神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法怎么去控制溫控系統(tǒng)，為什么不用pid控制
2023-10-27 06:10:14
03_深度學(xué)習(xí)入門_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反向傳播算法
2019-09-12 07:08:05
神經(jīng)元 第3章 EBP網(wǎng)絡(luò)(反向傳播算法) 3.1 含隱層的前饋網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則 3.2 Sigmoid激發(fā)函數(shù)下的BP算法 3.3 BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與測試 3.4 BP算法的改進(jìn) 3.5 多層
2012-03-20 11:32:43
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
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)辨識程序
2018-01-04 13:29:33
工智能。幾乎是一夜間，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)從無人相信變成了萬人追捧。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父Hiton1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么？人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：是一種模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)
2018-06-05 10:11:50
參數(shù)便構(gòu)成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，在應(yīng)用階段（部署階段），輸入圖片經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的計(jì)算便可最終得到與訓(xùn)練集所標(biāo)注類似的信息，例如該圖片輸入哪一類物體，或者該圖片內(nèi)含什么物體且每個物體的坐標(biāo)位置。當(dāng)數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備
2020-05-18 17:13:24
遞歸網(wǎng)絡(luò)newelm 創(chuàng)建一Elman遞歸網(wǎng)絡(luò)2. 網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用函數(shù)sim 仿真一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)init 初始化一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)adapt 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)化train 訓(xùn)練一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3. 權(quán)函數(shù)dotprod
2009-09-22 16:10:08
我在MATLAB中進(jìn)行了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練，然后將訓(xùn)練好的模型的閾值和權(quán)值導(dǎo)出來，移植到STM32F407單片機(jī)上進(jìn)行計(jì)算，但是在單片機(jī)上的計(jì)算結(jié)果和在MATLAB上的不一樣，一直找不到原因。代碼在
2020-06-16 11:14:28
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，對于”BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類“這個范例有很多不懂的地方，比如
2017-02-22 16:08:08
習(xí)神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)是如何一直沒有具體實(shí)現(xiàn)一下：現(xiàn)看到一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于訓(xùn)練的輸入數(shù)據(jù):對應(yīng)的輸出數(shù)據(jù):我們這里設(shè)置：1：節(jié)點(diǎn)個數(shù)設(shè)置：輸入層、隱層、輸出層的節(jié)點(diǎn)
2021-08-18 07:25:21
基于MATLAB的有關(guān)小波與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)緊致結(jié)合的源程序[hide] [/hide]
2012-02-22 15:50:21
`本篇主要介紹：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源、簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、更多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟：訓(xùn)練與預(yù)測、訓(xùn)練的兩階段：正向推演與反向傳播、以TensorFlow + Excel表達(dá)訓(xùn)練流程以及AI普及化教育之路。`
2020-11-05 17:48:39
的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程，想基于此開發(fā)板，進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，訓(xùn)練和測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。項(xiàng)目計(jì)劃：1.基于官方的文檔及資料，熟悉此開發(fā)板。2.測試官方demo，學(xué)習(xí)ARM內(nèi)核和FPGA如何協(xié)調(diào)工作。3.基于自己最近
2019-01-09 14:48:59
，曾多次參加電子設(shè)計(jì)競賽并獲獎，參與首屆Xilinx全國大學(xué)生FPGA創(chuàng)新設(shè)計(jì)邀請賽。曾獨(dú)立設(shè)計(jì)完成“基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動駕駛系統(tǒng)”，項(xiàng)目在嵌入式ARM平臺上使用了大量圖像采集與處理算法，達(dá)到在常見
2018-12-19 11:36:24
，得到訓(xùn)練參數(shù)2、利用開發(fā)板arm與FPGA聯(lián)合的特性，在arm端實(shí)現(xiàn)圖像預(yù)處理已經(jīng)卷積核神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的池化、激活函數(shù)和全連接，在FPGA端實(shí)現(xiàn)卷積運(yùn)算3、對整個系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)試。4、在基本實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上
2018-12-19 11:37:22
能在外界信息的基礎(chǔ)上改變內(nèi)部結(jié)構(gòu)，是一種自適應(yīng)系統(tǒng)，通俗的講就是具備學(xué)習(xí)功能?，F(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種非線性統(tǒng)計(jì)性數(shù)據(jù)建模工具。簡單來說，就是給定輸入，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過一系列計(jì)算之后，輸出最終結(jié)果。這好比人的大腦
2019-03-03 22:10:19
攝像頭采集的圖像數(shù)據(jù)，從中識別并判斷交通標(biāo)識，并作為輔助信息，與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的輸出共同控制小車底盤的運(yùn)動。 三、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)PYNQ平臺上對車載攝像頭圖像采集、預(yù)處理，并搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用采集的圖像生成
2019-03-02 23:10:52
項(xiàng)目名稱：基于cortex-m系列核和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的圖像識別試用計(jì)劃：本人在圖像識別領(lǐng)域有三年多的學(xué)習(xí)和開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，曾利用nesys4ddr的fpga開發(fā)板，設(shè)計(jì)過基于cortex-m3的軟核
2019-04-09 14:12:24
元，它決定了該輸入向量在地位空間中的位置。SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的目的就是為每個輸出層神經(jīng)元找到合適的權(quán)向量，以達(dá)到保持拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的目的。SOM的訓(xùn)練過程其實(shí)很簡單，就是接收到一個訓(xùn)練樣本后，每個輸出層神經(jīng)
2019-07-21 04:30:00
傳播的，不會回流），區(qū)別于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN。BP算法（Back Propagation）：誤差反向傳播算法，用于更新網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)思想：表面上：1. 數(shù)據(jù)信息的前向傳播，從輸入層到隱含層
2019-07-21 04:00:00
成為了非常重要的問題。 基于以上問題，本文提出了一種基于高效采樣算法的時序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng) 。首先我們介紹用于時序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采樣的高效采樣方法。采樣常常被用于深度學(xué)習(xí)中以降低模型的訓(xùn)練時間。然而現(xiàn)有的采樣
2022-09-28 10:34:13
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)人的認(rèn)識過程而開發(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“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
簡單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-01-28 07:16:57
優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法有哪些？
2022-09-06 09:52:36
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
請問用matlab編程進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測時，訓(xùn)練結(jié)果很多都是合適的，但如何確定最合適的？且如何用最合適的BP模型進(jìn)行外推預(yù)測？
2014-02-08 14:23:06
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，您為什么還會在意它呢? 對于這些非常中肯的問題，我們似乎可以給出相對簡明的答案。
2019-07-17 07:21:50
5]、自然語言處理[6- 7]等領(lǐng)域已被廣泛 應(yīng)用。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)興起之前，主要依靠人工針對特定的問題設(shè)計(jì)算法，比如采用 Sobel、LoG（Laplacian of Gaussian）、Canny
2022-08-02 10:39:39
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用框架
2020-12-29 06:16:44
抽象人工智能 （AI） 的世界正在迅速發(fā)展，人工智能越來越多地支持以前無法實(shí)現(xiàn)或非常難以實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用程序。本系列文章解釋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN） 及其在 AI 系統(tǒng)中機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性。CNN 是從
2023-02-23 20:11:10
反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2020-04-28 08:36:58
為提升識別準(zhǔn)確率，采用改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過Mnist數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。整體處理過程分為兩步：圖像預(yù)處理和改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理。圖像預(yù)處理主要根據(jù)圖像的特征，將數(shù)據(jù)處理成規(guī)范的格式，而改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理主要用于輸出結(jié)果。 整個過程分為兩個步驟：圖像預(yù)處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理。需要提前安裝Tengine框架，
2021-12-23 08:07:33
本文設(shè)計(jì)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的伺服運(yùn)動控制卡。
2021-06-03 06:05:09
【作者】：劉晉明;劉年生;【來源】：《廈門大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2010年02期【摘要】：利用具有順序和并行執(zhí)行的特點(diǎn)的VHDL語言,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混沌吸引子的公鑰加密算法,在編
2010-04-24 09:15:41
最近在學(xué)習(xí)電機(jī)的智能控制，上周學(xué)習(xí)了基于單神經(jīng)元的PID控制，這周研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有任意非線性表達(dá)能力，可以通過對系統(tǒng)性能的學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)具有最佳組合的PID控制。利用BP
2021-09-07 07:43:47
摘 要：本文給出了采用ADXL335加速度傳感器來采集五個手指和手背的加速度三軸信息，并通過ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)傳輸來提取手勢特征量，同時利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行誤差分析來實(shí)現(xiàn)手勢識別的設(shè)計(jì)方法
2018-11-13 16:04:45
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)的性能評估及局限性
2021-04-30 06:58:13
i.MX 8開發(fā)工具從相機(jī)獲取數(shù)據(jù)并使用一個GPU并應(yīng)用圖像分割算法。然后將該信息饋送到專用于識別交通標(biāo)志的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理引擎的另一GPU。
2019-05-29 10:50:46
本文介紹了基于三層前饋BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像壓縮算法，提出了基于FPGA的實(shí)現(xiàn)驗(yàn)證方案，詳細(xì)討論了實(shí)現(xiàn)該壓縮網(wǎng)絡(luò)組成的重要模塊MAC電路的流水線設(shè)計(jì)。
2021-05-06 07:01:59
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
作者：Nagesh Gupta 創(chuàng)始人兼 CEOAuviz Systems Nagesh@auvizsystems.com憑借出色的性能和功耗指標(biāo)，賽靈思 FPGA 成為設(shè)計(jì)人員構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-06-19 07:24:41
基于遺傳優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電子舌在黃酒檢測中的應(yīng)用采用遺傳學(xué)習(xí)算法和誤差反向傳播（BP）算法相結(jié)合的混合算法來訓(xùn)練前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂質(zhì)量和收斂速度，并將此算法運(yùn)用到電子舌對黃酒
2009-09-19 09:32:15
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
訓(xùn)練一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并移植到Lattice FPGA上，通常需要開發(fā)人員既要懂軟件又要懂?dāng)?shù)字電路設(shè)計(jì)，是個不容易的事。好在FPGA廠商為我們提供了許多工具和IP，我們可以在這些工具和IP的基礎(chǔ)上做
2020-11-26 07:46:03
，并能在腦海中重現(xiàn)這些圖像信息，這不僅與人腦的海量信息存儲能力有關(guān)，還與人腦的信息處理能力，包括數(shù)據(jù)壓縮能力有關(guān)。在各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的信息處理能力，由于其采用BP算法，因此也
2019-08-08 06:11:30
引入了圖采樣，以進(jìn)一步加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練并減少通信開銷?；谏鲜鐾ㄐ趴s減策略，本文提出了時序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)T-GCN。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，T-GCN實(shí)現(xiàn)了最高7.9倍的整體性能提升。在圖采樣性能上，本文提出的線段二分搜索采樣算法能夠?qū)崿F(xiàn)最高38.8倍的采樣性能提升。原作者：追求卓越的Baihai IDP
2022-09-28 10:37:20
中，從而減少故障識別的不確定度，提高模式識別的準(zhǔn)確性。文章提出了容差模擬電路軟故障診斷的小波與量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，利用MonteCarlo分析解決電路容差問題，又利用小波分析，取其能反映故障信號特征
2019-07-05 08:06:02
本文對小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了兩個方面的改進(jìn)并將其應(yīng)用于汽車電控汽油機(jī)故障診斷中。
2021-05-19 07:10:45
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在AI中具有舉足輕重的地位，除了找到最好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集之外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的另一個挑戰(zhàn)是如何在嵌入式設(shè)備上實(shí)現(xiàn)它，同時優(yōu)化性能和功率效率。 使用云計(jì)算并不總是一個選項(xiàng)，尤其是當(dāng)
2021-11-09 08:06:27
當(dāng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于應(yīng)用的時候，權(quán)值是不是不能變了？？？？就是已經(jīng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是不是相當(dāng)于得到一個公式了，權(quán)值不能變了
2016-10-24 21:55:22
譯者|VincentLee來源 |曉飛的算法工程筆記脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Spiking neural network, SNN)將脈沖神經(jīng)元作為計(jì)算單...
2021-07-26 06:23:59
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，請問這個控制方法可以嗎？有誰會神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制么。。。叩謝
2016-09-23 13:43:16
最近使命看脊波網(wǎng)絡(luò)算法，如何在matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中用脊波函數(shù)替代激活函數(shù)的編程
2015-01-12 15:09:18
求高手，基于labview的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的實(shí)現(xiàn)過程，最好有程序哈，謝謝??！
2012-12-10 14:55:50
求大神給一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的源代碼。
2016-04-19 17:15:29
嵌入式設(shè)備自帶專用屬性，不適合作為隨機(jī)性很強(qiáng)的人工智能深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺。想象用S3C2440訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法都會頭皮發(fā)麻，PC上的I7、GPU上都很吃力，大部分都要依靠服務(wù)器來訓(xùn)練。但是一旦算法訓(xùn)練
2021-08-17 08:51:57
2018年全球第三大風(fēng)力發(fā)電機(jī)制造商論文下載地址：https://arxiv.org/pdf/1902.05625v1.pdf論文代碼地址：https://github.com/BinhangYuan/WaveletFCNN需要簡單儲備的知識離散小波轉(zhuǎn)換（DWT）深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回顧離散小波變
2021-07-12 07:38:36
針對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練采用BP算法比較依賴于網(wǎng)絡(luò)的初始條件,訓(xùn)練時間較長,容易陷入局部極值的缺點(diǎn),利用粒子群優(yōu)化算法(PSO)的全局搜索性能,將PSO用于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程.由于基本PSO算法存在
2010-05-06 09:05:35
我在matlab中訓(xùn)練好了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，想在labview中調(diào)用，請問應(yīng)該怎么做呢？或者labview有自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具包嗎？
2018-07-05 17:32:32
關(guān)于遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的
2013-05-19 10:22:16
針對信息系統(tǒng)的特點(diǎn)和小波基具有很強(qiáng)的自適應(yīng)性和函數(shù)變化能力，提出了一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息系統(tǒng)綜合評價模型，并在最小均方能量準(zhǔn)則下，采用相應(yīng)的共軛梯度學(xué)習(xí)
2009-02-27 09:18:44
14 基于ArcEngine 組件和.Net 集成開發(fā)天山公路泥石流危險性評價系統(tǒng)，將GIS 技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成應(yīng)用于泥石流危險性評價中，發(fā)揮GIS 強(qiáng)大的空間信息可視化管理和分析功能以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2009-03-30 08:51:1217 根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論,研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電器設(shè)備中的應(yīng)用,提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分塊構(gòu)造方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分塊學(xué)習(xí)算法,并通過實(shí)驗(yàn)?zāi)M達(dá)到實(shí)際要求。關(guān)鍵詞 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 算法 權(quán)
2009-06-13 11:40:0310 介紹了模糊綜合評判和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理，分析了一般BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在研究復(fù)雜性問題時存在的局限性，根據(jù)模糊人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建方法，探討了該模型在礦井構(gòu)造定量評價
2010-02-22 10:45:398 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)通常會面臨多種選擇,如樣本的訓(xùn)練方式、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法等,不好的選擇會降低預(yù)測率。BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫存控制系統(tǒng)融合多種庫存控制技術(shù),利用BP算法對
2010-11-13 17:24:0731 本文將一種新型的動態(tài) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 結(jié)構(gòu)與傳統(tǒng)的基于狀態(tài)估計(jì)的故障檢測方法相結(jié)合, 提出了一種基于動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通事件檢測算法。該網(wǎng)絡(luò)借鑒靜態(tài)BP 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法, 并針對其訓(xùn)
2011-07-26 15:36:3826 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 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的鍋爐系統(tǒng)的優(yōu)化_鞠云鵬
2017-01-12 18:09:580 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法的鍋爐燃燒優(yōu)化系統(tǒng)_徐齊勝
2017-01-19 21:54:240 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的每一類學(xué)習(xí)過程通常被歸納為一種訓(xùn)練算法。訓(xùn)練的算法有很多，它們的特點(diǎn)和性能各不相同。問題的抽象人們把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程轉(zhuǎn)化為求損失函數(shù)f的最小值問題。一般來說，損失函數(shù)包括誤差項(xiàng)和正則
2017-11-16 15:30:54
12882 為提高大樣本集情況下BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率，提出了一種基于局部收斂權(quán)陣進(jìn)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MapReduce訓(xùn)練方法，以各Map任務(wù)基于其輸入數(shù)據(jù)分片訓(xùn)練產(chǎn)生的局部收斂權(quán)陣作為初始種群，在Reduce
2017-11-23 15:07:4012 網(wǎng)絡(luò)模型一旦選定，三要素中結(jié)構(gòu)和算法就確定了，接下來要對權(quán)值進(jìn)行調(diào)整。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是將一組訓(xùn)練集（training set）送入網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出與期望輸出間的差別來調(diào)整權(quán)值。
2018-04-28 15:10:0022201 
算法進(jìn)行訓(xùn)練。值得指出的是，BP算法不僅可用于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還可以用于其他類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，例如訓(xùn)練遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但我們通常說 “BP 網(wǎng)絡(luò)” 時，一般是指用 BP 算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2018-06-19 15:17:1542816 
使用脈沖序列進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的脈沖
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有優(yōu)異的低功耗特性，但由于學(xué)習(xí)
算法不成熟，多層
網(wǎng)絡(luò)練存在收斂困難的問題。利用反向傳播
網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)
算法成熟和
訓(xùn)練速度快的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)一種遷移學(xué)習(xí)
算法?；诜聪?/div>
2021-05-24 16:03:0715 基于模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的灌溉控制系統(tǒng)
2021-06-29 14:25:290 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的胰島素評價模型
2021-07-02 11:20:2234 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法檢測戴口罩的人并采取相應(yīng)的行動
2022-12-02 17:01:431 在介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，我們先回顧一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識。就目前而言，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)算法的核心，我們所熟知的很多深度學(xué)習(xí)算法的背后其實(shí)都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2023-02-23 09:14:442250 python卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn的訓(xùn)練算法? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）一直是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域重要的應(yīng)用之一，被廣泛應(yīng)用于圖像、視頻、語音等領(lǐng)域
2023-08-21 16:41:37859 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練步驟? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）是一種常用的深度學(xué)習(xí)算法，廣泛應(yīng)用于圖像識別、語音識別、自然語言處理等諸多領(lǐng)域。CNN
2023-08-21 16:42:00884 的深度學(xué)習(xí)算法。CNN模型最早被提出是為了處理圖像，其模型結(jié)構(gòu)中包含卷積層、池化層和全連接層等關(guān)鍵技術(shù)，經(jīng)過多個卷積層和池化層的處理，CNN可以提取出圖像中的特征信息，從而對圖像進(jìn)行分類。 一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法最早起源于圖像處理領(lǐng)域。它是一種深
2023-08-21 16:49:461229 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是機(jī)器算法嗎? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是機(jī)器算法的一種，它通常被用于圖像、語音、文本等數(shù)據(jù)的處理和分類。隨著深度學(xué)習(xí)的興起，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐漸成為了圖像、語音等領(lǐng)域中最熱門的算法之一。 卷積
2023-08-21 16:49:48437 科學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型使用隨機(jī)梯度下降進(jìn)行訓(xùn)練，模型權(quán)重使用反向傳播算法進(jìn)行更新。通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型解決的優(yōu)化問題非常具有挑戰(zhàn)性，盡管這些算法在實(shí)踐中表現(xiàn)出色，但不能保證它們會及時收斂到一個良好的模型
2023-12-30 08:27:54319 
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