第三代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Spiking Neural Network,SNN),旨在彌合神經(jīng)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)之間的差距,使用最擬合生物神經(jīng)元機(jī)制的模型來(lái)進(jìn)行計(jì)算。脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與目前流行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2018-01-15 10:14:5415562 在如今的網(wǎng)絡(luò)時(shí)代,錯(cuò)綜復(fù)雜的大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,讓傳統(tǒng)信息處理理論、人工智能與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都面臨巨大的挑戰(zhàn)。近些年,深度學(xué)習(xí)逐漸走進(jìn)人們的視線,通過(guò)深度學(xué)習(xí)解決若干問(wèn)題的案例越來(lái)越多。一些傳統(tǒng)的圖像
2024-01-11 10:51:32596 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
應(yīng)用與其他更簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的區(qū)別在于它們采用二維輸入格式。在眾多機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中極為常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN)。這類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有多個(gè)隱藏層,能實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。...
2021-12-14 07:03:28
機(jī)器學(xué)習(xí)的形式有許多種,但當(dāng)前具備實(shí)用價(jià)值的大部分機(jī)器學(xué)習(xí)算法都來(lái)自于監(jiān)督學(xué)習(xí)。我將經(jīng)常提及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(也被人們稱為“深度學(xué)習(xí)” ),但你只需對(duì)這個(gè)概念有基礎(chǔ)的了解便可以閱讀本書后面的內(nèi)容。如果對(duì)上
2018-11-30 16:45:03
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_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 5.3 Gaussian機(jī) 第6章自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 6.1 競(jìng)爭(zhēng)型學(xué)習(xí) 6.2 自適應(yīng)共振理論(ART)模型 6.3 自組織特征映射(SOM)模型 6.4 CPN模型 第7章 聯(lián)想
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
近年來(lái),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(lái)越嚴(yán)格
2019-09-11 11:52:14
的越來(lái)越大的挑戰(zhàn)。結(jié)論機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將沿著一條挑戰(zhàn)高效處理性能的發(fā)展道路繼續(xù)闊步前進(jìn)。先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)已經(jīng)顯現(xiàn)出優(yōu)于人類的識(shí)別精確性。用于生成網(wǎng)絡(luò)的最新框架,如 CDNN2,正在推動(dòng)輕型、低功耗嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將使目前的高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)具有較高的精確性及實(shí)時(shí)處理能力。`
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
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展可以追溯到二戰(zhàn)時(shí)期,那時(shí)候先輩們正想著如何用人類的方式去存儲(chǔ)和處理信息,于是他們開始構(gòu)建計(jì)算系統(tǒng)。由于當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)機(jī)器和技術(shù)的發(fā)展限制,這一技術(shù)并沒(méi)有得到廣泛的關(guān)注和應(yīng)用。幾十年來(lái)
2018-06-05 10:11:50
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(shuō)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(shuō)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(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“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
項(xiàng)目名稱:基于PYNQ-Z2的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖形識(shí)別試用計(jì)劃:申請(qǐng)理由:本人為一名嵌入式軟件工程師,對(duì)FPGA有一段時(shí)間的接觸,基于FPGA設(shè)計(jì)過(guò)簡(jiǎn)單的ASCI數(shù)字芯片。目前正好在學(xué)習(xí)基于python
2019-01-09 14:48:59
能在外界信息的基礎(chǔ)上改變內(nèi)部結(jié)構(gòu),是一種自適應(yīng)系統(tǒng),通俗的講就是具備學(xué)習(xí)功能?,F(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種非線性統(tǒng)計(jì)性數(shù)據(jù)建模工具。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),就是給定輸入,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)一系列計(jì)算之后,輸出最終結(jié)果。這好比人的大腦
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
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
}或o koko_{k})的誤差神經(jīng)元偏倚的變化量:ΔΘ ΔΘ Delta Theta=學(xué)習(xí)步長(zhǎng)η ηeta × ×imes 乘以神經(jīng)元的誤差BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法過(guò)程網(wǎng)絡(luò)的初始化:包括權(quán)重和偏倚的初始化計(jì)算
2019-07-21 04:00:00
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)人的認(rèn)識(shí)過(guò)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(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(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
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(lái)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
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
機(jī)器學(xué)習(xí)算法篇--卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)(Convolutional Neural Network)
2019-02-14 16:37:29
【深度學(xué)習(xí)】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN
2020-06-14 18:55:37
《深度學(xué)習(xí)工程師-吳恩達(dá)》03卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—深度卷積網(wǎng)絡(luò):實(shí)例探究 學(xué)習(xí)總結(jié)
2020-05-22 17:15:57
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)(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
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
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
抽象人工智能 (AI) 的世界正在迅速發(fā)展,人工智能越來(lái)越多地支持以前無(wú)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
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
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(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
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(wèn)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
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(wèn)題?
2021-06-16 08:09:03
稱為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能完成圖像數(shù)據(jù)的壓縮處理。在圖像壓縮中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理優(yōu)勢(shì)在于:巨量并行性;信息處理和存儲(chǔ)單元結(jié)合在一起;自組織自學(xué)習(xí)功能。與傳統(tǒng)的數(shù)字信號(hào)處理器DSP
2019-08-08 06:11:30
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
求助地震波
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序,共同交流?。?/div>
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(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
最簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-09-11 11:57:36
一定的早熟收斂問(wèn)題,引入一種自適應(yīng)動(dòng)態(tài)改變慣性因子的PSO算法,使算法具有較強(qiáng)的全局搜索能力.將此算法訓(xùn)練的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別中,結(jié)果表明,與BP算法相比,粒子群優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較高
2010-05-06 09:05:35
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
解析深度學(xué)習(xí):卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與視覺(jué)實(shí)踐
2020-06-14 22:21:12
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、物體檢測(cè)等機(jī)器
2021-12-14 07:35:25
提出了一種基于改進(jìn)差分進(jìn)化算法和 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)方法。利用差分進(jìn)化算法的全局尋優(yōu)能力,快速地得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值;然后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性擬
2011-08-10 16:13:0731 《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》講義
2017-07-20 08:58:240 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法
2017-09-08 09:42:4810 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本介紹,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(簡(jiǎn)稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),Neural Network)是模擬人腦思維方式的數(shù)學(xué)模型。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在現(xiàn)代生物學(xué)研究人腦組織成果的基礎(chǔ)上提出的,用來(lái)模擬人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和行為。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反映了人腦功能的基本特征,如并行信息處理、學(xué)習(xí)、聯(lián)想、模式分類、記憶等。
2017-12-06 15:07:500 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是模糊理論同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的產(chǎn)物,它匯集了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊理論的優(yōu)點(diǎn),集學(xué)習(xí)、聯(lián)想、識(shí)別、信息處理于一體。
2017-12-29 14:40:4047546 機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)在各個(gè)行業(yè)得到了大規(guī)模的廣泛應(yīng)用,并為提升業(yè)務(wù)流程的效率、提高生產(chǎn)率做出了極大的貢獻(xiàn)。這篇文章主要介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)中最先進(jìn)的算法之一——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的八種不同架構(gòu),并從原理和適用范圍進(jìn)行了
2018-01-10 16:30:0811405 本文簡(jiǎn)述了機(jī)器學(xué)習(xí)核心結(jié)構(gòu)的歷史發(fā)展,并總結(jié)了研究者需要熟知的 8 個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。
2018-02-26 18:40:501004 美國(guó)加州理工學(xué)院的科研人員利用合成的DNA分子研制出了一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能夠處理經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題。
2018-07-26 15:29:172283 由 joycha 于 星期二, 2018-09-18 13:42 發(fā)表 1. 簡(jiǎn)單介紹 在機(jī)器學(xué)習(xí)和認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network,縮寫ANN),簡(jiǎn)稱
2018-09-18 22:40:01517 本文檔的詳細(xì)介紹的是快速了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的教程資料免費(fèi)下載主要內(nèi)容包括了:機(jī)器學(xué)習(xí)概述,線性模型,前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化與正則化,記憶與注意力機(jī)制,無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí),概率圖模型,玻爾茲曼機(jī),深度信念網(wǎng)絡(luò),深度生成模型,深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)
2019-02-11 08:00:0025 很多同學(xué)入門機(jī)器學(xué)習(xí)之后,直接用TensorFlow調(diào)包實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)在機(jī)理知之甚少。
2019-05-18 11:02:493348 下圖來(lái)自莫煩Python的視頻,其中對(duì)比了兩種神經(jīng)進(jìn)化的策略,一種是不固定網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的交叉配對(duì)形成下一代的網(wǎng)絡(luò),另一組是固定結(jié)構(gòu),每一代網(wǎng)絡(luò)中通過(guò)引入突變改變連接的強(qiáng)度,最終倆者都通過(guò)進(jìn)化的優(yōu)勝劣汰來(lái)實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)化。
2020-04-17 14:35:102021 在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程之后,有一位同學(xué)課下問(wèn)了一個(gè)問(wèn)題,她這學(xué)期也在學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)課程,感覺(jué)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程的內(nèi)容與機(jī)器學(xué)習(xí)課程的內(nèi)容大同小異。究竟這些課程之間有何區(qū)別呢?弄不清楚這些自己這學(xué)期的課程很是
2020-11-05 10:02:553320 本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的學(xué)習(xí)課件免費(fèi)下載包括了:1生物神經(jīng)元模型,2人工神經(jīng)元模型,3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法
2021-01-20 11:20:057 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Convolutional Neural Network, CNN) 是一種源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network, NN)的深度機(jī)器學(xué)習(xí)方法,近年來(lái)在圖像識(shí)別領(lǐng)域取得了巨大
2021-03-25 09:45:217 基于進(jìn)化計(jì)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)說(shuō)明。
2021-06-01 09:25:114 基于改進(jìn)郊狼優(yōu)化算法的淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化
2021-06-24 15:40:2315 在過(guò)去的幾年中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起與應(yīng)用成功推動(dòng)了模式識(shí)別和數(shù)據(jù)挖掘的研究。許多曾經(jīng)嚴(yán)重依賴于手工提取特征的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)(如目標(biāo)檢測(cè)、機(jī)器翻譯和語(yǔ)音識(shí)別),如今都已被各種端到端的深度學(xué)習(xí)范式(例如卷積
2022-09-22 10:16:34969 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 隨著人工智能(AI)技術(shù)的快速發(fā)展,AI可以越來(lái)越多地支持以前無(wú)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
2023-03-11 23:10:04523 進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是進(jìn)化算法和深度學(xué)習(xí)兩者相結(jié)合的產(chǎn)物,在算法中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值在初始種群個(gè)體染色體中,再用進(jìn)化算法優(yōu)化權(quán)值和閾值,同時(shí)具有深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)構(gòu)建和學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型的優(yōu)勢(shì)。
2023-04-07 16:21:35203 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 16:30:30806 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(yǔ)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(yǔ)音等領(lǐng)域中最熱門的算法之一。 卷積
2023-08-21 16:49:48437 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 17:07:361868 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 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)算法的基本構(gòu)建模塊。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法,旨在模擬人腦的行為。它由相互連接的節(jié)點(diǎn)組成,也稱為人工神經(jīng)元,這些節(jié)點(diǎn)組織成層次結(jié)構(gòu)。Source:victorzhou.com
2023-09-21 08:30:07642
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