-09-08 10:23:10
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)究竟是什么，鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程上經(jīng)歷了曲折的歷史，您為什么還會(huì)在意它呢? 對(duì)于這些非常中肯的問題，我們似乎可以給出相對(duì)簡明的答案。
2019-07-17 07:21:50
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于圖像分類、目標(biāo)檢測、語義分割以及自然語言處理等領(lǐng)域。首先分析了典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為提高其性能增加網(wǎng)絡(luò)深度以及寬度的模型結(jié)構(gòu)，分析了采用注意力機(jī)制進(jìn)一步提升模型性能的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，然后歸納
2022-08-02 10:39:39
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級(jí)結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用框架
2020-12-29 06:16:44
Top100論文導(dǎo)讀：深入理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN（Part Ⅱ）
2019-08-22 14:20:39
什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？ImageNet-2010網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是如何構(gòu)成的？有哪些基本參數(shù)？
2021-06-17 11:48:22
多種復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)。完善的文檔： 擁有 API 文檔，入門指南，優(yōu)化指南。入門簡單： 多個(gè)從簡單到復(fù)雜的例子，完全開源。MCU 上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能做什么？語音關(guān)鍵詞識(shí)別 （KeyWord
2019-05-01 19:03:01
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以建立參數(shù)Kp,Ki,Kd自整定的PID控制器?；贐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如下圖所示：控制器由兩部分組成：經(jīng)典增量式PID控制器；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
2021-09-07 07:43:47
FPGA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵問題分析基于FPGA的ANN實(shí)現(xiàn)方法基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能評(píng)估及局限性
2021-04-30 06:58:13
基于光學(xué)芯片的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練解析，不看肯定后悔
2021-06-21 06:33:55
如何用stm32cube.ai簡化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射？如何使用stm32cube.ai部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？
2021-10-11 08:05:42
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=5725 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建預(yù)測的計(jì)算系統(tǒng)。如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括：輸入層：根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)獲取輸入的層隱藏層：使用反向傳播優(yōu)化輸入變量權(quán)重的層，以提高模型的預(yù)測能力輸出層：基于輸入和隱藏層的數(shù)據(jù)輸出預(yù)測
2021-07-12 08:02:11
）第二步：使用Lattice sensAI 軟件編譯已訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，定點(diǎn)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。該軟件會(huì)根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和預(yù)設(shè)的FPGA資源進(jìn)行分析并給出性能評(píng)估報(bào)告，此外用戶還可以在軟件中做
2020-11-26 07:46:03
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行特點(diǎn)，而且它還可以根據(jù)設(shè)計(jì)要求配置硬件結(jié)構(gòu)，例如根據(jù)實(shí)際需要，可靈活設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)的位寬等。隨著數(shù)字集成電路技術(shù)的飛速發(fā)展，F(xiàn)PGA芯片的處理能力得到了極大的提升，已經(jīng)完全可以承擔(dān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)壓縮
2019-08-08 06:11:30
作者：李云紅0 引言自20世紀(jì)70年代以來，模擬電路故障診斷領(lǐng)域已經(jīng)取得了一定的研究成果，近年來，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的現(xiàn)代模擬電路軟故障診斷方法已成為新的研究熱點(diǎn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力和非線性映射能力
2019-07-05 08:06:02
應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬污水生物處理（1.浙江工業(yè)大學(xué)建筑工程學(xué)院, 杭州 310014; 2.鎮(zhèn)江水工業(yè)公司排水管理處，鎮(zhèn)江 212003）摘要：針對(duì)復(fù)雜的非線性污水生物處理過程，開發(fā)了徑向基函數(shù)的人
2009-08-08 09:56:00
概述：ZISC78是由IBM和Sillicon聯(lián)合研發(fā)的一種具有自學(xué)習(xí)功能的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，它內(nèi)含78個(gè)神經(jīng)元；并且采用并行結(jié)構(gòu),運(yùn)行速度與神經(jīng)元數(shù)量無關(guān)；支持RBF/KNN算法；內(nèi)部可分為若干獨(dú)立子網(wǎng)...
2021-04-07 06:48:33
小女子做基于labview的蒸發(fā)過程中液位的控制，想使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制，請問這個(gè)控制方法可以嗎？有誰會(huì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制么。。。叩謝
2016-09-23 13:43:16
的研究具有重要意義.模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊系統(tǒng)相結(jié)合的新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，把它應(yīng)用于語音識(shí)別系統(tǒng)，使系統(tǒng)不僅具有非線性、自適應(yīng)性、魯棒性和自學(xué)習(xí)等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本來的優(yōu)勢，也具有模糊推理和模糊劃分等模糊邏輯全文下載
2010-05-06 09:05:35
脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PCNN）在FPGA上的實(shí)現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類功能，有報(bào)酬。QQ470345140.
2013-08-25 09:57:14
給出一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在鋼橋結(jié)構(gòu)損傷檢測中的應(yīng)用。著重討論了網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和學(xué)習(xí)算法問題。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模擬桁架橋，訓(xùn)練樣本從多個(gè)損傷區(qū)域產(chǎn)生。仿真表明，本算法只需少量的
2009-06-10 13:50:03
12 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類
特征提取和選擇完成后，再利用分類器進(jìn)行圖像目標(biāo)分類，本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類。在設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時(shí)，
2009-03-01 17:55:131507 
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電路最優(yōu)測試集的生成設(shè)計(jì)
1 引言
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于模仿生物大腦的結(jié)構(gòu)和功能而構(gòu)成的一種信息處理系統(tǒng)。國際著名 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家Hecht N
2010-02-02 10:35:141155 
提出了一種基于NARMAX模型的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定和權(quán)系數(shù)估計(jì)算法．采用NARMAX模型和雙正交小波函數(shù)來構(gòu)造小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別人臉圖像，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明用本文構(gòu)造的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能
2011-09-27 17:31:1928 基于自適應(yīng)果蠅算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)訓(xùn)練_霍慧慧
2017-01-03 17:41:580 Neural Network，ANN）簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)，是基于生物學(xué)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理，在理解和抽象了人腦結(jié)構(gòu)和外界刺激響應(yīng)機(jī)制后，以網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲R(shí)為理論基礎(chǔ)，模擬人腦的神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜信息的處理機(jī)制的一種數(shù)學(xué)模型。
2017-11-15 15:41:3936826 
對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)進(jìn)行介紹，主要內(nèi)容包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LeNet-5結(jié)構(gòu)分析、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)注意事項(xiàng)。一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念 上世紀(jì)60年代
2017-11-16 01:00:0210692 
模擬大腦的某些機(jī)理與機(jī)制，實(shí)現(xiàn)一些特定的功能。目前，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已應(yīng)用于很多領(lǐng)域。本章主要對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論做一個(gè)全面簡要的介紹。
2018-07-13 09:24:0021466 本文是對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)進(jìn)行介紹，主要內(nèi)容包含卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LeNet-5結(jié)構(gòu)分析、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)注意事項(xiàng)。 一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念 上世紀(jì)60年代
2017-12-05 11:32:597 它模擬了人腦中局部調(diào)整、相互覆蓋接收域（或稱感受野-Receptive Field）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，因此，RBF網(wǎng)絡(luò)是一種局部逼近網(wǎng)絡(luò)，已證明它能任意精度逼近任意連續(xù)函數(shù)[1]。
2017-12-06 15:10:300 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本介紹，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，Neural Network）是模擬人腦思維方式的數(shù)學(xué)模型。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在現(xiàn)代生物學(xué)研究人腦組織成果的基礎(chǔ)上提出的，用來模擬人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和行為。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反映了人腦功能的基本特征，如并行信息處理、學(xué)習(xí)、聯(lián)想、模式分類、記憶等。
2017-12-06 15:07:500 針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始結(jié)構(gòu)的設(shè)定依賴于工作者的經(jīng)驗(yàn)、自適應(yīng)能力較差等問題，提出一種基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)（SSL）算法的動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法。該方法采用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法利用已標(biāo)記樣例和無標(biāo)記樣例對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行
2017-12-21 15:49:380 近年來，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)方法在自然語言處理領(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 Recognition，NER）也不例外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
2018-01-18 09:24:364409 
憶阻器被用作人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的突觸發(fā)揮著重要作用，本文提出了一種新型橋式憶阻電路模型，并借鑒集成電路板構(gòu)建模型空間結(jié)構(gòu)，旨在解決現(xiàn)有模型的缺陷。應(yīng)用了基于憶阻器的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于硬件編程嵌入式修改權(quán)
2018-01-31 11:33:166 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在人類對(duì)其大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)認(rèn)識(shí)理解的基礎(chǔ)上人工構(gòu)造的能夠?qū)崿F(xiàn)某種功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。代寫論文 它是理論化的人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型，是基于模仿大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能而建立的一種信息處理系統(tǒng)。因其
2018-05-26 11:23:003749 一個(gè)由國際科學(xué)家組成的團(tuán)隊(duì)發(fā)明了一種算法，代表著模擬人類大腦神經(jīng)連接的研究向前邁進(jìn)了重要的一步。
2018-03-29 15:15:176482 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)一直是深度學(xué)習(xí)里的核心問題。在基于深度學(xué)習(xí)的分類、檢測、分割、跟蹤等任務(wù)中，基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)對(duì)整體算法的性能優(yōu)劣有著決定性的影響。
2018-05-17 09:44:435221 
谷歌研究人員使用了一種邊緣檢測算法，該算法可以識(shí)別神經(jīng)突（神經(jīng)元本體的分支）的邊界，以及一種復(fù)發(fā)性卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（復(fù)發(fā)性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)子類），該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將神經(jīng)元掃描中的像素聚集起來并突出顯示出來。
2018-07-20 09:45:422167 AI能夠映射大腦神經(jīng)元。人類大腦包含大約860億個(gè)神經(jīng)元，并且一個(gè)立方毫米的神經(jīng)元可以產(chǎn)生超過1000TB的數(shù)據(jù)。
2018-07-24 10:46:473628 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（neural network，縮寫NN）或類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(動(dòng)物的中樞神經(jīng)系統(tǒng)，特別是大腦)的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型或計(jì)算模型，用于對(duì)函數(shù)進(jìn)行估計(jì)或近似。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量的人
2018-09-18 22:40:01517 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)。生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：一般指生物的大腦神經(jīng)元，細(xì)胞，觸點(diǎn)等組成的網(wǎng)絡(luò)，用于產(chǎn)生生物的意識(shí)，幫助生物進(jìn)行思考和行動(dòng)。
2018-11-24 09:25:3222031 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArTIficial Neural Network，ANN）簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN），是基于生物學(xué)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理，在理解和抽象了人腦結(jié)構(gòu)和外界刺激響應(yīng)機(jī)制后，以網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲R(shí)為理論基礎(chǔ)，模擬人腦的神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜信息的處理機(jī)制的一種數(shù)學(xué)模型。
2019-01-01 10:06:002543 膠囊網(wǎng)絡(luò)是 Geoffrey Hinton 提出的一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，為了解決卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvNets）的一些缺點(diǎn)，提出了膠囊網(wǎng)絡(luò)。
2019-02-02 09:25:005414 對(duì)人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行抽象建立模型構(gòu)成的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2020-01-13 14:57:061133 
谷歌大腦研究人員通過精簡神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在前幾代中發(fā)現(xiàn)了最小架構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠控制此處所示的雙足機(jī)器人，即使它的得分不高。
2020-02-05 16:55:501055 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是受到人類大腦結(jié)構(gòu)的啟發(fā)而創(chuàng)造出來的，這也是它能擁有真智能的根本原因
2020-04-09 11:28:47995 近日，來自加州大學(xué)圣迭戈分校（UCSD）的研究者提出一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)改進(jìn)方法「ReZero」，它能夠動(dòng)態(tài)地加快優(yōu)質(zhì)梯度和任意深層信號(hào)的傳播。
2020-04-17 09:30:565083 
谷歌發(fā)明的用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)任務(wù)的AI芯片，通過引入標(biāo)準(zhǔn)人工智能運(yùn)算管芯，使得AI芯片可以應(yīng)對(duì)多種復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，從而降低了芯片設(shè)計(jì)時(shí)長以及減少了設(shè)計(jì)的工作量。
2020-11-18 09:54:331857 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念： 在對(duì)人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本認(rèn)識(shí)的基礎(chǔ)上， 用數(shù)理方法從信息處理的角度對(duì)人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象， 并建立某種簡化模型， 稱之為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 是對(duì)人腦的簡化、抽象以及模擬，是一種旨在模仿人腦結(jié)構(gòu)及其功能的信息處理系統(tǒng)。
2021-02-05 14:05:0013 為提升網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的尋優(yōu)能力，提岀一種改進(jìn)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索方法。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)間距難以度量的問題，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)搜索方案，設(shè)計(jì)基于圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)間距度量方式。對(duì)少量步數(shù)訓(xùn)練和充分訓(xùn)練
2021-03-16 14:05:463 人類對(duì)于生物系統(tǒng)信息的處理主要依賴于構(gòu)成復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)十億個(gè)神經(jīng)元，并且信息以脈沖的形式進(jìn)行傳輸。利用STDP學(xué)習(xí)算法構(gòu)建基于LIF模型的兩層脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并對(duì)分類層算法進(jìn)行改進(jìn)，提出一種投票
2021-03-23 16:42:3518 幾種典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的比較與分析說明。
2021-04-28 10:11:583 （channel）。比如黑白圖片的深度為1，而在RGB色彩模式下，圖像的深度為3。從輸入層開始，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下將上一層的三維矩陣轉(zhuǎn)化為下一層的三維矩陣轉(zhuǎn)化為下一層的三維矩陣，直到最后的全連接層。
2021-05-11 17:02:5415211 
基于神威太湖之光的腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬軟件
2021-06-24 15:43:0311 學(xué)習(xí)社區(qū)的一個(gè)研究熱點(diǎn).本文整理了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化技術(shù)的發(fā)展歷史、研究現(xiàn)狀以及典型方法,將這些工作歸納為網(wǎng)絡(luò)剪枝與稀疏化、張量分解、知識(shí)遷移和精細(xì)模塊設(shè)計(jì)4 個(gè)方面并進(jìn)行了較為全面的探討.最后,本文對(duì)當(dāng)前研究的熱點(diǎn)與難點(diǎn)作了分析和總結(jié),并對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化領(lǐng)域未來的發(fā)展方向和應(yīng)用前景進(jìn)行了展望.
2022-02-14 11:02:59755 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化綜述 ? 來源：《自動(dòng)化學(xué)報(bào)》?，作者林景棟等 摘 要?近年來,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional neural network,CNNs)在計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、語音
2022-03-07 16:42:07876 
為了保持簡單，并且利用當(dāng)今機(jī)器的數(shù)學(xué)和計(jì)算能力，可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)為一組層，每層包含節(jié)點(diǎn)（大腦神經(jīng)元的人工對(duì)應(yīng)物），其中層中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)連接到下一層中的節(jié)點(diǎn)。
2022-08-03 10:59:37731 近些年來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法已經(jīng)成為了自然語言處理中最重要的范式之一。但是，大量依賴人工設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致自然語言處理領(lǐng)域的發(fā)展很大程度依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上的突破。
2022-09-22 14:49:16981 監(jiān)測大腦神經(jīng)信號(hào)和光遺傳神經(jīng)調(diào)制對(duì)于解碼大腦神經(jīng)信息和神經(jīng)衰退性疾病的治療具有重要意義。
2023-02-13 17:52:54992 來源： 機(jī)器學(xué)習(xí)算法那些事 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以卷積層為主的深度網(wǎng)路結(jié)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括有卷積層、激活層、BN層、池化層、FC層、損失層等。卷積操作是對(duì)圖像和濾波矩陣做內(nèi)積（元素相乘再求和）的操作。 1.
2023-06-27 10:20:01705 
來源：機(jī)器學(xué)習(xí)算法那些事卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以卷積層為主的深度網(wǎng)路結(jié)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括有卷積層、激活層、BN層、池化層、FC層、損失層等。卷積操作是對(duì)圖像和濾波矩陣做內(nèi)積（元素相乘再求和）的操作。1.卷積
2023-06-28 10:05:591316 
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)具有相連節(jié)點(diǎn)層的計(jì)算模型，其分層結(jié)構(gòu)與大腦中的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相似。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可通過數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，因此，可訓(xùn)練其識(shí)別模式、對(duì)數(shù)據(jù)分類和預(yù)測未來事件。
2023-07-26 18:28:411619 
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，常用于圖像處理、自然語言處理等領(lǐng)域中。它是一種深度學(xué)習(xí)（Deep
2023-08-17 16:30:35804 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network, ANN）是一種模仿人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，也被稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural
2023-08-22 16:45:182941 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種計(jì)算模型，基于人類神經(jīng)系統(tǒng)的處理和學(xué)習(xí)機(jī)制，模仿大腦神經(jīng)元的工作方式，對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，實(shí)現(xiàn)分類、識(shí)別和預(yù)測等任務(wù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在人工智能領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用，比如圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等領(lǐng)域，成為了人工智能的重要組成部分。
2023-08-28 18:21:35726
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工商網(wǎng)監(jiān)
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