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，在這幾個或其他特殊的方向各位有什么見解呢？
2021-06-24 08:17:34
芯片設(shè)計平臺即服務(wù)(SiPaaS?)公司芯原(VeriSilicon)今日宣布推出VIP9000，這是一款高度可擴(kuò)展、可編程的計算機視覺和人工智能處理器。Vivante VIP系列的專利神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-09-11 11:52:13
。盡管科學(xué)家們對大腦的神經(jīng)線路如何執(zhí)行高級功能有了更多的了解，但是在固態(tài)設(shè)備(SSD)上對大腦進(jìn)行逆向工程仍然遙不可及。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵元素。神經(jīng)形態(tài)計算試圖利用大腦的生物連接體，特別是通過將生物
2022-04-16 15:01:00
大家有知道labview中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jìn)步
2017-10-13 11:41:43
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)線性
2012-03-20 11:32:43
人腦中的神經(jīng)系統(tǒng)精密而復(fù)雜成人的大腦擁有超過1000億個神經(jīng)元[MOU1] 每天要進(jìn)行數(shù)萬次的計算計算機系統(tǒng)發(fā)展到今天仍無法企及人腦的萬分之一
2019-07-29 08:36:26
將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)移植到STM32最近在做的一個項目需要用到網(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上做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
2012-08-05 21:01:08
基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2019-05-16 17:25:05
CV之YOLOv3：深度學(xué)習(xí)之計算機視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Yolov3-5clessses訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集全程記錄(第二次)——Jason niu
2018-12-24 11:52:25
才能達(dá)到的數(shù)據(jù)傳送的速率，然而在現(xiàn)實生活中是達(dá)不到的。
帶寬，在計算機網(wǎng)絡(luò)中用來表示網(wǎng)絡(luò)的通信線路傳送數(shù)據(jù)的能力，因此網(wǎng)絡(luò)帶寬表示在單位時間內(nèi)從網(wǎng)絡(luò)中的某一點到另一點所能通過的“最高數(shù)據(jù)率”，單位也是
2023-11-01 15:04:20
才能達(dá)到的數(shù)據(jù)傳送的速率，然而在現(xiàn)實生活中是達(dá)不到的。
帶寬，在計算機網(wǎng)絡(luò)中用來表示網(wǎng)絡(luò)的通信線路傳送數(shù)據(jù)的能力，因此網(wǎng)絡(luò)帶寬表示在單位時間內(nèi)從網(wǎng)絡(luò)中的某一點到另一點所能通過的“最高數(shù)據(jù)率”，單位也是
2023-11-27 16:29:02
，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父Hiton始終堅持計算機能夠像人類一樣思考，用直覺而非規(guī)則。盡管這一觀點被無數(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)開始在語音和圖像等方面超越基于邏輯的人
2018-06-05 10:11:50
CV之YOLOv3：深度學(xué)習(xí)之計算機視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Yolov3-5clessses訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集全程記錄
2018-12-24 11:51:47
CV之YOLO：深度學(xué)習(xí)之計算機視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)tiny-yolo-5clessses訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集全程記錄
2018-12-24 11:50:57
計算機上將攝像機里的ＳＤ卡象操作計算機硬盤一樣地進(jìn)行操作，不但可以將卡里的照片取出，還可以往卡里存儲數(shù)據(jù)，此時，攝像機簡直就是一個移動存儲設(shè)備，盡管這樣未免有一點奢侈。 １３９４接口：此接口用于將
2010-03-16 10:44:19
FPGA加速的關(guān)鍵因素是什么？EdgeBoard中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子在FPGA中的實現(xiàn)方法是什么？
2021-09-28 06:37:44
MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2013-07-08 15:17:13
我在MATLAB中進(jìn)行了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練，然后將訓(xùn)練好的模型的閾值和權(quán)值導(dǎo)出來，移植到STM32F407單片機上進(jìn)行計算，但是在單片機上的計算結(jié)果和在MATLAB上的不一樣，一直找不到原因。代碼在
2020-06-16 11:14:28
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
請問：我在用labview做BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)故障診斷，在NI官網(wǎng)找到了機器學(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，對于”BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類“這個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)，對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于訓(xùn)練的輸入數(shù)據(jù):對應(yīng)的輸出數(shù)據(jù):我們這里設(shè)置：1：節(jié)點個數(shù)設(shè)置：輸入層、隱層、輸出層的節(jié)點
2021-08-18 07:25:21
項目名稱：基于PYNQ的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動駕駛小車試用計劃：一、本人技術(shù)背景本人有四年以上的嵌入式開發(fā)和三年以上的機器視覺領(lǐng)域項目實踐經(jīng)驗，在計算機視覺與FPGA數(shù)字圖像處理方面有較多的理論研究與項目實踐
2018-12-19 11:36:24
思考問題的過程。人腦輸入一個問題，進(jìn)行思考，然后給出答案。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是在模擬人的思考這一過程。而我們要做的就是以數(shù)學(xué)的方式，將這一抽象的過程進(jìn)行量化。神經(jīng)元與激活函數(shù)人的大腦有大約1000億個神經(jīng)
2019-03-03 22:10:19
的歷史，另外還學(xué)習(xí)到分割和識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的最新進(jìn)展。希望本文能幫助你在計算機視覺領(lǐng)域走得更遠(yuǎn)，學(xué)習(xí)得更加深入。作者：追夢水手的博客出處：http://xilinx.eetrend.com/blog/11503`
2017-06-14 21:06:15
是一種常用的無監(jiān)督學(xué)習(xí)策略，在使用改策略時，網(wǎng)絡(luò)的輸出神經(jīng)元相互競爭，每一時刻只有一個競爭獲勝的神經(jīng)元激活。ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由比較層、識別層、識別閾值、重置模塊構(gòu)成。其中比較層負(fù)責(zé)接收輸入樣本，并將其傳遞
2019-07-21 04:30:00
`BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首先給出只包含一個隱層的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
這個網(wǎng)絡(luò)輸入和相應(yīng)的輸出來“訓(xùn)練”這個網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)根據(jù)輸入和輸出不斷地調(diào)節(jié)自己的各節(jié)點之間的權(quán)值來滿足輸入和輸出。這樣，當(dāng)訓(xùn)練結(jié)束后，我們給定一個輸入，網(wǎng)絡(luò)便會根據(jù)自己已調(diào)節(jié)好的權(quán)值計算出一個輸出。這就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡單原理。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理下載-免費
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)雜的實際問題。那有哪些辦法能實現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢？
2019-08-01 08:06:21
，但計算機則很難做到這一點。 大腦是由生物神經(jīng)元構(gòu)成的巨型網(wǎng)絡(luò)，它在本質(zhì)上不同于計算機，是一種大規(guī)模的并行處理系統(tǒng)，它具有學(xué)習(xí)、聯(lián)想記憶、綜合等能力，并有巧妙的信息處理方法。
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，用于儲存獲取的知識。神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2018-10-23 16:16:02
的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 這種網(wǎng)絡(luò)可以解決什么問題呢？ 其中最熱門的就是圖像識別問題。 比如計算機拿到一些貓的照片后，可以識別出中華田園貓和其他種類的貓，然后分類。這種看似很廢的用處，如果運用到醫(yī)療領(lǐng)域，比如分辨好
2018-05-11 11:43:14
簡單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-01-28 07:16:57
AlexNet到MobileNetAlexnetAlexNet是首次把卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入計算機視覺領(lǐng)域并取得突破性成績的模型。AlexNet有Alex Krizhevsky、llya Sutskever
2018-05-08 15:57:47
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
inference在設(shè)備端上做。嵌入式設(shè)備的特點是算力不強、memory小。可以通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做量化來降load和省memory，但有時可能memory還吃緊，就需要對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在memory使用上做進(jìn)一步優(yōu)化
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
分析了目前的特殊模型結(jié)構(gòu)，最后總結(jié)并討論了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用，并對未來的研究方向進(jìn)行展望。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network，CNN） 在計算機視覺[1-
2022-08-02 10:39:39
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用框架
2020-12-29 06:16:44
決定。為此使用決策閾值。另一個區(qū)別是模式識別機沒有配備固定的規(guī)則。相反，它是經(jīng)過訓(xùn)練的。在這個學(xué)習(xí)過程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被顯示大量的貓圖像。最后，該網(wǎng)絡(luò)能夠獨立識別圖像中是否有貓。關(guān)鍵的一點是，未來的識別
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
我們可以對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，使之適配微控制器的內(nèi)存和計算限制范圍，并且不會影響精度。我們將在本文中解釋和探討深度可分離卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在 Cortex-M 處理器上實現(xiàn)關(guān)鍵詞識別的潛力。關(guān)鍵詞識別
2021-07-26 09:46:37
最近在學(xué)習(xí)電機的智能控制，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，可以通過對系統(tǒng)性能的學(xué)習(xí)來實現(xiàn)具有最佳組合的PID控制。利用BP
2021-09-07 07:43:47
， 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度就越慢。根據(jù)Kosmogorov 定理，在合理的結(jié)構(gòu)和恰當(dāng)?shù)臋?quán)值條件下，3 層BP 網(wǎng)絡(luò)可以逼近任意的連續(xù)函數(shù)。因此，我們選取結(jié)構(gòu)相對簡單的3 層BP 網(wǎng)絡(luò)。 一般情況下，神經(jīng)
2018-11-13 16:04:45
FPGA實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵問題分析基于FPGA的ANN實現(xiàn)方法基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能評估及局限性
2021-04-30 06:58:13
的計算資源，支撐客戶開發(fā)各種計算機視覺應(yīng)用，如無人機、機器人等行業(yè)類應(yīng)用，為邊緣計算提供優(yōu)秀的硬件平臺。Hi3559AV100方案的邊緣計算主板開發(fā)，目前主要應(yīng)用分布在，視頻監(jiān)控、黑白名單識別、陌生人識別
2020-06-20 11:32:14
如何用stm32cube.ai簡化人工神經(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)測的計算系統(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)測能力輸出層：基于輸入和隱藏層的數(shù)據(jù)輸出預(yù)測
2021-07-12 08:02:11
訓(xùn)練一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并移植到Lattice FPGA上，通常需要開發(fā)人員既要懂軟件又要懂?dāng)?shù)字電路設(shè)計，是個不容易的事。好在FPGA廠商為我們提供了許多工具和IP，我們可以在這些工具和IP的基礎(chǔ)上做
2020-11-26 07:46:03
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Ar-tificial Neural Networks)的簡稱，是當(dāng)前的研究熱點之一。人腦在接受視覺感官傳來的大量圖像信息后，能迅速做出反應(yīng)
2019-08-08 06:11:30
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)的另一個挑戰(zhàn)是如何在嵌入式設(shè)備上實現(xiàn)它，同時優(yōu)化性能和功率效率。 使用云計算并不總是一個選項，尤其是當(dāng)
2021-11-09 08:06:27
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)元作為計算單...
2021-07-26 06:23:59
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，請問這個控制方法可以嗎？有誰會神經(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)在有個難題： 一組車重實時數(shù)據(jù) 對應(yīng)一個車重的最終數(shù)值（一個一維數(shù)組輸入對應(yīng)輸出一個數(shù)值） 這其中可能經(jīng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò) 請教大神用什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)好求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序
2016-07-14 13:35:44
的矩陣運算問題,更因為它提供了強有力的工具箱支持。與控制系統(tǒng)直接相關(guān)的工具箱有控制系統(tǒng)、系統(tǒng)辨識、信息處理、優(yōu)化等。還有一些先進(jìn)和流行的控制策略工具箱,如魯棒控制、分析與綜合、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊預(yù)測控制、非...
2021-09-07 07:01:52
的收斂速度和識別率【關(guān)鍵詞】：粒子群優(yōu)化;;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);;語音識別【DOI】：CNKI:SUN:SSJS.0.2010-06-018【正文快照】：1引言語音識別是新一代智能計算機的重要組成部分，對它
2010-05-06 09:05:35
脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PCNN）在FPGA上的實現(xiàn)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分類功能，有報酬。QQ470345140.
2013-08-25 09:57:14
我在matlab中訓(xùn)練好了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，想在labview中調(diào)用，請問應(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
視覺任務(wù)中，并取得了巨大成功。然而，由于存儲空間和功耗的限制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在嵌入式設(shè)備上的存儲與計算仍然是一個巨大的挑戰(zhàn)。前面幾篇介紹了如何在嵌入式AI芯片上部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：【嵌入式AI開發(fā)】篇五|實戰(zhàn)篇一：STM32cubeIDE上部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之pytorch搭建指紋識別模型.onnx...
2021-12-14 07:35:25
，非局部運算將某一處位置的響應(yīng)作為輸入特征映射中所有位置的特征的加權(quán)和來進(jìn)行計算。我們將非局部運算作為一個高效、簡單和通用的模塊，用于獲取深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的長時記憶。我們提出的非局部運算是計算機視覺中經(jīng)
2018-11-12 14:52:50
Compacc 是基于PICMG 標(biāo)準(zhǔn)的工業(yè)用嵌入式計算機總線標(biāo)準(zhǔn)。蘇州惠普聯(lián)電子有限公司的CompactPCI 產(chǎn)品群是基于CPCI標(biāo)準(zhǔn)的嵌入式計算機的產(chǎn)品系列，它的商業(yè)化應(yīng)用及發(fā)展取決于國際插件式計算機，設(shè)備及其他硬件軟件的廣泛應(yīng)用。
2022-04-22 09:47:55
針對遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足，介紹了對非線性校正的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。計算機仿真結(jié)果表明了該方法的收斂速度優(yōu)越于其它傳統(tǒng)方法，且具有較強的魯棒性。關(guān)鍵詞：變
2009-06-25 14:05:39
12 電腦人腦化 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-1993-3-北京大學(xué)出版社。
2016-04-12 10:16:270 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——第六代計算機的實現(xiàn)-1992-7-科學(xué)普及出版社-周繼成。
2016-04-12 11:08:590 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在計算機網(wǎng)絡(luò)通信中的應(yīng)用，下來看看
2016-07-20 16:51:5113 關(guān)鍵字：感知計算機 編程模型 傳感器網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) IBM Research 在國際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)席會議（IJCNN）上披露了一種新的感知計算機架構(gòu)和編程模型，其靈感來自人類大腦。新的Corelet架構(gòu)
2017-09-14 16:58:592 過程。 IBM的一位研究員Jun Sawada說：在未來的一天，可能實現(xiàn)大型的神經(jīng)系統(tǒng)，和人類的神經(jīng)元和突出一樣多，來模擬人類思考的過程。 大腦可以看過一臺非常強大的生物計算機。想要模擬這個過程，就需要提供強大的數(shù)據(jù)處理能力。IBM相信，NS16e可以處理非常海
2017-10-11 16:36:000 上一次我們用了單隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，效果還可以改善，這一次就使用CNN。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 上圖演示了卷積操作 LeNet-5式的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是計算機視覺領(lǐng)域近期取得的巨大突破的核心。卷積層和之前的全連接
2017-11-16 11:45:07
2012 首先，人腦不僅僅是個對電信號進(jìn)行處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。比如說神經(jīng)遞質(zhì)在神經(jīng)元之間擔(dān)當(dāng)了“信使”的作用，而其中的活動是化學(xué)過程。甚至人腦中的生物過程和物理過程都可能對思維產(chǎn)生影響，比如腦供血不足和劇烈運動后的眩暈現(xiàn)象。
2018-06-29 17:07:005781 
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本介紹，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（簡稱神經(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 理解傳統(tǒng)的計算機視覺實際上真的有助于你更好的使用深度學(xué)習(xí)。例如，計算機視覺中最常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但是什么是卷積？它實際上是一種廣泛使用的圖像處理技術(shù)（例如Sobel邊緣檢測）。了解卷積有助于了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)在機制，在解決問題時，它可以幫助你設(shè)計和調(diào)整模型。
2018-04-02 10:37:165949 
而我們在深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如下圖為例），就是模仿了人類視覺系統(tǒng)的處理過程。正因此，計算機視覺是深度學(xué)習(xí)最佳的應(yīng)用領(lǐng)域之一。超分辨就是計算機視覺中的一個經(jīng)典應(yīng)用。
2018-07-12 15:07:226611 
大腦是一個非常復(fù)雜的器官。人腦含有約1000億個神經(jīng)元，神經(jīng)元之間的連接多達(dá)100萬億。人們常將人腦與另一套具有強大問題解決能力的復(fù)雜系統(tǒng)相比較：即數(shù)字計算機。人腦和計算機都含有大量基本單元，人腦
2018-07-15 08:57:245090 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Artificial Neural Networks， 簡寫為ANNs）也簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或稱作連接模型，是對人腦或自然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)若干基本特性的抽象和模擬。
2018-11-24 09:21:1114868 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以指向兩種，一個是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一個是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：一般指生物的大腦神經(jīng)元，細(xì)胞，觸點等組成的網(wǎng)絡(luò)，用于產(chǎn)生生物的意識，幫助生物進(jìn)行思考和行動。
2018-11-24 09:25:3222033 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArTIficial Neural Network，ANN）簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN），是基于生物學(xué)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理，在理解和抽象了人腦結(jié)構(gòu)和外界刺激響應(yīng)機制后，以網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲R為理論基礎(chǔ)，模擬人腦的神經(jīng)系統(tǒng)對復(fù)雜信息的處理機制的一種數(shù)學(xué)模型。
2019-01-01 10:06:002544 計算機視覺技術(shù)在日常生活中有著非常普遍的應(yīng)用：發(fā)朋友圈之前自動修圖、網(wǎng)上購物時刷臉支付……在這一系列成功的應(yīng)用背后，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功不可沒。
2019-04-24 10:32:304345 人腦的計算方式和傳統(tǒng)計算機完全不同。在人腦中，神經(jīng)元相當(dāng)于處理器，一個成年人的大腦至少有數(shù)百億個神經(jīng)元，每個神經(jīng)元都與其它神經(jīng)元相連，它們的連接處被稱為突觸，突觸是人腦的存儲器，用計算機術(shù)語來說，這是一個極其龐大的分布式計算系統(tǒng)。
2019-09-18 17:41:372010 對人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行抽象建立模型構(gòu)成的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2020-01-13 14:57:061133 
據(jù)了解，這項新研究是首次使用人工智能方法同時對計算機的信息表示和大腦信號進(jìn)行建模的研究。與參與者關(guān)注的視覺特征相匹配的圖像是通過人腦反應(yīng)與生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的相互作用而生成的。
2020-09-23 14:33:071901 從中國計算機學(xué)會獲悉，來自中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所的研究團(tuán)隊提出圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速芯片設(shè)計“HyGCN”。 《中國計算機學(xué)會通訊》（CCCF）近日刊發(fā)了中科院計算所特別研究助理嚴(yán)明玉、研究員范東睿以及
2020-12-18 16:09:342699 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念： 在對人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本認(rèn)識的基礎(chǔ)上， 用數(shù)理方法從信息處理的角度對人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象， 并建立某種簡化模型， 稱之為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 是對人腦的簡化、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 機器學(xué)習(xí)計算機視覺是一種基于人工智能的計算機視覺。基于人工智能的基于機器學(xué)習(xí)的計算機視覺具有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或?qū)樱愃朴?b class="flag-6" style="color: red">人腦中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或?qū)樱糜谶B接和傳輸有關(guān)攝取的視覺數(shù)據(jù)的信號。在機器學(xué)習(xí)中，計算機視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有獨立且不同的層，明確定義層之間的連接，以及視覺數(shù)據(jù)傳輸?shù)念A(yù)定義方向。
2022-04-06 16:49:423188 ，是對人腦的抽象、簡化和模擬，反映人腦的基本特性。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究是從人腦的生理結(jié)構(gòu)出發(fā)來研究人的智能行為，模擬人腦信息處理的功能。它是根植于神經(jīng)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、物理學(xué)、計算機科學(xué)及工程等學(xué)科的一種技術(shù)。
2022-04-11 11:28:350 一。其主要應(yīng)用領(lǐng)域在計算機視覺和自然語言處理中，最初是由Yann LeCun等人在20世紀(jì)80年代末和90年代初提出的。隨著近年來計算機硬件性能的提升和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，CNN在很多領(lǐng)域取得了重大的進(jìn)展和應(yīng)用。 一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 （一）卷積層（Convolutional Layer） 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最
2023-08-17 16:30:30806 積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算公式 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種類似于人腦的神經(jīng)系統(tǒng)的計算模型，它是一種可以用來進(jìn)行模式識別、分類、預(yù)測等任務(wù)的強大工具。在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已成為最為重要的算法之一。在本文中，我們將重點
2023-08-21 16:49:35985 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network，CNN)是一種深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要用于圖像和視頻的識別、分類和預(yù)測，是計算機視覺領(lǐng)域中應(yīng)用最廣泛的深度學(xué)習(xí)算法之一。該網(wǎng)絡(luò)模型可以自動從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)有用的特征，并將其映射到相應(yīng)的類別。
2023-08-21 17:03:461064 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)模型是一種通過模擬生物神經(jīng)元間相互作用的方式實現(xiàn)信息處理和學(xué)習(xí)的計算機模型。它能夠?qū)斎霐?shù)據(jù)進(jìn)行分類、回歸、預(yù)測和聚類等任務(wù)，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于計算機視覺、自然語言處理、語音處理等領(lǐng)域。下面將就神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的概念和工作原理，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的常用方法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法介紹進(jìn)行詳細(xì)探討。
2023-08-28 18:25:27582
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