前言 AI芯片（這里只談FPGA芯片用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速）的優(yōu)化主要有三個(gè)方面：算法優(yōu)化，編譯器優(yōu)化以及硬件優(yōu)化。算法優(yōu)化減少的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算力，它確定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署實(shí)現(xiàn)效率的上限。編譯器優(yōu)化和硬件優(yōu)化
2020-09-29 11:36:09
4383 
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)50例
2012-11-28 16:49:56
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
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Matlab程序
2009-09-15 12:52:24
大家有知道labview中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM的工具包是哪個(gè)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(jìn)步
2017-10-13 11:41:43
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)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
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(jiǎn)介
2012-08-05 21:01:08
、成本及功耗的要求。輕型嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 的應(yīng)用可分為三個(gè)階段：訓(xùn)練、轉(zhuǎn)化及 CNN 在生產(chǎn)就緒解決方案中的執(zhí)行。要想獲得一個(gè)高性價(jià)比、針對(duì)大規(guī)模車輛應(yīng)用的高效結(jié)果，必須在每階段
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
專門針對(duì)Arm嵌入式設(shè)備優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理引擎Tengine + HCL，不同人群的量身定制
2021-01-15 08:00:42
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(dòng)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
針對(duì)傳統(tǒng)比例積分（ＰＩ）控制在電機(jī)控制中控制效果不良的問題，設(shè)計(jì)了一種基于向后傳播算法（ＢＰ）模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ＰＩ控制器。基于ＭＡＴＬＡＢ／Ｓｉｍｕｌｉｎｋ建立了純電動(dòng)汽車驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的仿真模型，將駕駛員
2019-12-10 16:32:40
使用交叉編譯工具（針對(duì)Device從機(jī)的編譯工具）完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的(從機(jī))可執(zhí)行文件編譯工作；最終通過某種通訊方式完成該可執(zhí)行文件的下載，從而實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在嵌入式設(shè)備端的部署。典型的，Host主機(jī)
2020-05-18 17:13:24
MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2013-07-08 15:17:13
MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)說明：本文檔中所列出的函數(shù)適用于MATLAB5.3以上版本，為了簡(jiǎn)明起見，只列出了函數(shù)名，若需要進(jìn)一步的說明，請(qǐng)參閱MATLAB的幫助文檔。1. 網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建函數(shù)newp
2009-09-22 16:10:08
請(qǐng)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
習(xí)神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)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(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于訓(xùn)練的輸入數(shù)據(jù):對(duì)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
對(duì)應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有哪些，也看到了自己在k210中用到的FAST RCNN和RestNet18分類網(wǎng)絡(luò)，需要保證硬件實(shí)現(xiàn)和算法一致，這樣才事半功倍，否則，可能會(huì)差別比較大。對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的執(zhí)行，加速器
2023-09-11 20:34:01
前言前面我們通過notebook，完成了在PYNQ-Z2開發(fā)板上編寫并運(yùn)行python程序。我們的最終目的是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，完成手寫的數(shù)字識(shí)別。在這之前，有必要講一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和工作原理。何為
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(duì)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
今天學(xué)習(xí)了兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分別是自適應(yīng)諧振（ART）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自組織映射（SOM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。整體感覺不是很難，只不過一些最基礎(chǔ)的概念容易理解不清。首先ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)的一個(gè)代表，競(jìng)爭(zhēng)型學(xué)習(xí)
2019-07-21 04:30:00
傳播的，不會(huì)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(shí)序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng) 。首先我們介紹用于時(shí)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(shí)間。然而現(xiàn)有的采樣
2022-09-28 10:34:13
為了方便大家查找技術(shù)資料，電子發(fā)燒友小編為大家整理一些精華資料，讓大家可以參考學(xué)習(xí)，希望對(duì)廣大電子愛好者有所幫助。
1.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）
人工神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)
2023-09-13 16:41:18
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
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課件
2016-06-19 10:15:48
簡(jiǎn)單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-01-28 07:16:57
圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-08-20 12:05:29
優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法有哪些？
2022-09-06 09:52:36
何謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理指令？有什么作用？Armv8.1-M核心實(shí)施選項(xiàng)包括哪些？
2021-06-29 09:07:44
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
以前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幾乎都是部署在云端（服務(wù)器上），設(shè)備端采集到數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給服務(wù)器做inference（推理），結(jié)果再通過網(wǎng)絡(luò)返回給設(shè)備端。如今越來越多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署在嵌入式設(shè)備端上，即
2021-12-23 06:16:40
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(jiǎn)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(duì)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(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
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
反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2020-04-28 08:36:58
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(dòng)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(bào)(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(duì)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
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)
2018-01-04 13:37:27
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RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)
2018-01-04 13:38:52
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
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
如何用stm32cube.ai簡(jiǎn)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(cè)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(cè)能力輸出層：基于輸入和隱藏層的數(shù)據(jù)輸出預(yù)測(cè)
2021-07-12 08:02:11
，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(chǔ)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
工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并用實(shí)測(cè)污水廠進(jìn)、出水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行模擬。采用最近鄰聚類學(xué)習(xí)算法確定徑向基函數(shù)的寬度、聚類中心和權(quán)值。其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入為進(jìn)水水質(zhì)和控制參數(shù)等5個(gè)影響因子，網(wǎng)絡(luò)輸出為COD或TN。結(jié)果表明
2009-08-08 09:56:00
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在很多領(lǐng)域得到了很好的應(yīng)用，尤其是具有分布存儲(chǔ)、并行處理、自學(xué)習(xí)、自組織以及非線性映射等特點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用更加廣泛。嵌入式便攜設(shè)備也越來越多地得到應(yīng)用，多數(shù)是基于ARM內(nèi)核及現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列
2019-09-20 06:15:20
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
有提供編寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)程序服務(wù)的嗎？
2011-12-10 13:50:46
吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)筆記之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的反向傳播算法
2019-05-22 15:11:21
求助地震波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，共同交流！！
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(luò)pid控制，請(qǐng)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
求助大神 小的現(xiàn)在有個(gè)難題： 一組車重實(shí)時(shí)數(shù)據(jù) 對(duì)應(yīng)一個(gè)車重的最終數(shù)值（一個(gè)一維數(shù)組輸入對(duì)應(yīng)輸出一個(gè)數(shù)值） 這其中可能經(jīng)過均值、方差、去掉N個(gè)最大值、、、等等的計(jì)算 我的目的就是弄清楚這個(gè)中間計(jì)算過程 最近實(shí)在想不出什么好辦法就打算試試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 請(qǐng)教大神用什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)好求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序
2016-07-14 13:35:44
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(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
1、加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的必備開源項(xiàng)目 到底純FPGA適不適合這種大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)？這個(gè)問題其實(shí)我們不適合回答，但是FPGA廠商是的實(shí)際操作是很有權(quán)威性的，現(xiàn)在不論是Intel還是Xilinx都沒有在
2022-10-24 16:10:50
最簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-09-11 11:57:36
針對(duì)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(shí)間較長(zhǎng),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
關(guān)于遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的
2013-05-19 10:22:16
最高的精度。由此表明非局部模塊可以作為一種比較通用的基本組件，在設(shè)計(jì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)使用。實(shí)驗(yàn)及結(jié)果在這一節(jié)我們簡(jiǎn)單介紹論文中描述的實(shí)驗(yàn)及結(jié)果。 視頻的基線模型是 ResNet-50 C2D。三維輸出映射
2018-11-12 14:52:50
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 11:40:03
10
隨著智能信息技術(shù)的發(fā)展，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法廣泛應(yīng)用于工業(yè)控制。但該算法尚未應(yīng)用于PLC。針對(duì)這種現(xiàn)狀，給出基于S7-200 PLC的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計(jì)。利用模糊神經(jīng)
2010-12-24 16:55:1949 本文將一種新型的動(dòng)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(cè)方法相結(jié)合, 提出了一種基于動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通事件檢測(cè)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(duì)其訓(xùn)
2011-07-26 15:36:3826 基于模擬退火算法改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法_周愛武
2017-01-03 17:41:320 基于可拓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火災(zāi)探測(cè)算法_閆浩
2017-03-19 19:28:030 2017年5月4日，中國(guó)上海——楷登電子（美國(guó)Cadence公司，NASDAQ： CDNS）今日正式公布業(yè)界首款獨(dú)立完整的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DSP —Cadence? Tensilica? Vision C5 DSP，面向?qū)?b class="flag-6" style="color: red">神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算能力有極高要求的視覺設(shè)備、雷達(dá)／光學(xué)雷達(dá)和融合傳感器等應(yīng)用量身優(yōu)化。
2017-05-04 16:02:49918 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法
2017-09-08 09:42:4810 蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)是結(jié)構(gòu)生物學(xué)中的一個(gè)重要問題。針對(duì)八類蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)，提出了一種基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)算法。該算法通過雙向遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模氨基酸間的局部和長(zhǎng)程相互作用
2017-12-03 09:41:149 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類基于誤差逆向傳播 (BackPropagation, 簡(jiǎn)稱 BP) 算法的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP算法是迄今最成功的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法。現(xiàn)實(shí)任務(wù)中使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，大多是在使用 BP
2018-06-19 15:17:1542817 
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法檢測(cè)戴口罩的人并采取相應(yīng)的行動(dòng)
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(shí)。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 09:14:442251 有個(gè)事情可能會(huì)讓初學(xué)者驚訝：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并不復(fù)雜！『神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)』這個(gè)詞讓人覺得很高大上，但實(shí)際上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法要比人們想象的簡(jiǎn)單。
這篇文章完全是為新手準(zhǔn)備的。我們會(huì)通過用Python從頭實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理。本文的脈絡(luò)是：
2023-02-27 15:06:18466 
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種基于深度學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的重要應(yīng)用之
2023-08-17 16:30:30804 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹 什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)涉及的關(guān)鍵技術(shù) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種用于圖像分類、物體識(shí)別、語音識(shí)別等領(lǐng)域
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 、HOG、SURF等，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在識(shí)別準(zhǔn)確率上表現(xiàn)更為突出。本文將介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并探討其與其他算法的優(yōu)劣之處。 一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以高效地處理大規(guī)模的輸入圖像，其核心思想是使用卷積層和池化層構(gòu)建深度模型。卷積操作是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心操作，其可以有效地
2023-08-21 16:49:51407 取特征，并且表現(xiàn)出非常出色的性能，在計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。在本文中，我們將詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法原理。 一、卷積操作 卷積操作是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心操作之一，它模擬了神經(jīng)元在感受野局部區(qū)域的激活過程，能夠有效地提取輸入數(shù)據(jù)的局部特征。具體地，卷
2023-08-21 16:49:54690 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法有哪些？? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN) 是一種基于多層感知器（multilayer perceptron, MLP）的深度學(xué)習(xí)
2023-08-21 16:50:01974 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 17:07:361860 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的核心思想 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network，簡(jiǎn)稱CNN)是一種深度學(xué)習(xí)算法，是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一種在圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等領(lǐng)域具有
2023-08-21 16:50:17797
電子發(fā)燒友App
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論