神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)50例
2012-11-28 16:49:56
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(mén)_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
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(xiàn)性
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(lài)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
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)辨識(shí)程序
2018-01-04 13:29:33
基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2019-05-16 17:25:05
誤差反向傳播算法的學(xué)習(xí)過(guò)程，由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個(gè)過(guò)程組成，是一種應(yīng)用最為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。先來(lái)看一下BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流程圖：由BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流程圖可以看出，正向傳播處理過(guò)程和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流程
2018-06-05 10:11:50
一文看懂BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)知識(shí)
2020-06-16 07:14:35
MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2013-07-08 15:17:13
Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱是什么？Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱在同步中的應(yīng)用有哪些？
2021-04-26 06:42:29
請(qǐng)問(wèn)：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(méi)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(lèi)“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(méi)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
`本篇主要介紹：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源、簡(jiǎn)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(cè)、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
前言前面我們通過(guò)notebook，完成了在PYNQ-Z2開(kāi)發(fā)板上編寫(xiě)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(xiě)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
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(jué)不是很難，只不過(guò)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
`BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首先給出只包含一個(gè)隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實(shí)由兩部分組成：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是前饋的，其權(quán)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(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，但能夠蘊(yùn)含很多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中無(wú)法蘊(yùn)含的信息。圖數(shù)據(jù)無(wú)處不在，世界上大部分?jǐn)?shù)據(jù)都能夠用圖數(shù)據(jù)來(lái)表達(dá)。為了高效的提取圖特征，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種非常重要的圖特征提取方式。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2022-09-28 10:34:13
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)人的認(rèn)識(shí)過(guò)程而開(kāi)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(guò)程看成是一個(gè)“網(wǎng)絡(luò)”，通過(guò)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(lèi)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(xiàn)性，非平穩(wěn)，復(fù)雜的實(shí)際問(wèn)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
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
今天做了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，結(jié)果performance一直達(dá)不到要求，想問(wèn)一下，是哪里出問(wèn)題了呢？還有就是我的第二張圖只有一條曲線(xiàn)，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(xué)習(xí)】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN
2020-06-14 18:55:37
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(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給服務(wù)器做inference（推理），結(jié)果再通過(guò)網(wǎng)絡(luò)返回給設(shè)備端。如今越來(lái)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)入門(mén)詳解
2019-02-12 13:58:26
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(wèn)題，我們似乎可以給出相對(duì)簡(jiǎn)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(luò) 結(jié)構(gòu)以及權(quán)值的孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 SiameseNet，以 及通過(guò)線(xiàn)性運(yùn)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(luò)的優(yōu)點(diǎn)
2020-05-05 18:12:50
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
。圖2.一個(gè)小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。圖3.使用CIFAR-10數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的CIFAR網(wǎng)絡(luò)模型。CIFAR-10 是一個(gè)常用于訓(xùn)練 CIFAR 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(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
為提升識(shí)別準(zhǔn)確率，采用改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)Mnist數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。整體處理過(guò)程分為兩步：圖像預(yù)處理和改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理。圖像預(yù)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(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理主要用于輸出結(jié)果。 整個(gè)過(guò)程分為兩個(gè)步驟：圖像預(yù)處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理。需要提前安裝Tengine框架，
2021-12-23 08:07:33
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(xiàn)性表達(dá)能力，可以通過(guò)對(duì)系統(tǒng)性能的學(xué)習(xí)來(lái)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(wèn)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
基于光學(xué)芯片的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練解析，不看肯定后悔
2021-06-21 06:33:55
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
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Ar-tificial Neural Networks)的簡(jiǎn)稱(chēng)，是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一。人腦在接受視覺(jué)感官傳來(lái)的大量圖像信息后，能迅速做出反應(yīng)
2019-08-08 06:11:30
現(xiàn)有的圖數(shù)據(jù)規(guī)模極大，導(dǎo)致時(shí)序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要格外長(zhǎng)的時(shí)間，因此使用多GPU進(jìn)行訓(xùn)練變得成為尤為重要，如何有效地將多GPU用于時(shí)序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練成為一個(gè)非常重要的研究議題。本文提供了兩種方式來(lái)
2022-09-28 10:37:20
譯者|VincentLee來(lái)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(xiě)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)程序服務(wù)的嗎？
2011-12-10 13:50:46
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(guò)程中液位的控制，想使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制，請(qǐng)問(wèn)這個(gè)控制方法可以嗎？有誰(shuí)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(chē)重實(shí)時(shí)數(shù)據(jù) 對(duì)應(yīng)一個(gè)車(chē)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(guò)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(guò)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(guò)程，最好有程序哈，謝謝??！
2012-12-10 14:55:50
多層感知機(jī) 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-09-11 11:57:36
脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式有哪幾種？
2021-10-26 06:58:01
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(lèi)功能，有報(bào)酬。QQ470345140.
2013-08-25 09:57:14
有沒(méi)有做過(guò)關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的，給小女子指點(diǎn)一二吧，感激不盡
2014-01-08 09:39:16
我在matlab中訓(xùn)練好了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，想在labview中調(diào)用，請(qǐng)問(wèn)應(yīng)該怎么做呢？或者labview有自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具包嗎？
2018-07-05 17:32:32
為什么要用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？
2020-06-13 13:11:39
原文鏈接：【嵌入式AI部署&基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)篇】輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精述--MobileNet V1-3、ShuffleNet V1-2、NasNet深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用在圖像分類(lèi)、物體檢測(cè)等機(jī)器
2021-12-14 07:35:25
關(guān)于遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的
2013-05-19 10:22:16
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)指的是除了輸入層和輸出層，中間還存在多層網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，這一概念首先由加利福尼亞大學(xué)計(jì)算機(jī)系認(rèn)知系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)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(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)進(jìn)行了描述，主要包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念、發(fā)展、特點(diǎn)、結(jié)構(gòu)、模型。 本文是個(gè)科普文，來(lái)自網(wǎng)絡(luò)資料的整理。 一、 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial
2017-11-15 15:41:3936834 
本文是對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)進(jìn)行介紹，主要內(nèi)容包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LeNet-5結(jié)構(gòu)分析、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)注意事項(xiàng)。 一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念 上世紀(jì)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(luò)，即表明沒(méi)有環(huán)路，普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 BP 算法只是用于方便計(jì)算梯度，也是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)
2017-11-15 16:35:341635 
對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)進(jìn)行介紹，主要內(nèi)容包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LeNet-5結(jié)構(gòu)分析、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)注意事項(xiàng)。一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念 上世紀(jì)60年代
2017-11-16 01:00:0210694 
本文是對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)進(jìn)行介紹，主要內(nèi)容包含卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LeNet-5結(jié)構(gòu)分析、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)注意事項(xiàng)。 一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念 上世紀(jì)60年代
2017-12-05 11:32:59
7 本文是作者關(guān)于如何「訓(xùn)練」神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一部分經(jīng)驗(yàn)與見(jiàn)解，處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)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(dāng)前比較流行的學(xué)習(xí)算法。
2017-12-21 17:10:157249 
舉例來(lái)說(shuō)，2013年，F(xiàn)acebook成立人工智能實(shí)驗(yàn)室，當(dāng)時(shí)請(qǐng)來(lái)了紐約大學(xué)教授楊立昆擔(dān)任了實(shí)驗(yàn)室主任。楊立昆和他的老師Geoffrey Hinton、蒙特利爾大學(xué)的Yoshua Bengio并稱(chēng)為人工智能領(lǐng)域“深度學(xué)習(xí)三巨頭”。而這位巨頭就是法國(guó)人，他當(dāng)時(shí)在法國(guó)就讀博士期間就提出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念。
2018-04-04 10:18:236444 通過(guò)對(duì)人腦處理信息時(shí)所采用方法的抽象總結(jié)和模擬，提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(guò)一定的映射輸出至輸出層的“輸出節(jié)點(diǎn)”。映射的方法根據(jù)用戶(hù)定義，比如說(shuō)，輸入的圖畫(huà)中有貓咪，輸入的聲音片段中有“hello”。
2018-04-12 10:07:3010640 
AI對(duì)話(huà)的未來(lái)已經(jīng)取得了第一個(gè)重大突破，這一切都要感謝語(yǔ)言建模的發(fā)電廠，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2018-10-04 08:52:004519 自2006年Hinton及其學(xué)生發(fā)表了題為『Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks』的論文以來(lái)，雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念重新回到
2018-11-14 16:51:342059 本視頻主要詳細(xì)介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)，分別是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF（徑向基）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、線(xiàn)性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2019-04-02 15:29:2212601 過(guò)程中逐步理解深度學(xué)習(xí)。書(shū)中不僅介紹了深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念、特征等基礎(chǔ)知識(shí)，對(duì)誤差反向傳播法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等也有深入講解，此外還介紹了深度學(xué)習(xí)相關(guān)的實(shí)用技巧，自動(dòng)駕駛、圖像生成、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方面的應(yīng)用，以及為什么加
2019-12-09 08:00:0015 模式，使機(jī)器具有類(lèi)似人類(lèi)的智能。它已在模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、專(zhuān)家系統(tǒng)等多個(gè)方面得到應(yīng)用，成為人工智能研究中的活躍領(lǐng)域。本章將簡(jiǎn)要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本的概念、模型以及學(xué)習(xí)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(shí)候有值，其他位置全是0?？梢钥醋魇且粋€(gè) 3×3 的網(wǎng)格。如下圖：
2020-04-17 15:42:042289 
上世紀(jì)60年代，Hubel等人通過(guò)對(duì)貓視覺(jué)皮層細(xì)胞的研究，提出了感受野這個(gè)概念，到80年代，F(xiàn)ukushima在感受野概念的基礎(chǔ)之上提出了神經(jīng)認(rèn)知機(jī)的概念，可以看作是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一個(gè)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)
2020-08-24 15:48:302935 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其主要的特點(diǎn)是：信號(hào)是前向傳播的，而誤差是反向傳播的。具體來(lái)說(shuō)，對(duì)于如下的只含一個(gè)隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：輸入向量應(yīng)為n個(gè)特征
2020-09-24 11:51:3512811 
。書(shū)中不僅介紹了深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念、特征等基礎(chǔ)知識(shí)，對(duì)誤差反向傳播法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等也有深入講解，此外還介紹了學(xué)習(xí)相關(guān)的實(shí)用技巧，自動(dòng)駕駛、圖像生成、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方面的應(yīng)用，以及為什么加深層可以提高識(shí)別精度等“為
2020-11-11 08:00:006 深度學(xué)習(xí)的關(guān)注度正持續(xù)上升，它是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子領(lǐng)域，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念來(lái)執(zhí)行特定任務(wù)。然而在理論上，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人類(lèi)大腦的運(yùn)作方式并不相同，甚至都不相似！
2020-12-22 09:35:485826 。書(shū)中不僅介紹了深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念、特征等基礎(chǔ)知識(shí)，對(duì)誤差反向傳播法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等也有深入講解，此外還介紹了學(xué)習(xí)相關(guān)的實(shí)用技巧，自動(dòng)駕駛、圖像生成、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方面的應(yīng)用，以及為什么加深層可以提高識(shí)別精度等“為
2021-01-27 08:00:000 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念： 在對(duì)人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本認(rèn)識(shí)的基礎(chǔ)上， 用數(shù)理方法從信息處理的角度對(duì)人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象， 并建立某種簡(jiǎn)化模型， 稱(chēng)之為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 是對(duì)人腦的簡(jiǎn)化、抽象以及模擬，是一種旨在模仿人腦結(jié)構(gòu)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(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 09:14:442256 。本文將從通俗易懂的角度介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓大家更好地理解這個(gè)重要的算法。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念 在介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，先來(lái)看看卷積操作，因?yàn)榫矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是以卷積操作為基礎(chǔ)的。 卷積操作是一種數(shù)學(xué)上的操作，它可以將兩個(gè)函數(shù)f和g產(chǎn)生第三個(gè)函數(shù)h。在機(jī)器
2023-08-17 16:30:252062
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