FPGA 上實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)。CNN 是一類深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在處理大規(guī)模圖像識(shí)別任務(wù)以及與機(jī)器學(xué)習(xí)類似的其他問題方面已大獲成功。在當(dāng)前案例中,針對(duì)在 FPGA 上實(shí)現(xiàn) CNN 做一個(gè)可行性研究
2019-06-19 07:24:41
出一款超迷你微型芯片，可以將它植入到人類的大腦中來(lái)恢復(fù)記憶神經(jīng)細(xì)胞，未來(lái)將會(huì)幫助由于疾病、意外或戰(zhàn)爭(zhēng)導(dǎo)致的大腦受損者恢復(fù)記憶?！ 〈竽X植物芯片的原理通過(guò)備份人類大腦中已經(jīng)儲(chǔ)存的數(shù)據(jù)，一旦士兵的大腦受到
2014-07-31 17:54:02
由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)衍生而來(lái)，是一種需要訓(xùn)練的具有大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多隱層層次結(jié)構(gòu)，其每層相當(dāng)于一個(gè)可以解決問題不同方面的機(jī)器學(xué)習(xí)。利用這種深層非線性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，深度學(xué)習(xí)可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜函數(shù)的逼近，將表征輸入數(shù)據(jù)
2017-04-20 14:15:25
的解決方案是一個(gè)全新的腦機(jī)接口，類似于蘇格蘭科幻小說(shuō)家伊恩·班克斯在《迎風(fēng)舵輪》（Look to Windward）一書中描寫的可植入“神經(jīng)織網(wǎng)”。除了作為某種通過(guò)儀禮，這種腦機(jī)接口還能使人類大腦升級(jí)，以便
2018-11-22 22:19:40
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的概念，但為了完整起見，我們將在這里介紹基礎(chǔ)知識(shí)，并探討 TensorFlow 的哪些特性使其成為深度學(xué)習(xí)的熱門選擇。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)生物啟發(fā)式的計(jì)算和學(xué)習(xí)模型。像生物神經(jīng)元一樣，它們從其他
2020-07-28 14:34:04
沃威克教授手持一枚RFID微型芯片。（Russell Boyce / Reuters）麥姆蘭（Patrick McMullan）在2017年初聽說(shuō)，瑞典有好幾千人植入了微型芯片，揮一揮手就可以解鎖
2018-12-18 22:12:36
依靠
植入的脊髓刺激器來(lái)控制身體 的疼痛。他曾經(jīng)與妻子談過(guò)
芯片的問題，妻子告訴他說(shuō)，“要不是在背上
植入了
神經(jīng)刺激器，可能早就選擇了結(jié)生命?！?b class="flag-6" style="color: red">神經(jīng)刺激器是
植入型技術(shù)中，在醫(yī)療健康領(lǐng)域發(fā)展得最火熱的?？刹迦胧?/div>
2018-12-18 22:16:48
，讓硬件來(lái)執(zhí)行計(jì)算（加速的概念），今天就介紹兩個(gè)針對(duì)以上解決方案的開源項(xiàng)目，這兩個(gè)項(xiàng)目是用FPGA進(jìn)行硬件加速的必備項(xiàng)目?！ I算法流程 在進(jìn)行項(xiàng)目介紹前，我們先介紹一下軟件架構(gòu)和工具集。這個(gè)后面會(huì)影響理解?！ ∫粋€(gè)完整的深度學(xué)習(xí)框架中主要分為下面幾個(gè)流程：原作者：碎碎思·
2022-10-24 16:10:50
解析深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與視覺實(shí)踐
2020-06-14 22:21:12
斑梨電子FPGA CycloneII EP2C5T144 學(xué)習(xí)板 開發(fā)板產(chǎn)品參數(shù)1. 采用ALTERA公司的CyclonellEP2C5T144芯片作為核心最小系統(tǒng)，將FPGA
2023-02-03 15:14:29
微軟研究人員在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（deep neural network）上取得突破，
使其在性能上能趕上目前最先進(jìn)的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)。
2016-08-17 11:54:06
47 FPGA是深度學(xué)習(xí)的未來(lái)，學(xué)習(xí)資料，感興趣的可以看看。
2016-10-26 15:29:040 近幾年來(lái)人工智能相關(guān)信息登上了各大媒體頭條，自動(dòng)駕駛，無(wú)人車也不再顯得那么陌生，其實(shí)這一切都源于機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等相關(guān)學(xué)科的興起。機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning, ML
2017-02-08 02:38:20
253 外媒報(bào)道，芯片設(shè)計(jì)巨頭ARM已與美國(guó)研究人員合作開發(fā)出了一種大腦芯片，這種芯片可以被植入人腦中。這種芯片的設(shè)計(jì)目的是為了幫助腦部或脊椎損傷的病人。它可以被植入人的頭骨內(nèi)。
2017-05-18 11:53:371665 關(guān)于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的介紹，包含有對(duì)幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的詳細(xì)描述
2017-07-10 16:49:124 《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》講義
2017-07-20 08:58:240 FPGA具有低功耗，低延時(shí)，高性能的特點(diǎn)，在深度學(xué)習(xí)計(jì)算領(lǐng)域有很廣闊的應(yīng)用前景。FPGA從2013年開始就應(yīng)用在許多典型的深度學(xué)習(xí)模型中，如DNN，RNN，CNN，LSTM等，涵蓋了語(yǔ)音識(shí)別
2017-11-15 16:56:36724 
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)的首選。新的軟件工具可簡(jiǎn)化實(shí)現(xiàn)工作。人工智能正在經(jīng)歷一場(chǎng)變革，這要得益于機(jī)器學(xué)習(xí)的快速進(jìn)步。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，人們正對(duì)一類名為
2017-11-17 11:47:421269 CNN已經(jīng)廣泛用于圖像識(shí)別，因?yàn)樗苣７律镆曈X神經(jīng)的行為獲得很高識(shí)別準(zhǔn)確率。最近，基于深度學(xué)習(xí)算法的現(xiàn)代應(yīng)用高速增長(zhǎng)進(jìn)一步改善了研究和實(shí)現(xiàn)。特別地，多種基于FPGA平臺(tái)的深度CNN加速器被提出
2017-11-17 13:31:017686 深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)未來(lái)發(fā)展將出現(xiàn)兩大趨勢(shì)：計(jì)算遷移和基于小樣本集的學(xué)習(xí)算法；網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及效率不斷優(yōu)化，面向智能終端的AI處理芯片將出現(xiàn)；深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓縮技術(shù)也將不斷成熟。
2017-12-01 09:48:017278 在很長(zhǎng)的時(shí)間里，芯片領(lǐng)域的創(chuàng)新都比較少。但隨著深度學(xué)習(xí)打開了新的市場(chǎng)，企業(yè)需要特種芯片來(lái)加快深度學(xué)習(xí)和模型估計(jì)。其中有一家以色列創(chuàng)企Hailo主要為植入式設(shè)備打造深度學(xué)習(xí)芯片。近日這家公司宣布獲1200萬(wàn)美元A輪融資。
2018-06-06 15:23:00671 幾乎所有深度學(xué)習(xí)的研究者都在使用GPU，但是對(duì)比深度學(xué)習(xí)硬鑒方案，ASIC、FPGA、GPU三種究竟哪款更被看好？主要是認(rèn)清對(duì)深度學(xué)習(xí)硬件平臺(tái)的要求。
2018-02-02 15:21:4010206 
深度學(xué)習(xí)和人工智能是 2017 年的熱詞；2018 年，這兩個(gè)詞愈發(fā)火熱，但也更加容易混淆。我們將深入深度學(xué)習(xí)的核心，也就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2018-04-02 09:47:099201 
現(xiàn)階段比較受歡迎的圖像識(shí)別基礎(chǔ)算法為深度學(xué)習(xí)法，深度學(xué)習(xí)模型屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歷史可追溯至上世紀(jì)四十年代，曾經(jīng)在八九十年代流行。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)試圖通過(guò)模擬大腦認(rèn)知的激勵(lì)，解決各種機(jī)器學(xué)習(xí)的問題。
2018-05-25 15:59:314678 在前幾十年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并沒有受到人們的重視，直到深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，人們利用深度學(xué)習(xí)解決了不少實(shí)際問題（即一些落地性質(zhì)的商業(yè)應(yīng)用），神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才成為學(xué)界和工業(yè)界關(guān)注的一個(gè)焦點(diǎn)。本文以盡可能直白，簡(jiǎn)單的方式介紹深度學(xué)習(xí)中三種典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及深度學(xué)習(xí)中的正則化方法。為后面在無(wú)人駕駛中的應(yīng)用做鋪墊。
2018-06-03 09:27:039321 《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)》是一本免費(fèi)的在線書。本書會(huì)教會(huì)你：
? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一種美妙的受生物學(xué)啟發(fā)的編程范式，可以讓計(jì)算機(jī)從觀測(cè)數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)
? 深度學(xué)習(xí)，一個(gè)強(qiáng)有力的用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的眾多技術(shù)的集合
2018-08-02 17:47:310 本深度學(xué)習(xí)是什么？了解深度學(xué)習(xí)難嗎?讓你快速了解深度學(xué)習(xí)的視頻講解本文檔視頻讓你4分鐘快速了解深度學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)的概念源于人工智能的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。
2018-08-23 14:36:1616 計(jì)算量的方案。本文將闡釋深度學(xué)習(xí)和FPGA各自的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)以及為什么用FPGA加速深度學(xué)習(xí)是有效的，并且將介紹一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在FPGA平臺(tái)上的實(shí)現(xiàn)方案。
2018-09-12 16:53:301992 深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。
2018-10-07 15:19:0011904 怎樣理解非線性變換和多層網(wǎng)絡(luò)后的線性可分，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)就是學(xué)習(xí)如何利用矩陣的線性變換加激活函數(shù)的非線性變換。
2018-10-23 14:44:213741 本文檔的詳細(xì)介紹的是快速了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的教程資料免費(fèi)下載主要內(nèi)容包括了：機(jī)器學(xué)習(xí)概述，線性模型，前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化與正則化，記憶與注意力機(jī)制，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，概率圖模型，玻爾茲曼機(jī)，深度信念網(wǎng)絡(luò)，深度生成模型，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)
2019-02-11 08:00:0025 深度學(xué)習(xí)需要更多的理論！這是學(xué)術(shù)界的一個(gè)共識(shí)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)十分強(qiáng)大，但往往不可預(yù)測(cè)。
2019-02-13 15:30:341692 本質(zhì)上，深度學(xué)習(xí)提供了一套技術(shù)和算法，這些技術(shù)和算法可以幫助我們對(duì)深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行參數(shù)化——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中有很多隱含層數(shù)和參數(shù)。深度學(xué)習(xí)背后的一個(gè)關(guān)鍵思想是從給定的數(shù)據(jù)集中提取高層次的特征。因此，深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)是克服單調(diào)乏味的特征工程任務(wù)的挑戰(zhàn)，并幫助將傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)化。
2019-06-08 14:44:004142 
本文從硬件加速的視角考察深度學(xué)習(xí)與FPGA，指出有哪些趨勢(shì)和創(chuàng)新使得這些技術(shù)相互匹配，并激發(fā)對(duì)FPGA如何幫助深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展的探討。
2019-06-28 17:31:466529 微軟發(fā)布了 Project Brainwave，一個(gè)基于 FPGA 的低延遲深度學(xué)習(xí)云平臺(tái)。微軟官方測(cè)評(píng)顯示，當(dāng)使用英特爾的 Stratix 10 FPGA，Brainwave 不需要任何
2019-07-03 14:58:52883 Zebra 可消除深度學(xué)習(xí)推斷中具有挑戰(zhàn)性的編程及 FPGA 任務(wù)。Zebra 可輕松部署和適應(yīng)廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及框架。
2019-07-21 10:59:09893 
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能、圖形化建模、優(yōu)化、模式識(shí)別和信號(hào)處理等技術(shù)融合后產(chǎn)生的一個(gè)領(lǐng)域。
2020-11-05 09:31:194711 這篇文章為大家介紹了一下面向低功耗AI芯片上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，隨著這幾年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和硬件（CPU,GPU,FPGA,ASIC）的迅猛發(fā)展，深度學(xué)習(xí)在包...
2020-12-14 23:40:08536 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能研究的最新趨勢(shì)，作為一個(gè)十余年來(lái)快速發(fā)展的嶄新領(lǐng)域，越來(lái)越受到研究者的關(guān)注。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型是深度學(xué)習(xí)模型中最重要的一種經(jīng)典結(jié)構(gòu)，其性能在近年來(lái)深度學(xué)習(xí)任務(wù)
2021-04-02 15:29:0420 3小時(shí)學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)課件下載
2021-04-19 09:36:550 這是一款便攜式獨(dú)立神經(jīng)假肢系統(tǒng)，戴上之后，原本截掉手臂、失去手指的患者，可以像正常人一樣玩電子游戲。 這不是簡(jiǎn)單的機(jī)械手，而是深度學(xué)習(xí)和機(jī)械臂硬件的結(jié)合。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)在分析、解釋和解碼生物醫(yī)學(xué)
2021-05-07 09:54:001493 電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/李彎彎）近年來(lái)，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）取得了令人矚目的成績(jī)，基于DNN的深度學(xué)習(xí)AI芯片業(yè)成為市場(chǎng)主流，然而深度學(xué)習(xí)所基于的大腦模型，是極度簡(jiǎn)化了的大腦神經(jīng)元及其連接電路，與人
2021-11-26 06:54:004869 
本文大致介紹將深度學(xué)習(xí)算法模型移植到海思AI芯片的總體流程和一些需要注意的細(xì)節(jié)。海思芯片移植深度學(xué)習(xí)算法模型，大致分為模型轉(zhuǎn)換，...
2022-01-26 19:42:3511 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，它使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)執(zhí)行學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)。深度學(xué)習(xí)在各種任務(wù)中都表現(xiàn)出了驚人的表現(xiàn)，無(wú)論是文本、時(shí)間序列還是計(jì)算機(jī)視覺。
2022-04-07 10:17:051380 在過(guò)去的幾年中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起與應(yīng)用成功推動(dòng)了模式識(shí)別和數(shù)據(jù)挖掘的研究。許多曾經(jīng)嚴(yán)重依賴于手工提取特征的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)（如目標(biāo)檢測(cè)、機(jī)器翻譯和語(yǔ)音識(shí)別），如今都已被各種端到端的深度學(xué)習(xí)范式（例如卷積
2022-09-22 10:16:34969 
人工智能的概念在1956年就被提出，如今終于走入現(xiàn)實(shí)，離不開一種名為“深度學(xué)習(xí)”的技術(shù)。深度學(xué)習(xí)的運(yùn)作模式，如同一場(chǎng)傳話游戲。給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行描述，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中層層傳遞，最終
2023-01-14 23:34:43588 
這是新的系列教程，在本教程中，我們將介紹使用 FPGA 實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，深度學(xué)習(xí)是近年來(lái)人工智能領(lǐng)域的熱門話題。
2023-03-03 09:52:131090 FPGA（Field-Programmable Gate Array）是一種靈活的可編程硬件設(shè)備，它在深度學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域中具有許多優(yōu)勢(shì)。
2023-03-09 09:41:151352 這是新的系列教程，在本教程中，我們將介紹使用 FPGA 實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，深度學(xué)習(xí)是近年來(lái)人工智能領(lǐng)域的熱門話題。
2023-04-12 10:19:34533 這是新的系列教程，在本教程中，我們將介紹使用 FPGA 實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，深度學(xué)習(xí)是近年來(lái)人工智能領(lǐng)域的熱門話題。
2023-05-04 11:22:36651 
來(lái)源：青榴實(shí)驗(yàn)室 1、引子 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNNs)最近在圖像分類或語(yǔ)音識(shí)別等復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中表現(xiàn)出的優(yōu)異性能令人印象深刻。 在本文中，我們將了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)和三個(gè)最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：多層
2023-05-15 14:20:01550 
今天我想要與大家分享的是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作方式，以及深度神經(jīng)與“傳統(tǒng)”機(jī)器學(xué)習(xí)模型的不同之處。
2023-05-25 15:13:54268 
來(lái)源：青榴實(shí)驗(yàn)室1、引子深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNNs)最近在圖像分類或語(yǔ)音識(shí)別等復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中表現(xiàn)出的優(yōu)異性能令人印象深刻。在本文中，我們將了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)和三個(gè)最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：多層神經(jīng)
2023-05-17 09:59:19946 
深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別在于隱藏層的深度。一般來(lái)說(shuō)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層要比實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)淺得多，而深度學(xué)習(xí)的在隱藏層可以有很多層。
2023-07-28 10:44:27296 
深度學(xué)習(xí)基本概念? 深度學(xué)習(xí)是人工智能（AI）領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，它模仿人類神經(jīng)系統(tǒng)的工作方式，使用大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的模式識(shí)別和決策。在科技發(fā)展的今天，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為了計(jì)算機(jī)
2023-08-17 16:02:49982 深度學(xué)習(xí)是什么領(lǐng)域? 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種子集，由多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。它是一種自動(dòng)學(xué)習(xí)技術(shù)，可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)高層次的抽象模型，以進(jìn)行推斷和預(yù)測(cè)。深度學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理
2023-08-17 16:02:59995 什么是深度學(xué)習(xí)算法？深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用 深度學(xué)習(xí)算法被認(rèn)為是人工智能的核心，它是一種模仿人類大腦神經(jīng)元的計(jì)算模型。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種變體，主要通過(guò)變換各種架構(gòu)來(lái)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)以及分類處理
2023-08-17 16:03:041301 深度學(xué)習(xí)框架是什么？深度學(xué)習(xí)框架有哪些？? 深度學(xué)習(xí)框架是一種軟件工具，它可以幫助開發(fā)者輕松快速地構(gòu)建和訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。與手動(dòng)編寫代碼相比，深度學(xué)習(xí)框架可以大大減少開發(fā)和調(diào)試的時(shí)間和精力，并提
2023-08-17 16:03:091587 深度學(xué)習(xí)框架的作用是什么 深度學(xué)習(xí)是一種計(jì)算機(jī)技術(shù)，它利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)模擬人類的學(xué)習(xí)過(guò)程。由于其高度的精確性和精度，深度學(xué)習(xí)已成為現(xiàn)代計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的重要工具。然而，要在深度學(xué)習(xí)中實(shí)現(xiàn)高度復(fù)雜
2023-08-17 16:10:571072 了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。 深度學(xué)習(xí)算法可以分為兩大類：監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本任務(wù)是訓(xùn)練模型去學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的特征和其對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，然后用于新數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。而無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)通常用于聚類、降維和生成模型等任務(wù)中
2023-08-17 16:11:26638 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其主要特點(diǎn)是由多層神經(jīng)元構(gòu)成，可以根據(jù)數(shù)據(jù)自動(dòng)調(diào)整神經(jīng)元之間的權(quán)重，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，主要應(yīng)用于圖像和視頻處理領(lǐng)域。
2023-08-21 17:07:361867 神經(jīng)渲染是一種利用深度學(xué)習(xí)和圖形學(xué)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量、高效率、高靈活性的圖像合成和渲染的方法。神經(jīng)渲染不僅能夠生成逼真的圖像，還能夠?qū)D像進(jìn)行操控、變換和編輯，從而實(shí)現(xiàn)多種創(chuàng)意和應(yīng)用。神經(jīng)渲染
2023-09-23 08:30:02442 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，其學(xué)習(xí)方法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。兩種方法都具有其獨(dú)特的學(xué)習(xí)模型：多層感知機(jī) 、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等屬于監(jiān) 督學(xué)習(xí)；深度置信網(wǎng) 、自動(dòng)編碼器 、去噪自動(dòng)編碼器 、稀疏編碼等屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。
2023-10-09 10:23:42301 
的挑戰(zhàn)。 二、深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音識(shí)別中的應(yīng)用 1.基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音識(shí)別：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）是深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音識(shí)別中應(yīng)用的主要技術(shù)?；谶@些網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)能夠有效地提高識(shí)別精度和效率，并且被廣
2023-10-10 18:14:53449 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的一種框架，它是一種具備至少一個(gè)隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。與淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類似
2023-10-11 09:14:33363 
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