丟棄法是一種避免神經網絡過擬合的正則化技術。像L1和L2這樣的正則化技術通過修改代價函數(shù)來減少過擬合。而丟棄法修改神經網絡本身。
2020-02-04 11:30:00
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對AlexNet和VGG-16進行了實驗，獲得了35倍和49倍的壓縮量，而且精度幾乎沒有損失。 1. 原理 深度壓縮之所以獲得成功主要是結合了三種壓縮方法：剪枝，量化和無損壓縮霍夫曼編碼，而且在大的數(shù)據(jù)集和深度神經網絡中獲得了較高壓縮比以及精度未降
2020-11-21 11:00:142921 
在如今的網絡時代，錯綜復雜的大數(shù)據(jù)和網絡環(huán)境，讓傳統(tǒng)信息處理理論、人工智能與人工神經網絡都面臨巨大的挑戰(zhàn)。近些年，深度學習逐漸走進人們的視線，通過深度學習解決若干問題的案例越來越多。一些傳統(tǒng)的圖像
2024-01-11 10:51:32596 
多層感知機 深度神經網絡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
神經網絡50例
2012-11-28 16:49:56
神經網絡Matlab程序
2009-09-15 12:52:24
大家有知道labview中神經網絡和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_神經網絡和反向傳播算法
2019-09-12 07:08:05
神經網絡基本介紹
2018-01-04 13:41:23
第1章 概述 1.1 人工神經網絡研究與發(fā)展 1.2 生物神經元 1.3 人工神經網絡的構成 第2章人工神經網絡基本模型 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
將神經網絡移植到STM32最近在做的一個項目需要用到網絡進行擬合，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網絡計算，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
神經網絡簡介
2012-08-05 21:01:08
近年來，深度學習的繁榮，尤其是神經網絡的發(fā)展，顛覆了傳統(tǒng)機器學習特征工程的時代，將人工智能的浪潮推到了歷史最高點。然而，盡管各種神經網絡模型層出不窮，但往往模型性能越高，對超參數(shù)的要求也越來越嚴格
2019-09-11 11:52:14
基于深度學習的神經網絡算法
2019-05-16 17:25:05
MATLAB神經網絡
2013-07-08 15:17:13
遞歸網絡newelm 創(chuàng)建一Elman遞歸網絡2. 網絡應用函數(shù)sim 仿真一個神經網絡init 初始化一個神經網絡adapt 神經網絡的自適應化train 訓練一個神經網絡3. 權函數(shù)dotprod
2009-09-22 16:10:08
Matlab神經網絡工具箱是什么？Matlab神經網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神經網絡實現(xiàn)故障診斷，在NI官網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神經網絡分類“這個范例有很多不懂的地方，比如
2017-02-22 16:08:08
習神經神經網絡，對于神經網絡的實現(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網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：人工神經網絡的起源、簡單神經網絡模型、更多神經網絡模型、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網絡，完成手寫的數(shù)字識別。在這之前，有必要講一下神經網絡的基本概念和工作原理。何為
2019-03-03 22:10:19
電子發(fā)燒友總結了以“神經網絡”為主題的精選干貨，今后每天一個主題為一期，希望對各位有所幫助?。c擊標題即可進入頁面下載相關資料）人工神經網絡算法的學習方法與應用實例（pdf彩版）卷積神經網絡入門資料MATLAB神經網絡30個案例分析《matlab神經網絡應用設計》深度學習和神經網絡
2019-05-07 19:18:14
今天學習了兩個神經網絡，分別是自適應諧振（ART）神經網絡與自組織映射（SOM）神經網絡。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神經網絡是競爭學習的一個代表，競爭型學習
2019-07-21 04:30:00
}或o koko_{k}）的誤差神經元偏倚的變化量：ΔΘ ΔΘ Delta Theta=學習步長η ηeta × ×imes 乘以神經元的誤差BP神經網絡算法過程網絡的初始化：包括權重和偏倚的初始化計算
2019-07-21 04:00:00
人工神經網絡是根據(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“網絡”，通過不斷地給
2008-06-19 14:40:42
人工神經網絡(Artificial Neural Network，ANN)是一種類似生物神經網絡的信息處理結構，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)人工神經網絡呢？
2019-08-01 08:06:21
人工神經網絡課件
2016-06-19 10:15:48
，如何用一個神經網絡，寫出一套機器學習算法，來自動識別未知的圖像。一個 4 層的神經網絡輸入層經過幾層算法得到輸出層 實現(xiàn)機器學習的方法有很多，近年被人們討論得多的方法就是深度學習。 深度學習是一種實現(xiàn)
2018-05-11 11:43:14
?！ ≡谝欢ǔ潭壬?，深度殘差收縮網絡的工作原理，可以理解為：通過注意力機制注意到不重要的特征，然后通過軟閾值化將它們置為零；或者說，通過注意力機制注意到重要的特征，將它們保留下來，從而加強深度神經網絡從含噪聲信號中提取有用特征的能力。
2020-11-26 06:33:10
簡單理解LSTM神經網絡
2021-01-28 07:16:57
圖卷積神經網絡
2019-08-20 12:05:29
思維導圖如下：發(fā)展歷程DNN-定義和概念在卷積神經網絡中，卷積操作和池化操作有機的堆疊在一起，一起組成了CNN的主干。同樣是受到獼猴視網膜與視覺皮層之間多層網絡的啟發(fā)，深度神經網絡架構架構應運而生，且
2018-05-08 15:57:47
優(yōu)化神經網絡訓練方法有哪些？
2022-09-06 09:52:36
本文使用keras搭建神經網絡，實現(xiàn)基于深度學習算法的股票價格預測。本文使用的數(shù)據(jù)來源為tushare，一個免費開源接口；且只取開票價進行預測。import numpy as npimport
2022-02-08 06:40:03
全連接神經網絡和卷積神經網絡的區(qū)別
2019-06-06 14:21:42
【深度學習】卷積神經網絡CNN
2020-06-14 18:55:37
《深度學習工程師-吳恩達》03卷積神經網絡—深度卷積網絡：實例探究 學習總結
2020-05-22 17:15:57
以前的神經網絡幾乎都是部署在云端（服務器上），設備端采集到數(shù)據(jù)通過網絡發(fā)送給服務器做inference（推理），結果再通過網絡返回給設備端。如今越來越多的神經網絡部署在嵌入式設備端上，即
2021-12-23 06:16:40
卷積神經網絡為什么適合圖像處理？
2022-09-08 10:23:10
卷積神經網絡(CNN)究竟是什么，鑒于神經網絡在工程上經歷了曲折的歷史，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
卷積神經網絡模型發(fā)展及應用轉載****地址：http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml深度學習是機器學習和人工智能研究的最新趨勢，作為一個
2022-08-02 10:39:39
卷積神經網絡的優(yōu)點
2020-05-05 18:12:50
卷積神經網絡的層級結構 卷積神經網絡的常用框架
2020-12-29 06:16:44
列文章將只關注卷積神經網絡 （CNN）。CNN的主要應用領域是輸入數(shù)據(jù)中包含的對象的模式識別和分類。CNN是一種用于深度學習的人工神經網絡。此類網絡由一個輸入層、多個卷積層和一個輸出層組成。卷積層是最重
2023-02-23 20:11:10
什么是卷積神經網絡？ImageNet-2010網絡結構是如何構成的？有哪些基本參數(shù)？
2021-06-17 11:48:22
反饋神經網絡算法
2020-04-28 08:36:58
的激光雷達物體識別技術一直難以在嵌入式平臺上實時運行。經緯恒潤經過潛心研發(fā)，攻克了深度神經網絡在嵌入式平臺部署所面臨的算子定制與加速、量化策略、模型壓縮等難題，率先實現(xiàn)了高性能激光檢測神經網絡并成功地在嵌入式平臺（德州儀TI TDA4系列）上完成部署。系統(tǒng)功能目前該系統(tǒng)：?支持接入禾賽Pandar 40和
2021-12-21 07:59:18
基于深度神經網絡的激光雷達物體識別系統(tǒng)及其嵌入式平臺部署
2021-01-04 06:26:23
最近在學習電機的智能控制，上周學習了基于單神經元的PID控制，這周研究基于BP神經網絡的PID控制。神經網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神經網絡的辨識
2018-01-04 13:37:27
FPGA實現(xiàn)神經網絡關鍵問題分析基于FPGA的ANN實現(xiàn)方法基于FPGA的神經網絡的性能評估及局限性
2021-04-30 06:58:13
基于RBF神經網絡的辨識
2018-01-04 13:38:52
本文介紹了基于三層前饋BP神經網絡的圖像壓縮算法，提出了基于FPGA的實現(xiàn)驗證方案，詳細討論了實現(xiàn)該壓縮網絡組成的重要模塊MAC電路的流水線設計。
2021-05-06 07:01:59
FPGA 上實現(xiàn)卷積神經網絡 (CNN)。CNN 是一類深度神經網絡，在處理大規(guī)模圖像識別任務以及與機器學習類似的其他問題方面已大獲成功。在當前案例中,針對在 FPGA 上實現(xiàn) CNN 做一個可行性研究
2019-06-19 07:24:41
如何用stm32cube.ai簡化人工神經網絡映射？如何使用stm32cube.ai部署神經網絡？
2021-10-11 08:05:42
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=5725 神經網絡是一種基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建預測的計算系統(tǒng)。如何構建神經網絡？神經網絡包括：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
，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，還與人腦的信息處理能力，包括數(shù)據(jù)壓縮能力有關。在各種神經網絡中，多層前饋神經網絡具有很強的信息處理能力，由于其采用BP算法，因此也
2019-08-08 06:11:30
本文提出了一個基于FPGA 的信息處理的實例：一個簡單的人工神經網絡應用Verilog 語言描述，該數(shù)據(jù)流采用模塊化的程序設計，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網絡并行數(shù)據(jù)處理的問題。
2021-05-06 07:22:07
《深度學習工程師-吳恩達》02改善深層神經網絡--超參數(shù)優(yōu)化、batch正則化和程序框架 學習總結
2020-06-16 14:52:01
有提供編寫神經網絡預測程序服務的嗎？
2011-12-10 13:50:46
求助地震波神經網絡程序，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，想使用神經網絡pid控制，請問這個控制方法可以嗎？有誰會神經網絡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網絡 請教大神用什么神經網絡好求神經網絡程序
2016-07-14 13:35:44
2018年全球第三大風力發(fā)電機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換（DWT）深度神經網絡回顧離散小波變
2021-07-12 07:38:36
最簡單的神經網絡
2019-09-11 11:57:36
解析深度學習：卷積神經網絡原理與視覺實踐
2020-06-14 22:21:12
CV之YOLOv3：深度學習之計算機視覺神經網絡Yolov3-5clessses訓練自己的數(shù)據(jù)集全程記錄(第二次)——Jason niu
2018-12-24 11:52:25
原文鏈接：【嵌入式AI部署&基礎網絡篇】輕量化神經網絡精述--MobileNet V1-3、ShuffleNet V1-2、NasNet深度神經網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
`將非局部計算作為獲取長時記憶的通用模塊，提高神經網絡性能在深度神經網絡中，獲取長時記憶（long-range dependency）至關重要。對于序列數(shù)據(jù)（例如語音、語言），遞歸運算
2018-11-12 14:52:50
微軟研究人員在深度神經網絡（deep neural network）上取得突破，
使其在性能上能趕上目前最先進的語音識別技術。
2016-08-17 11:54:06
47 《神經網絡與深度學習》講義
2017-07-20 08:58:240 在前幾十年，神經網絡并沒有受到人們的重視，直到深度學習的出現(xiàn)，人們利用深度學習解決了不少實際問題（即一些落地性質的商業(yè)應用），神經網絡才成為學界和工業(yè)界關注的一個焦點。本文以盡可能直白，簡單的方式介紹深度學習中三種典型的神經網絡以及深度學習中的正則化方法。為后面在無人駕駛中的應用做鋪墊。
2018-06-03 09:27:039321 由 Demi 于 星期四, 2018-09-06 09:33 發(fā)表 現(xiàn)在提到“神經網絡”和“深度神經網絡”，會覺得兩者沒有什么區(qū)別，神經網絡還能不是“深度”（deep）的嗎？我們常用
2018-09-06 20:48:01556 本文檔的詳細介紹的是快速了解神經網絡與深度學習的教程資料免費下載主要內容包括了：機器學習概述，線性模型，前饋神經網絡，卷積神經網絡，循環(huán)神經網絡，網絡優(yōu)化與正則化，記憶與注意力機制，無監(jiān)督學習，概率圖模型，玻爾茲曼機，深度信念網絡，深度生成模型，深度強化學習
2019-02-11 08:00:0025 深度神經網絡與其他很多機器學習模型一樣，可分為訓練和推理兩個階段。訓練階段根據(jù)數(shù)據(jù)學習模型中的參數(shù)（對神經網絡來說主要是網絡中的權重）；推理階段將新數(shù)據(jù)輸入模型，經過計算得出結果。
2020-03-27 15:50:172717 隨著深度學習技術的快速發(fā)展，許多研究者嘗試利用深度學習來解決文本分類問題，特別是在卷積神經網絡和循環(huán)神經網絡方面，出現(xiàn)了許多新穎且有效的分類方法。對基于深度神經網絡的文本分類問題進行分析，介紹
2021-03-10 16:56:5636 神經網絡圖像壓縮是圖像壓縮和神經網絡領域的主要研究方向之一，基于多層前饋神經網絡的壓縮算法在神經網絡壓縮算法中最有代表性。本文結合國家某科研項目對該類算法的硬件實現(xiàn)進行研究，具有重要的理論和實用價值。
2021-03-22 16:06:5411 人工設計的算法分別進行優(yōu)化近年來，基于深度神經網絡的端到端圖像壓縮方法在圖像壓縮中取得了豐碩的成果，相比傳統(tǒng)方法，端到端圖像壓縮可以進行聯(lián)合優(yōu)化，能夠取得比傳統(tǒng)方法更髙的壓縮效率。文中首先對端到端圖像壓縮的方法和網絡
2021-04-08 09:30:2716 近年來，隨著深度學習的飛速發(fā)展，深度神經網絡受到了越來越多的關注，在許多應用領域取得了顯著效果。通常，在較高的計算量下，深度神經網絡的學習能力隨著網絡層深度的増加而不斷提高，因此深度神經網絡在大型
2021-04-12 10:26:5920 隨著深度學習的發(fā)展，卷積神經網絡作為其重要算法被廣泛應用到計算機視覺、自然語言處理及語音處理等各個領域，并取得了比傳統(tǒng)算法更為優(yōu)秀的成績。但是，卷積神經網絡結構復雜，參數(shù)量和計算量巨大，使得很多算法
2021-05-17 15:44:056 在介紹卷積神經網絡之前，我們先回顧一下神經網絡的基本知識。就目前而言，神經網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網絡。
2023-02-23 09:14:442252 本項目在之前項目分類模型基礎上神經網絡應用（一）進一步拓展神經網絡應用，相比之前本項目增加了新的知識點，比如正則化，softmax函數(shù)和交叉熵損失函數(shù)等。
2023-02-24 15:43:471285 
來源：青榴實驗室 1、引子 深度神經網絡(DNNs)最近在圖像分類或語音識別等復雜機器學習任務中表現(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網絡的基礎知識和三個最流行神經網絡：多層
2023-05-15 14:20:01549 
在本文中，我們將了解深度神經網絡的基礎知識和三個最流行神經網絡：多層神經網絡(MLP)，卷積神經網絡(CNN)和遞歸神經網絡(RNN)。
2023-05-15 14:19:181096 
過去十年，人工智能研究主要集中在探索深度神經網絡的潛力。我們近年來看到的進步至少可以部分歸因于網絡規(guī)模的不斷擴大。從使用GPT-3[1]的文本生成到使用Imagen[2]的圖像生成，研究人員付出
2022-11-02 17:16:21250 
來源：青榴實驗室1、引子深度神經網絡(DNNs)最近在圖像分類或語音識別等復雜機器學習任務中表現(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網絡的基礎知識和三個最流行神經網絡：多層神經網絡
2023-05-17 09:59:19946 卷積神經網絡原理：卷積神經網絡模型和卷積神經網絡算法 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種基于深度學習的人工神經網絡，是深度學習技術的重要應用之
2023-08-17 16:30:30806 深度神經網絡是一種基于神經網絡的機器學習算法，其主要特點是由多層神經元構成，可以根據(jù)數(shù)據(jù)自動調整神經元之間的權重，從而實現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行預測和分類。卷積神經網絡是深度神經網絡的一種，主要應用于圖像和視頻處理領域。
2023-08-21 17:07:361860 深度神經網絡是深度學習的一種框架，它是一種具備至少一個隱層的神經網絡。與淺層神經網絡類似
2023-10-11 09:14:33363 
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