神經(jīng)網(wǎng)絡50例
2012-11-28 16:49:56
神經(jīng)網(wǎng)絡Matlab程序
2009-09-15 12:52:24
大家有知道labview中神經(jīng)網(wǎng)絡和SVM的工具包是哪個嗎？求分享一下，有做這方面的朋友也可以交流一下，大家共同進步
2017-10-13 11:41:43
03_深度學習入門_神經(jīng)網(wǎng)絡和反向傳播算法
2019-09-12 07:08:05
神經(jīng)網(wǎng)絡基本介紹
2018-01-04 13:41:23
第1章 概述 1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究與發(fā)展 1.2 生物神經(jīng)元 1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的構成 第2章人工神經(jīng)網(wǎng)絡基本模型 2.1 MP模型 2.2 感知器模型 2.3 自適應線性
2012-03-20 11:32:43
將神經(jīng)網(wǎng)絡移植到STM32最近在做的一個項目需要用到網(wǎng)絡進行擬合，并且將擬合得到的結果用作控制，就在想能不能直接在單片機上做神經(jīng)網(wǎng)絡計算，這樣就可以實時計算，不依賴于上位機。所以要解決的主要是兩個
2022-01-11 06:20:53
神經(jīng)網(wǎng)絡簡介
2012-08-05 21:01:08
神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)辨識程序
2018-01-04 13:29:33
基于深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡算法
2019-05-16 17:25:05
誤差反向傳播算法的學習過程，由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個過程組成，是一種應用最為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡。先來看一下BP神經(jīng)網(wǎng)絡的流程圖：由BP神經(jīng)網(wǎng)絡流程圖可以看出，正向傳播處理過程和人工神經(jīng)網(wǎng)絡的流程
2018-06-05 10:11:50
一文看懂BP神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎數(shù)學知識
2020-06-16 07:14:35
MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡
2013-07-08 15:17:13
Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱是什么？Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱在同步中的應用有哪些？
2021-04-26 06:42:29
請問：我在用labview做BP神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)故障診斷，在NI官網(wǎng)找到了機器學習工具包（MLT），但是里面沒有關于這部分VI的幫助文檔，對于”BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類“這個范例有很多不懂的地方，比如
2017-02-22 16:08:08
習神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡，對于神經(jīng)網(wǎng)絡的實現(xiàn)是如何一直沒有具體實現(xiàn)一下：現(xiàn)看到一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡模型用于訓練的輸入數(shù)據(jù):對應的輸出數(shù)據(jù):我們這里設置：1：節(jié)點個數(shù)設置：輸入層、隱層、輸出層的節(jié)點
2021-08-18 07:25:21
`本篇主要介紹：人工神經(jīng)網(wǎng)絡的起源、簡單神經(jīng)網(wǎng)絡模型、更多神經(jīng)網(wǎng)絡模型、機器學習的步驟：訓練與預測、訓練的兩階段：正向推演與反向傳播、以TensorFlow + Excel表達訓練流程以及AI普及化教育之路。`
2020-11-05 17:48:39
前言前面我們通過notebook，完成了在PYNQ-Z2開發(fā)板上編寫并運行python程序。我們的最終目的是基于神經(jīng)網(wǎng)絡，完成手寫的數(shù)字識別。在這之前，有必要講一下神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念和工作原理。何為
2019-03-03 22:10:19
今天學習了兩個神經(jīng)網(wǎng)絡，分別是自適應諧振（ART）神經(jīng)網(wǎng)絡與自組織映射（SOM）神經(jīng)網(wǎng)絡。整體感覺不是很難，只不過一些最基礎的概念容易理解不清。首先ART神經(jīng)網(wǎng)絡是競爭學習的一個代表，競爭型學習
2019-07-21 04:30:00
`BP神經(jīng)網(wǎng)絡首先給出只包含一個隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型（兩層神經(jīng)網(wǎng)絡）： BP神經(jīng)網(wǎng)絡其實由兩部分組成：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡：神經(jīng)網(wǎng)絡是前饋的，其權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
圖數(shù)據(jù)是一種非結構化的數(shù)據(jù)，但能夠蘊含很多結構化數(shù)據(jù)中無法蘊含的信息。圖數(shù)據(jù)無處不在，世界上大部分數(shù)據(jù)都能夠用圖數(shù)據(jù)來表達。為了高效的提取圖特征，圖神經(jīng)網(wǎng)絡是一種非常重要的圖特征提取方式。圖神經(jīng)網(wǎng)絡
2022-09-28 10:34:13
人工神經(jīng)網(wǎng)絡是根據(jù)人的認識過程而開發(fā)出的一種算法。假如我們現(xiàn)在只有一些輸入和相應的輸出，而對如何由輸入得到輸出的機理并不清楚，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”，通過不斷地給
2008-06-19 14:40:42
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Artificial Neural Network，ANN)是一種類似生物神經(jīng)網(wǎng)絡的信息處理結構，它的提出是為了解決一些非線性，非平穩(wěn)，復雜的實際問題。那有哪些辦法能實現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡呢？
2019-08-01 08:06:21
人工神經(jīng)網(wǎng)絡課件
2016-06-19 10:15:48
簡單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡
2021-01-28 07:16:57
圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
2019-08-20 12:05:29
優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡訓練方法有哪些？
2022-09-06 09:52:36
全連接神經(jīng)網(wǎng)絡和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)別
2019-06-06 14:21:42
今天做了一個神經(jīng)網(wǎng)絡模型，結果performance一直達不到要求，想問一下，是哪里出問題了呢？還有就是我的第二張圖只有一條曲線，這又是為什么呢，希望有大牛能幫忙解答
2018-05-03 15:45:15
【深度學習】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN
2020-06-14 18:55:37
以前的神經(jīng)網(wǎng)絡幾乎都是部署在云端（服務器上），設備端采集到數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡發(fā)送給服務器做inference（推理），結果再通過網(wǎng)絡返回給設備端。如今越來越多的神經(jīng)網(wǎng)絡部署在嵌入式設備端上，即
2021-12-23 06:16:40
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為什么適合圖像處理？
2022-09-08 10:23:10
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡入門詳解
2019-02-12 13:58:26
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)究竟是什么，鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡在工程上經(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
模型（generative adversarial network，GAN），其具有完全相同的兩路網(wǎng)絡 結構以及權值的孿生神經(jīng)網(wǎng)絡模型 SiameseNet，以 及通過線性運算生成其他冗余特征圖的幽靈
2022-08-02 10:39:39
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)點
2020-05-05 18:12:50
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的層級結構 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的常用框架
2020-12-29 06:16:44
。圖2.一個小型神經(jīng)網(wǎng)絡。圖3.使用CIFAR-10數(shù)據(jù)集訓練的CIFAR網(wǎng)絡模型。CIFAR-10 是一個常用于訓練 CIFAR 神經(jīng)網(wǎng)絡的特定數(shù)據(jù)集。它由 60，000 張 32 × 32 張彩色
2023-02-23 20:11:10
什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡？ImageNet-2010網(wǎng)絡結構是如何構成的？有哪些基本參數(shù)？
2021-06-17 11:48:22
反饋神經(jīng)網(wǎng)絡算法
2020-04-28 08:36:58
為提升識別準確率，采用改進神經(jīng)網(wǎng)絡，通過Mnist數(shù)據(jù)集進行訓練。整體處理過程分為兩步：圖像預處理和改進神經(jīng)網(wǎng)絡推理。圖像預處理主要根據(jù)圖像的特征，將數(shù)據(jù)處理成規(guī)范的格式，而改進神經(jīng)網(wǎng)絡推理主要用于輸出結果。 整個過程分為兩個步驟：圖像預處理和神經(jīng)網(wǎng)絡推理。需要提前安裝Tengine框架，
2021-12-23 08:07:33
最近在學習電機的智能控制，上周學習了基于單神經(jīng)元的PID控制，這周研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的PID控制。神經(jīng)網(wǎng)絡具有任意非線性表達能力，可以通過對系統(tǒng)性能的學習來實現(xiàn)具有最佳組合的PID控制。利用BP
2021-09-07 07:43:47
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的辨識
2018-01-04 13:37:27
FPGA實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡關鍵問題分析基于FPGA的ANN實現(xiàn)方法基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡的性能評估及局限性
2021-04-30 06:58:13
基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的辨識
2018-01-04 13:38:52
基于光學芯片的神經(jīng)網(wǎng)絡訓練解析，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)絡映射？如何使用stm32cube.ai部署神經(jīng)網(wǎng)絡？
2021-10-11 08:05:42
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=5725 神經(jīng)網(wǎng)絡是一種基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建預測的計算系統(tǒng)。如何構建神經(jīng)網(wǎng)絡？神經(jīng)網(wǎng)絡包括：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)化輸入變量權重的層，以提高模型的預測能力輸出層：基于輸入和隱藏層的數(shù)據(jù)輸出預測
2021-07-12 08:02:11
神經(jīng)網(wǎng)絡(Neural Networks)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Ar-tificial Neural Networks)的簡稱，是當前的研究熱點之一。人腦在接受視覺感官傳來的大量圖像信息后，能迅速做出反應
2019-08-08 06:11:30
現(xiàn)有的圖數(shù)據(jù)規(guī)模極大，導致時序圖神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練需要格外長的時間，因此使用多GPU進行訓練變得成為尤為重要，如何有效地將多GPU用于時序圖神經(jīng)網(wǎng)絡訓練成為一個非常重要的研究議題。本文提供了兩種方式來
2022-09-28 10:37:20
譯者|VincentLee來源 |曉飛的算法工程筆記脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(Spiking neural network, SNN)將脈沖神經(jīng)元作為計算單...
2021-07-26 06:23:59
有提供編寫神經(jīng)網(wǎng)絡預測程序服務的嗎？
2011-12-10 13:50:46
求助地震波
神經(jīng)網(wǎng)絡程序，共同交流?。?/div>
2013-05-11 08:14:19
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pid控制，請問這個控制方法可以嗎？有誰會神經(jīng)網(wǎng)絡pid控制么。。。叩謝
2016-09-23 13:43:16
求助大神 小的現(xiàn)在有個難題： 一組車重實時數(shù)據(jù) 對應一個車重的最終數(shù)值（一個一維數(shù)組輸入對應輸出一個數(shù)值） 這其中可能經(jīng)過均值、方差、去掉N個最大值、、、等等的計算 我的目的就是弄清楚這個中間計算過程 最近實在想不出什么好辦法就打算試試神經(jīng)網(wǎng)絡 請教大神用什么神經(jīng)網(wǎng)絡好求神經(jīng)網(wǎng)絡程序
2016-07-14 13:35:44
求高手，基于labview的BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的實現(xiàn)過程，最好有程序哈，謝謝??！
2012-12-10 14:55:50
多層感知機 深度神經(jīng)網(wǎng)絡in collaboration with Hsu Chung Chuan, Lin Min Htoo, and Quah Jia Yong. 與許忠傳，林敏濤和華佳勇合作
2021-07-12 06:35:22
最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡
2019-09-11 11:57:36
脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡的學習方式有哪幾種？
2021-10-26 06:58:01
脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡（PCNN）在FPGA上的實現(xiàn)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分類功能，有報酬。QQ470345140.
2013-08-25 09:57:14
有沒有做過關于神經(jīng)網(wǎng)絡的，給小女子指點一二吧，感激不盡
2014-01-08 09:39:16
我在matlab中訓練好了一個神經(jīng)網(wǎng)絡模型，想在labview中調用，請問應該怎么做呢？或者labview有自己的神經(jīng)網(wǎng)絡工具包嗎？
2018-07-05 17:32:32
為什么要用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡？
2020-06-13 13:11:39
原文鏈接：【嵌入式AI部署&基礎網(wǎng)絡篇】輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡精述--MobileNet V1-3、ShuffleNet V1-2、NasNet深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型被廣泛應用在圖像分類、物體檢測等機器
2021-12-14 07:35:25
關于遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡的
2013-05-19 10:22:16
深度神經(jīng)網(wǎng)絡指的是除了輸入層和輸出層，中間還存在多層網(wǎng)絡的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，這一概念首先由加利福尼亞大學計算機系認知系統(tǒng)實驗室的Rina Dechter提出，可參考其論文《Learning While
2017-10-10 15:49:58
2590 
本文主要對人工神經(jīng)網(wǎng)絡基礎進行了描述，主要包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡的概念、發(fā)展、特點、結構、模型。 本文是個科普文，來自網(wǎng)絡資料的整理。 一、 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的概念 人工神經(jīng)網(wǎng)絡（Artificial
2017-11-15 15:41:3936834 
本文是對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎進行介紹，主要內(nèi)容包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡概念、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結構、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡求解、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡LeNet-5結構分析、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡注意事項。 一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡概念 上世紀60年代
2017-11-15 15:47:0157765 
1. 概念 英文名：convolutional neural network 是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，即表明沒有環(huán)路，普通神經(jīng)網(wǎng)絡的 BP 算法只是用于方便計算梯度，也是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡。 是深度學習結構
2017-11-15 16:35:341635 
對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎進行介紹，主要內(nèi)容包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡概念、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結構、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡求解、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡LeNet-5結構分析、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡注意事項。一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡概念 上世紀60年代
2017-11-16 01:00:0210694 
本文是對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎進行介紹，主要內(nèi)容包含卷積神經(jīng)網(wǎng)絡概念、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結構、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡求解、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡LeNet-5結構分析、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡注意事項。 一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡概念 上世紀60年代
2017-12-05 11:32:59
7 本文是作者關于如何「訓練」神經(jīng)網(wǎng)絡的一部分經(jīng)驗與見解，處理神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎概念外，這篇文章還描述了梯度下降（GD）及其部分變體。此外，該系列文章將在在后面一部分介紹了當前比較流行的學習算法。
2017-12-21 17:10:157249 
舉例來說，2013年，F(xiàn)acebook成立人工智能實驗室，當時請來了紐約大學教授楊立昆擔任了實驗室主任。楊立昆和他的老師Geoffrey Hinton、蒙特利爾大學的Yoshua Bengio并稱為人工智能領域“深度學習三巨頭”。而這位巨頭就是法國人，他當時在法國就讀博士期間就提出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡概念。
2018-04-04 10:18:236444 通過對人腦處理信息時所采用方法的抽象總結和模擬，提出了神經(jīng)網(wǎng)絡的概念。未經(jīng)處理的數(shù)據(jù)（圖像，聲音信息或者文字信息）被輸入至輸出層的“輸入單元”；輸入信息經(jīng)過一定的映射輸出至輸出層的“輸出節(jié)點”。映射的方法根據(jù)用戶定義，比如說，輸入的圖畫中有貓咪，輸入的聲音片段中有“hello”。
2018-04-12 10:07:3010640 
AI對話的未來已經(jīng)取得了第一個重大突破，這一切都要感謝語言建模的發(fā)電廠，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡。
2018-10-04 08:52:004519 自2006年Hinton及其學生發(fā)表了題為『Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks』的論文以來，雖然神經(jīng)網(wǎng)絡的概念重新回到
2018-11-14 16:51:342059 本視頻主要詳細介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡分類，分別是BP神經(jīng)網(wǎng)絡、RBF（徑向基）神經(jīng)網(wǎng)絡、感知器神經(jīng)網(wǎng)絡、線性神經(jīng)網(wǎng)絡、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡。
2019-04-02 15:29:2212601 過程中逐步理解深度學習。書中不僅介紹了深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡的概念、特征等基礎知識，對誤差反向傳播法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等也有深入講解，此外還介紹了深度學習相關的實用技巧，自動駕駛、圖像生成、強化學習等方面的應用，以及為什么加
2019-12-09 08:00:0015 模式，使機器具有類似人類的智能。它已在模式識別、機器學習、專家系統(tǒng)等多個方面得到應用，成為人工智能研究中的活躍領域。本章將簡要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡基本的概念、模型以及學習算法。
2019-12-24 08:00:0022 如果表示一幅 100×100 大小的灰度圖像，取值 ［0， 255］ 區(qū)間內(nèi)的整數(shù)，是圖像在 （x， y） 的灰度值。范圍外的 （x， y） 上的值全取0。令在 s 和 t 取 {-1，0，1}的時候有值，其他位置全是0。可以看作是一個 3×3 的網(wǎng)格。如下圖：
2020-04-17 15:42:042289 
上世紀60年代，Hubel等人通過對貓視覺皮層細胞的研究，提出了感受野這個概念，到80年代，F(xiàn)ukushima在感受野概念的基礎之上提出了神經(jīng)認知機的概念，可以看作是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的第一個實現(xiàn)網(wǎng)絡
2020-08-24 15:48:302935 BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種多層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，其主要的特點是：信號是前向傳播的，而誤差是反向傳播的。具體來說，對于如下的只含一個隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡模型：輸入向量應為n個特征
2020-09-24 11:51:3512811 
。書中不僅介紹了深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡的概念、特征等基礎知識，對誤差反向傳播法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等也有深入講解，此外還介紹了學習相關的實用技巧，自動駕駛、圖像生成、強化學習等方面的應用，以及為什么加深層可以提高識別精度等“為
2020-11-11 08:00:006 深度學習的關注度正持續(xù)上升，它是機器學習的一個子領域，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的概念來執(zhí)行特定任務。然而在理論上，人工神經(jīng)網(wǎng)絡與人類大腦的運作方式并不相同，甚至都不相似！
2020-12-22 09:35:485826 。書中不僅介紹了深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡的概念、特征等基礎知識，對誤差反向傳播法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等也有深入講解，此外還介紹了學習相關的實用技巧，自動駕駛、圖像生成、強化學習等方面的應用，以及為什么加深層可以提高識別精度等“為
2021-01-27 08:00:000 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的概念： 在對人腦神經(jīng)網(wǎng)絡的基本認識的基礎上， 用數(shù)理方法從信息處理的角度對人腦神經(jīng)網(wǎng)絡進行抽象， 并建立某種簡化模型， 稱之為人工神經(jīng)網(wǎng)絡， 是對人腦的簡化、抽象以及模擬，是一種旨在模仿人腦結構及其功能的信息處理系統(tǒng)。
2021-02-05 14:05:0013 在介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡之前，我們先回顧一下神經(jīng)網(wǎng)絡的基本知識。就目前而言，神經(jīng)網(wǎng)絡是深度學習算法的核心，我們所熟知的很多深度學習算法的背后其實都是神經(jīng)網(wǎng)絡。
2023-02-23 09:14:442256 。本文將從通俗易懂的角度介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，讓大家更好地理解這個重要的算法。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的概念 在介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡之前，先來看看卷積操作，因為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡就是以卷積操作為基礎的。 卷積操作是一種數(shù)學上的操作，它可以將兩個函數(shù)f和g產(chǎn)生第三個函數(shù)h。在機器
2023-08-17 16:30:252062 已全部加載完成
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