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(duì)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(shí)別音頻信號(hào)或圖像信號(hào)中的復(fù)雜模式就是其應(yīng)用之一。
2023-09-05 10:23:27469 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(shí)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(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)在傳感器數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用針對(duì)壓力傳感器對(duì)溫度的交叉靈敏度,采用BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理,消除溫度對(duì)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(huì)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(shí)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(shí)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(chǔ)存獲取的知識(shí)。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(wàn)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(dòng)著我們的生活方式,使之成為當(dāng)今工業(yè)4.0的趨勢(shì)。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(jí)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(jìng)爭(zhēng)
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(jiǎn)稱是AI技術(shù),在西方國(guó)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(jiǎn)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(dòng),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(dòng)力量》從AlphaGo的人機(jī)對(duì)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(shí)別、語(yǔ)音識(shí)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(cè),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(tái)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(duì)超參數(shù)的要求也越來越嚴(yán)格
2019-09-11 11:52:14
無能為力?! 」雀柘嘈?,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(dòng)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(zhǎng)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(yǔ)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(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
,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(qǐng)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(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
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(dòng)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(duì)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(duì)各位有所幫助?。c(diǎn)擊標(biāo)題即可進(jìn)入頁(yè)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(shí)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(chǔ)存獲取的知識(shí)。
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(jiǎn)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(duì)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(shuí)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(shì),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(yǔ)言使用,數(shù)學(xué)庫(kù)、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(yǔ)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(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
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
本用戶手冊(cè)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(dòng)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(kù)。本手冊(cè)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(yǔ)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(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
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(jiǎn)單地說就是能模擬人類智慧活動(dòng)并做出決策的技術(shù)?!?b class="flag-6" style="color: red">模擬人類智慧活動(dòng)”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(dòng)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(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
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(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
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(chǔ)系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),然而我們?cè)撊绾芜M(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(cè)試點(diǎn)問題,并提高了辨識(shí)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(jiǎn)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(yǔ)音識(shí)別+機(jī)械臂控制為一體的機(jī)械臂控制、倉(cāng)庫(kù)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(shí)別倉(cāng)庫(kù)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(duì)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(jiǎn)單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用Verilog 語(yǔ)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(hào)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(chǎng)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?cè)趺疵?,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(dòng)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(jí)掩碼”擴(kuò)展相結(jié)合,Hiddenite 芯片大大減少了外部存儲(chǔ)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(jiǎn)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 14:58:5755 為了改變人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究?jī)H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(duì)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(yǔ)言完成對(duì)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(duì)遺傳算法的基本原理也做了簡(jiǎn)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(qǐng)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(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論做一個(gè)全面簡(jiǎn)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(qǐng)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(zhǎng)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(dòng)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(duì)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(jiǎn)寫為ANNs)也簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或稱作連接模型,是對(duì)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(yǔ)音識(shí)別和圖像識(shí)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(jiǎn)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(chǎng)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)?!盎煦缑つ啃浴?,英文:Chaos Blindness,也稱為:混亂失明,指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)這種混亂狀態(tài)的認(rèn)知的一種失明或盲目性。對(duì)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(cè)或響應(yīng)系統(tǒng)中的混沌狀態(tài)。
2020-06-27 15:41:001696 如何哄動(dòng)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(duì)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(duì)的問題。
2020-06-30 16:47:102959 談及人工智能,就會(huì)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(dòng)力,可以模仿動(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(wàn)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(jiǎn)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
評(píng)論
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