隨著人工智能(AI)技術(shù)的快速發(fā)展，AI可以越來越多地支持以前無法實(shí)現(xiàn)或者難以實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用。本文基于此解釋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)及其對人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的意義。CNN是一種能夠從復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取特征的強(qiáng)大工具，例如識別音頻信號或圖像信號中的復(fù)雜模式就是其應(yīng)用之一。
2023-09-05 10:23:27
469 和crossin全60課）Python人工智能學(xué)習(xí)工具包+入門與實(shí)踐資料集錦人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的學(xué)習(xí)方法與應(yīng)用實(shí)例（pdf彩版）MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個(gè)案例分析精選電子書：機(jī)器視覺詳解及人臉識別系統(tǒng)
2019-06-21 10:34:44
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
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(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)在傳感器數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用針對壓力傳感器對溫度的交叉靈敏度,采用BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對其進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理,消除溫度對壓力傳感器的影響,大大提高了傳感器的穩(wěn)定性及其精度,效果良好。關(guān)鍵詞
2009-08-11 20:23:46
以馮·諾依曼型計(jì)算機(jī)為中心的信息處理技術(shù)的高速發(fā)展，使得計(jì)算機(jī)在當(dāng)今的信息化社會中起著十分重要的作用。但是，當(dāng)用它來解決某些人工智能問題時(shí)卻遇到了很大的困難。 例如，一個(gè)人可以很容易地識別他人的臉孔
2023-09-27 06:13:57
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，用于儲存獲取的知識。神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2018-10-23 16:16:02
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課件
2016-06-19 10:15:48
，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計(jì)算機(jī)去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應(yīng)用計(jì)算機(jī)的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。人工智能是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支，二十世紀(jì)
2016-03-08 10:56:14
`我思故我在 亮出你的觀點(diǎn)自從類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以用強(qiáng)大的運(yùn)算能力加以模擬之后，強(qiáng)人工智能才開始出現(xiàn)。即便如此，以目前 CPU 的運(yùn)算能力來講，模擬類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的代價(jià)非常之大，于是有人想到了用
2017-08-23 15:42:16
也被稱為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)闆Q策樹的嵌套層次結(jié)構(gòu)的層數(shù)是數(shù)以百萬計(jì)的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)。讓你的機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能認(rèn)證計(jì)數(shù)自從第一次工業(yè)革命以來，機(jī)器就一直驅(qū)動著我們的生活方式，使之成為當(dāng)今工業(yè)4.0的趨勢。因此，在
2018-08-27 10:16:55
點(diǎn)擊上方“藍(lán)字”，關(guān)注我們，感謝！人工智能(AI)以及利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)和更高程度車輛自主性的強(qiáng)大技術(shù)。隨著人工智能研究的快速發(fā)展，設(shè)計(jì)人員正面臨激烈的競爭
2021-12-17 08:17:41
人工智能技術(shù)的概念從出來到現(xiàn)在已經(jīng)有很多年的歷史了，其實(shí)所謂的人工智能技術(shù)本身就是一種模擬人類大腦的思考方式的一種技術(shù)，它的英文簡稱是AI技術(shù)，在西方國家，人工智能技術(shù)被認(rèn)為是計(jì)算機(jī)技術(shù)
2015-10-21 12:03:58
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在某種簡化意義下的技術(shù)復(fù)現(xiàn)，它的主要任務(wù)是根據(jù)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和實(shí)際應(yīng)用的需要建造實(shí)用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，設(shè)計(jì)相應(yīng)的學(xué)習(xí)算法，模擬人腦的某種智能活動，然后在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)
2022-03-05 14:15:07
人工智能芯片是人工智能發(fā)展的 | 特倫斯謝諾夫斯基責(zé)編 | 屠敏本文內(nèi)容經(jīng)授權(quán)摘自《深度學(xué)習(xí) 智能時(shí)代的核心驅(qū)動力量》從AlphaGo的人機(jī)對戰(zhàn)，到無人駕駛汽車的上路，再到AI合成主播上崗
2021-07-27 07:02:46
人工智能是近三年來最受關(guān)注的核心基礎(chǔ)技術(shù)，將深刻的改造各個(gè)傳統(tǒng)行業(yè)。人工智能在圖像識別、語音識別領(lǐng)域的應(yīng)用自2017年來高速發(fā)展，是人工智能最熱點(diǎn)的兩項(xiàng)落地應(yīng)用。手把手教你設(shè)計(jì)人工智能芯片及系統(tǒng)（全
2019-09-11 11:52:08
，路徑規(guī)劃和異常檢測，以及用于在這些引擎上部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型（包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法）的平臺和工具的集成。這只是第一步，因?yàn)槎髦瞧忠呀?jīng)在努力將可擴(kuò)展的人工智能加速器集成到其設(shè)備中，這將使機(jī)器學(xué)習(xí)
2019-05-29 10:46:39
第1章 概述 1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與發(fā)展 1.2 生物神經(jīng)元 1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成 第2章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型 2.1 MP模型 2.2 感知器模型 2.3 自適應(yīng)線性
2012-03-20 11:32:43
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，對超參數(shù)的要求也越來越嚴(yán)格
2019-09-11 11:52:14
無能為力。 谷歌相信，模擬量子計(jì)算機(jī)也將極大推進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)。谷歌CEO桑德拉（Sundar Pichai）聲稱，谷歌已經(jīng)進(jìn)入了“人工智能驅(qū)動時(shí)代”?！ 」伛R特·耐溫（Hartmut
2016-06-13 10:31:53
，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父Hiton始終堅(jiān)持計(jì)算機(jī)能夠像人類一樣思考，用直覺而非規(guī)則。盡管這一觀點(diǎn)被無數(shù)人質(zhì)疑過無數(shù)次，但隨著數(shù)據(jù)的不斷增長和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷進(jìn)步，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始在語音和圖像等方面超越基于邏輯的人工智能
2018-06-05 10:11:50
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(gè)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(gè)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(gè)數(shù)設(shè)置：輸入層、隱層、輸出層的節(jié)點(diǎn)
2021-08-18 07:25:21
，隨機(jī)森林，K-均值算法，支持向量機(jī)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等。在應(yīng)用方面表現(xiàn)也異常突出，目前89%的人工智能專利申請和40%人工智能范圍相關(guān)專利都屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的范疇，可見機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)代化進(jìn)程多么迅速。歸結(jié)到
2023-02-17 11:00:15
`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
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
電子發(fā)燒友總結(jié)了以“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”為主題的精選干貨，今后每天一個(gè)主題為一期，希望對各位有所幫助！（點(diǎn)擊標(biāo)題即可進(jìn)入頁面下載相關(guān)資料）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的學(xué)習(xí)方法與應(yīng)用實(shí)例（pdf彩版）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門資料MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個(gè)案例分析《matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用設(shè)計(jì)》深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-05-07 19:18:14
，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，用于儲存獲取的知識。
神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元，它是
2023-09-13 16:41:18
。人工智能，在目前的關(guān)鍵時(shí)刻，是關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的。目前，人工智能使用與典型計(jì)算機(jī)相同的 CMOS 硬件。目前的人工智能專注于開發(fā)注入類人智能的算法功能。該學(xué)科的重點(diǎn)是通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)復(fù)制人類智能
2022-03-22 11:19:16
簡單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-01-28 07:16:57
如今，采用人工智能的企業(yè)遇到了一個(gè)主要障礙，那就是在內(nèi)部開發(fā)人工智能產(chǎn)品成本高昂，因此有了外包人工智能產(chǎn)品的需求。而對于從中小企業(yè)到預(yù)算受限的大型企業(yè)來說，通過云計(jì)算來采用人工智能的成本要低得多。
2019-09-11 11:51:46
` 誰來闡述一下傳感器和人工智能的關(guān)系？手把手教你設(shè)計(jì)人工智能芯片及系統(tǒng)（全階設(shè)計(jì)教程+AI芯片F(xiàn)PGA實(shí)現(xiàn)+開發(fā)板）詳情鏈接：http://url.elecfans.com/u/c422a4bd15`
2019-11-25 15:51:45
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)展及應(yīng)用轉(zhuǎn)載****地址：http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml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，作為一個(gè)
2022-08-02 10:39:39
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
語言使用，數(shù)學(xué)庫、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及相關(guān)算法，深入學(xué)習(xí)AI算法模型訓(xùn)練、分析，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等因此，為了幫助大家更好的入門學(xué)習(xí)AI人工智能，包括：Python語法編程、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、機(jī)器學(xué)習(xí)
2019-11-27 12:10:39
最近在看人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存算一體這些方面的ADC設(shè)計(jì)方向，貌似跟一般的ADC方向是一樣的，都是希望朝著低功耗高精度和高速發(fā)展，在這幾個(gè)或其他特殊的方向各位有什么見解呢？
2021-06-24 08:17:34
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
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
本用戶手冊指導(dǎo)了基于 IDE 逐步構(gòu)建用于 STM32 微處理器的完整人工智能（AI）項(xiàng)目，自動轉(zhuǎn)換預(yù)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）并集成所生成的優(yōu)化庫。本手冊還介紹了 X-CUBE-AI 擴(kuò)展包，該擴(kuò)展
2023-09-07 06:15:31
基于RK3399ProD的人工智能開發(fā)板深度學(xué)習(xí)課程分享
2022-02-11 08:54:59
`點(diǎn)擊學(xué)習(xí)>>《龍哥手把手教你學(xué)LabVIEW視覺設(shè)計(jì)》視頻教程用LabVIEW實(shí)現(xiàn)的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)曲線擬合，感謝LabVIEW的矩陣運(yùn)算函數(shù)，程序流程較之文本型語言清晰很多。[hide] [/hide]`
2011-12-13 16:41:43
的首選 XE "" XE "" XE "" XE ""。新的軟件工具可簡化實(shí)現(xiàn)工作。人工智能正在經(jīng)歷一場變革，這要得益于機(jī)器
2019-06-19 07:24:41
世界，人工智能讓我們的生活更加精彩！那什么是人工智能？還真的不好下定義，簡單地說就是能模擬人類智慧活動并做出決策的技術(shù)?！?b class="flag-6" style="color: red">模擬人類智慧活動”又怎樣理解呢？人工智能并不能完全實(shí)現(xiàn)人類智慧活動的效果，但有
2019-09-15 12:40:37
已經(jīng)有很多關(guān)于將人工智能用于日益智能的車輛的文章。但是，您如何將在服務(wù)器群上開發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (NN) 壓縮到量產(chǎn)汽車中資源受限的嵌入式硬件中呢?本文探討了我們應(yīng)該如何授權(quán)汽車生產(chǎn) AI 研發(fā)工程師在
2021-12-23 06:30:50
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
巡線智能車控制中的CNN網(wǎng)絡(luò)有何應(yīng)用？嵌入式單片機(jī)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)該怎樣去使用？如何利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去更好地控制巡線智能車呢？
2021-12-21 07:47:24
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
人工智能下面有哪些機(jī)器學(xué)習(xí)分支？如何用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）方法去解決機(jī)器學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)下面的分類問題？
2021-06-16 08:09:03
處理的運(yùn)算量和數(shù)據(jù)吞吐量。圖像壓縮是信息傳輸和存儲系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，然而我們該如何進(jìn)行FPGA設(shè)計(jì)，以實(shí)現(xiàn)給定的功能已經(jīng)成為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的關(guān)鍵呢？
2019-08-08 06:11:30
的成分做為電路故障特征，再輸入給量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。不僅解決了一個(gè)可測試點(diǎn)問題，并提高了辨識故障類別的能力，而且在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練之前，利用主元分析降低了網(wǎng)絡(luò)輸入維數(shù)。通過實(shí)驗(yàn)可以看出，這種方法不僅能實(shí)現(xiàn)模擬電路單軟軟故障診斷，也能實(shí)現(xiàn)多軟軟故障診斷，實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明：故障診斷率為100％。
2019-07-05 08:06:02
系統(tǒng)項(xiàng)目簡介：人工智能工業(yè)分揀系統(tǒng)基于AI計(jì)算機(jī)視覺、AI語音識別+機(jī)械臂控制為一體的機(jī)械臂控制、倉庫貨物分揀、整理功能，基于TensorFlow框架，通過深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法識別倉庫貨物，在終端進(jìn)行
2022-09-16 17:07:54
已經(jīng)有很多關(guān)于將人工智能用于日益智能的車輛的文章。但是，您如何將在服務(wù)器群上開發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (NN) 壓縮到量產(chǎn)汽車中資源受限的嵌入式硬件中呢？本文探討了我們應(yīng)該如何授權(quán)汽車生產(chǎn) AI 研發(fā)工程師在
2021-11-08 07:18:10
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(gè)挑戰(zhàn)是如何在嵌入式設(shè)備上實(shí)現(xiàn)它，同時(shí)優(yōu)化性能和功率效率。 使用云計(jì)算并不總是一個(gè)選項(xiàng)，尤其是當(dāng)
2021-11-09 08:06:27
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)的人工
2009-08-08 09:56:00
本文提出了一個(gè)基于FPGA 的信息處理的實(shí)例：一個(gè)簡單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用Verilog 語言描述，該數(shù)據(jù)流采用模塊化的程序設(shè)計(jì)，并考慮了模塊間數(shù)據(jù)傳輸信號同 步的問題，有效地解決了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行數(shù)據(jù)處理的問題。
2021-05-06 07:22:07
FPGA的嵌入式應(yīng)用。某人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FPGA處理器能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算處理，為了實(shí)現(xiàn)集數(shù)據(jù)通信、操作控制和數(shù)據(jù)處理于一體的便攜式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，需要設(shè)計(jì)一種基于嵌入式ARM內(nèi)核及現(xiàn)場可編程門陣列FPGA的主從結(jié)構(gòu)處理系統(tǒng)滿足要求。
2019-09-20 06:15:20
的這些龐大的數(shù)據(jù)。當(dāng)時(shí)AI研究的普遍方向也與他們相反，人們都在尋找捷徑，直接模擬出行為而不是模仿大腦的運(yùn)作。隨著計(jì)算能力的提升和算法的改進(jìn)，今天，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域最具吸引力的流派
2015-12-23 14:21:58
的智能——但是我們已經(jīng)看到了一條充滿潛力的道路。目前人工智能（AI）已經(jīng)發(fā)展為一系列技術(shù)：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等，但是無論我們怎么命名，它們都需要組合起來搭建一個(gè)更加智能的機(jī)器
2018-05-22 09:54:43
機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能有什么區(qū)別？當(dāng)今唯一可用的軟件選項(xiàng)是 ML 系統(tǒng)。在十年左右的時(shí)間里，當(dāng)計(jì)算能力和算法開發(fā)達(dá)到可以顯著影響結(jié)果的地步時(shí)，我們將見證第一個(gè)真正的人工智能。是人工智能軟件嗎？軟件構(gòu)成
2023-04-12 08:21:03
求大神給一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的源代碼。
2016-04-19 17:15:29
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
`已歷經(jīng)60多年的人工智能在物聯(lián)網(wǎng)以及大數(shù)據(jù)的推動下，實(shí)現(xiàn)飛躍式的發(fā)展，并且迎來了第三個(gè)黃金周期。必優(yōu)傳感今天和大家解讀一下關(guān)于人工智能的未來。自從有了人工智能，引發(fā)了人類的各種“未來論”。有人說
2018-11-14 10:43:43
的。另一個(gè)重要的因素是c++支持在開發(fā)中重用代碼。C ++適用于機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。缺點(diǎn)多任務(wù)處理不佳; C ++僅適用于實(shí)現(xiàn)特定系統(tǒng)或算法的核心或基礎(chǔ)。它遵循自下而上的方法，因此非常復(fù)雜
2018-09-29 10:27:14
，而且計(jì)算量較小。利用所提出的片上模型結(jié)構(gòu)，即權(quán)重生成和“超級掩碼”擴(kuò)展相結(jié)合，Hiddenite 芯片大大減少了外部存儲器訪問，提高了計(jì)算效率。深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種復(fù)雜的人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)體系結(jié)構(gòu)，需要
2022-03-17 19:15:13
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)論依照簡明易懂、便于軟件實(shí)現(xiàn)、鼓勵(lì)探索的原則介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。內(nèi)容包括：智能系統(tǒng)描述模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的特點(diǎn)；基本人工神經(jīng)元模型，人工神經(jīng)
2009-01-13 14:58:57
55 為了改變人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究僅僅局限于算法，只是在通用的串行或并行計(jì)算機(jī)上模擬實(shí)現(xiàn)的現(xiàn)狀，針對函數(shù)逼近問題，將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)分為3個(gè)模塊，采用VHDL語言完成對各個(gè)模
2010-11-25 17:17:2029 基于FPGA的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)方法的研究
引 言 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
2009-11-17 17:17:201119 
基于FPGA的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)方法的研究
引言
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetwork，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
2009-11-21 16:25:244637 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么意思
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一門活躍的邊緣性交叉學(xué)科.研究它的發(fā)展過程和前沿問題，具有重要的理論意義
2010-03-06 13:39:013296 本書系統(tǒng)的介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)典型模型的原理、算法，并對遺傳算法的基本原理也做了簡單介紹。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法已應(yīng)用于許多領(lǐng)域。本書是以應(yīng)用為主要目的為從事人工智能、信息處理研究的科技人員及研究生、本科生等編寫的教材。
2011-02-17 17:46:04146 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)智能機(jī)器人的避障軌跡控制！資料來源網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)，敬請見諒
2015-11-30 11:33:3048 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 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類：1）分類；2）回歸；3）聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）算法。 前言： 人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，請參見公眾
2018-06-18 10:15:004809 盡管神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還無法實(shí)現(xiàn)基本的人類推理和理解力，但它們將是建構(gòu)人工智能漫漫長路上所用到的重要工具之一。
2018-05-14 15:17:196530 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
2018-09-18 22:40:01517 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Artificial Neural Networks， 簡寫為ANNs）也簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或稱作連接模型，是對人腦或自然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)若干基本特性的抽象和模擬。
2018-11-24 09:21:1114868 近幾年，深度學(xué)習(xí)在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)中取得了飛躍式的突破，特別是在語音識別和圖像識別等領(lǐng)域［1-3］。其中，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于結(jié)構(gòu)類似于生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因此擁有高效、精準(zhǔn)抽取信息深層隱含特征的能力和能夠
2019-02-05 11:21:002341 
什么是人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，大腦的結(jié)構(gòu)越簡單，那么智商就越低。單細(xì)胞生物是智商最低的了。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是一樣的，網(wǎng)絡(luò)越復(fù)雜它就越強(qiáng)大，所以我們需要深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這里的深度是指層數(shù)多，層數(shù)越多那么構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就越復(fù)雜。
2019-07-04 11:30:243713 近日，研究人員利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新算法，成功模擬了量子系統(tǒng)的“穩(wěn)態(tài)”。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)并模擬波函數(shù)和密度矩陣，大大降低了計(jì)算復(fù)雜度和算力需求，為解決量子科學(xué)和信息領(lǐng)域的幾個(gè)突出問題打下了基礎(chǔ)。
2019-07-10 14:09:582385 
隨著量子研究地深入，越來越多的應(yīng)用場景都加入了量子。近日，科學(xué)家利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新算法，模擬量子系統(tǒng)的“穩(wěn)態(tài)”。
2019-08-20 17:36:35827 在人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)中，有一個(gè)很重要的概念就是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) CNN（Convolutional Neural Networks）。
2019-11-02 11:23:433470 “混沌”，英文：Chaos，指混亂而沒有秩序的狀態(tài)。“混沌盲目性”，英文：Chaos Blindness，也稱為：混亂失明，指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對這種混亂狀態(tài)的認(rèn)知的一種失明或盲目性。對于現(xiàn)在的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其認(rèn)知水平與人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)知智能還相差很遠(yuǎn)，常常無法預(yù)測或響應(yīng)系統(tǒng)中的混沌狀態(tài)。
2020-06-27 15:41:001696 如何哄動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬量子多體系統(tǒng)的某些方面。與新南威爾士大學(xué)的邁克爾·噓提供了一個(gè)前景一片由一對在同一期刊的問題所做的工作，并概述了試圖解決同樣的問題時(shí)，其他研究人員所面對的問題。
2020-06-30 16:47:102959 
談及人工智能，就會涉及到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是現(xiàn)代人工智能的重要分支，它是一個(gè)為人工智能提供動力，可以模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的系統(tǒng)。
2020-07-27 10:25:37683 近年來，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能技術(shù)快速發(fā)展。2017年，采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AlphaGo依次戰(zhàn)勝了人類頂尖圍棋選手李世石和柯潔，展現(xiàn)了人工智能強(qiáng)大的學(xué)習(xí)和計(jì)算能力，揭開了新一代人工智能的序幕。人工智能技術(shù)正向著高速低功耗的方向快速發(fā)展。
2020-07-28 10:14:101822 莫斯科市政府網(wǎng)站日前發(fā)布消息稱，一種基于人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊正在應(yīng)用于莫斯科的醫(yī)療系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在三周的時(shí)間內(nèi)分析10萬份的莫斯科醫(yī)療數(shù)據(jù)。
2020-11-17 11:07:00626 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種使用數(shù)學(xué)模型處理圖像以及其他數(shù)據(jù)的多層系統(tǒng)，而且目前已經(jīng)發(fā)展為人工智能的重要基石。
2020-11-25 09:50:172635 人工智能-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的簡單實(shí)現(xiàn)說明。
2021-05-25 11:30:1612 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(gè)挑戰(zhàn)是如何在嵌入式設(shè)備上實(shí)現(xiàn)它，同時(shí)優(yōu)化性能和功率效率。 使用云計(jì)算并不總是一個(gè)選項(xiàng)，尤其是
2021-11-04 10:36:0614 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
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