神經網絡算法怎么去控制溫控系統，為什么不用pid控制
2023-10-27 06:10:14
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
神經元 第3章 EBP網絡(反向傳播算法) 3.1 含隱層的前饋網絡的學習規則 3.2 Sigmoid激發函數下的BP算法 3.3 BP網絡的訓練與測試 3.4 BP算法的改進 3.5 多層
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
、成本及功耗的要求。輕型嵌入式神經網絡卷積式神經網絡 (CNN) 的應用可分為三個階段：訓練、轉化及 CNN 在生產就緒解決方案中的執行。要想獲得一個高性價比、針對大規模車輛應用的高效結果，必須在每階段
2017-12-21 17:11:34
基于深度學習的神經網絡算法
2019-05-16 17:25:05
工智能。幾乎是一夜間，神經網絡技術從無人相信變成了萬人追捧。神經網絡之父Hiton1、人工神經網絡是什么？人工神經網絡：是一種模仿動物神經網絡行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數學模型。這種網絡依靠系統
2018-06-05 10:11:50
和嵌入式應用開發流程。神經網絡算法的開發通常在Host主機上使用GPU加速完成，其簡要的流程如下：開發人員在Host主機上進行算法開發工作（訓練）；開發（訓練）完成后，通過交叉編譯的方式，在主機環境下
2020-05-18 17:13:24
MATLAB神經網絡
2013-07-08 15:17:13
遞歸網絡newelm 創建一Elman遞歸網絡2. 網絡應用函數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dotprod
2009-09-22 16:10:08
我在MATLAB中進行了神經網絡模型訓練，然后將訓練好的模型的閾值和權值導出來，移植到STM32F407單片機上進行計算，但是在單片機上的計算結果和在MATLAB上的不一樣，一直找不到原因。代碼在
2020-06-16 11:14:28
請問：我在用labview做BP神經網絡實現故障診斷，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是如何一直沒有具體實現一下：現看到一個簡單的神經網絡模型用于訓練的輸入數據:對應的輸出數據:我們這里設置：1：節點個數設置：輸入層、隱層、輸出層的節點
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
的神經網絡編程，想基于此開發板，進行神經網絡的學習，訓練和測試神經網絡。項目計劃：1.基于官方的文檔及資料，熟悉此開發板。2.測試官方demo，學習ARM內核和FPGA如何協調工作。3.基于自己最近
2019-01-09 14:48:59
項目名稱：基于PYNQ的卷積神經網絡加速試用計劃：申請理由：本人研究生在讀，想要利用PYNQ深入探索卷積神經網絡的硬件加速，在PYNQ上實現圖像的快速處理項目計劃：1、在PC端實現Lnet網絡的訓練
2018-12-19 11:37:22
的數篇帖子里，我會圍繞“基于PYNQ的神經網絡自動駕駛小車”項目，對整個項目的實現進行詳解，相信有電子設計基礎的網友們也可以很容易進行復現，制作并訓練一輛屬于自己的自動駕駛小車。 一、作品背景如今
2019-03-02 23:10:52
項目名稱：基于cortex-m系列核和卷積神經網絡算法的圖像識別試用計劃：本人在圖像識別領域有三年多的學習和開發經驗，曾利用nesys4ddr的fpga開發板，設計過基于cortex-m3的軟核
2019-04-09 14:12:24
電子發燒友總結了以“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！（點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
元，它決定了該輸入向量在地位空間中的位置。SOM神經網絡訓練的目的就是為每個輸出層神經元找到合適的權向量，以達到保持拓撲結構的目的。SOM的訓練過程其實很簡單，就是接收到一個訓練樣本后，每個輸出層神經
2019-07-21 04:30:00
傳播的，不會回流），區別于循環神經網絡RNN。BP算法（Back Propagation）：誤差反向傳播算法，用于更新網絡中的權重。BP神經網絡思想：表面上：1. 數據信息的前向傳播，從輸入層到隱含層
2019-07-21 04:00:00
成為了非常重要的問題。 基于以上問題，本文提出了一種基于高效采樣算法的時序圖神經網絡系統 。首先我們介紹用于時序圖神經網絡采樣的高效采樣方法。采樣常常被用于深度學習中以降低模型的訓練時間。然而現有的采樣
2022-09-28 10:34:13
人工神經網絡是根據人的認識過程而開發出的一種算法。假如我們現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，復雜的實際問題。那有哪些辦法能實現人工神經網絡呢？
2019-08-01 08:06:21
簡單理解LSTM神經網絡
2021-01-28 07:16:57
優化神經網絡訓練方法有哪些？
2022-09-06 09:52:36
全連接神經網絡和卷積神經網絡的區別
2019-06-06 14:21:42
請問用matlab編程進行BP神經網絡預測時，訓練結果很多都是合適的，但如何確定最合適的？且如何用最合適的BP模型進行外推預測？
2014-02-08 14:23:06
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
5]、自然語言處理[6- 7]等領域已被廣泛 應用。在卷積神經網絡興起之前，主要依靠人工針對特定的問題設計算法，比如采用 Sobel、LoG（Laplacian of Gaussian）、Canny
2022-08-02 10:39:39
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
復雜數據中提取特征的強大工具。例如，這包括音頻信號或圖像中的復雜模式識別。本文討論了 CNN 相對于經典線性規劃的優勢。后續文章“訓練卷積神經網絡：什么是機器學習？——第2部分”將討論如何訓練CNN
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？
2021-06-17 11:48:22
反饋神經網絡算法
2020-04-28 08:36:58
為提升識別準確率，采用改進神經網絡，通過Mnist數據集進行訓練。整體處理過程分為兩步：圖像預處理和改進神經網絡推理。圖像預處理主要根據圖像的特征，將數據處理成規范的格式，而改進神經網絡推理主要用于輸出結果。 整個過程分為兩個步驟：圖像預處理和神經網絡推理。需要提前安裝Tengine框架，
2021-12-23 08:07:33
本文設計了一種基于神經網絡控制算法的伺服運動控制卡。
2021-06-03 06:05:09
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，可以通過對系統性能的學習來實現具有最佳組合的PID控制。利用BP
2021-09-07 07:43:47
摘 要：本文給出了采用ADXL335加速度傳感器來采集五個手指和手背的加速度三軸信息，并通過ZigBee無線網絡傳輸來提取手勢特征量，同時利用BP神經網絡算法進行誤差分析來實現手勢識別的設計方法
2018-11-13 16:04:45
FPGA實現神經網絡關鍵問題分析基于FPGA的ANN實現方法基于FPGA的神經網絡的性能評估及局限性
2021-04-30 06:58:13
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的實現驗證方案，詳細討論了實現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
基于光學芯片的神經網絡訓練解析，不看肯定后悔
2021-06-21 06:33:55
作者：Nagesh Gupta 創始人兼 CEOAuviz Systems Nagesh@auvizsystems.com憑借出色的性能和功耗指標，賽靈思 FPGA 成為設計人員構建卷積神經網絡
2019-06-19 07:24:41
基于遺傳優化神經網絡的電子舌在黃酒檢測中的應用采用遺傳學習算法和誤差反向傳播（BP）算法相結合的混合算法來訓練前饋人工神經網絡，從而提高神經網絡的收斂質量和收斂速度，并將此算法運用到電子舌對黃酒
2009-09-19 09:32:15
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有數據創建預測的計算系統。如何構建神經網絡？神經網絡包括：輸入層：根據現有數據獲取輸入的層隱藏層：使用反向傳播優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據輸出預測
2021-07-12 08:02:11
訓練一個神經網絡并移植到Lattice FPGA上，通常需要開發人員既要懂軟件又要懂數字電路設計，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的基礎上做
2020-11-26 07:46:03
，并能在腦海中重現這些圖像信息，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，包括數據壓縮能力有關。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
引入了圖采樣，以進一步加速神經網絡的訓練并減少通信開銷。基于上述通信縮減策略，本文提出了時序圖神經網絡系統T-GCN。實驗結果表明，T-GCN實現了最高7.9倍的整體性能提升。在圖采樣性能上，本文提出的線段二分搜索采樣算法能夠實現最高38.8倍的采樣性能提升。原作者：追求卓越的Baihai IDP
2022-09-28 10:37:20
人工神經網絡在AI中具有舉足輕重的地位，除了找到最好的神經網絡模型和訓練數據集之外，人工神經網絡的另一個挑戰是如何在嵌入式設備上實現它，同時優化性能和功率效率。 使用云計算并不總是一個選項，尤其是當
2021-11-09 08:06:27
當訓練好的神經網絡用于應用的時候，權值是不是不能變了？？？？就是已經訓練好的神經網絡是不是相當于得到一個公式了，權值不能變了
2016-10-24 21:55:22
譯者|VincentLee來源 |曉飛的算法工程筆記脈沖神經網絡(Spiking neural network, SNN)將脈沖神經元作為計算單...
2021-07-26 06:23:59
小女子做基于labview的蒸發過程中液位的控制，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
求高手，基于labview的BP神經網絡算法的實現過程，最好有程序哈，謝謝！！
2012-12-10 14:55:50
求大神給一個人工神經網絡與遺傳算法的源代碼。
2016-04-19 17:15:29
嵌入式設備自帶專用屬性，不適合作為隨機性很強的人工智能深度學習訓練平臺。想象用S3C2440訓練神經網絡算法都會頭皮發麻，PC上的I7、GPU上都很吃力，大部分都要依靠服務器來訓練。但是一旦算法訓練
2021-08-17 08:51:57
針對模糊神經網絡訓練采用BP算法比較依賴于網絡的初始條件,訓練時間較長,容易陷入局部極值的缺點,利用粒子群優化算法(PSO)的全局搜索性能,將PSO用于模糊神經網絡的訓練過程.由于基本PSO算法存在
2010-05-06 09:05:35
CV之YOLOv3：深度學習之計算機視覺神經網絡Yolov3-5clessses訓練自己的數據集全程記錄(第二次)——Jason niu
2018-12-24 11:52:25
我在matlab中訓練好了一個神經網絡模型，想在labview中調用，請問應該怎么做呢？或者labview有自己的神經網絡工具包嗎？
2018-07-05 17:32:32
視覺任務中，并取得了巨大成功。然而，由于存儲空間和功耗的限制，神經網絡模型在嵌入式設備上的存儲與計算仍然是一個巨大的挑戰。前面幾篇介紹了如何在嵌入式AI芯片上部署神經網絡：【嵌入式AI開發】篇五|實戰篇一：STM32cubeIDE上部署神經網絡之pytorch搭建指紋識別模型.onnx...
2021-12-14 07:35:25
關于遺傳算法和神經網絡的
2013-05-19 10:22:16
根據神經網絡的基本理論,研究了神經網絡在電器設備中的應用,提出了神經網絡的分塊構造方法和神經網絡分塊學習算法,并通過實驗模擬達到實際要求。關鍵詞 神經網絡 算法 權
2009-06-13 11:40:03
10 基于小波神經網絡的信息系綜合評價系統的訓練算法
為了對基于小波神經網絡的信息系統綜合評價系統進行訓練，必須確定網絡參數Wk ，bk
2009-02-27 09:36:12
679 
本文將一種新型的動態 神經網絡 結構與傳統的基于狀態估計的故障檢測方法相結合, 提出了一種基于動態神經網絡的交通事件檢測算法。該網絡借鑒靜態BP 網絡的訓練算法, 并針對其訓
2011-07-26 15:36:3826 基于自適應果蠅算法的神經網絡結構訓練_霍慧慧
2017-01-03 17:41:580 基于可拓神經網絡的火災探測算法_閆浩
2017-03-19 19:28:030 BP神經網絡模型與學習算法
2017-09-08 09:42:4810 為提高大樣本集情況下BP神經網絡的訓練效率，提出了一種基于局部收斂權陣進化的BP神經網絡MapReduce訓練方法，以各Map任務基于其輸入數據分片訓練產生的局部收斂權陣作為初始種群，在Reduce
2017-11-23 15:07:4012 的MGEKF算法，該算法使用訓練后的神經網絡代替MGEKF的增益修正函數。該算法在網絡訓練階段，以實際測量值作為神經網絡的輸入，真實值修正后的結果作為訓練目標；在實際應用中，使用網絡的輸出修正卡爾曼增益。針對移動單站只測向目標定位問題進行
2017-12-18 14:27:130 網絡模型一旦選定，三要素中結構和算法就確定了，接下來要對權值進行調整。神經網絡是將一組訓練集（training set）送入網絡，根據網絡的實際輸出與期望輸出間的差別來調整權值。
2018-04-28 15:10:0022293 
算法進行訓練。值得指出的是，BP算法不僅可用于多層前饋神經網絡，還可以用于其他類型的神經網絡，例如訓練遞歸神經網絡。但我們通常說 “BP 網絡” 時，一般是指用 BP 算法訓練的多層前饋神經網絡。
2018-06-19 15:17:1543326 
使用脈沖序列進行數據處理的脈沖神經網絡具有優異的低功耗特性，但由于學習算法不成熟，多層網絡練存在收斂困難的問題。利用反向傳播網絡具有學習算法成熟和訓練速度快的特點，設計一種遷移學習算法。基于反向
2021-05-24 16:03:0715 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 09:14:442605 進化神經網絡是進化算法和深度學習兩者相結合的產物，在算法中神經網絡的權值和閾值在初始種群個體染色體中，再用進化算法優化權值和閾值，同時具有深度神經網絡的自動構建和學習訓練模型的優勢。
2023-04-07 16:21:35228 使用 INT4 算法實現所有矩陣乘法的 Transformer 訓練方法。 模型訓練得快不快，這與激活值、權重、梯度等因素的要求緊密相關。 神經網絡訓練需要一定計算量，使用低精度算法（全量化訓練或 FQT 訓練）有望提升計算和內存的效率。FQT 在原始的全精度計算圖中增加
2023-07-02 20:35:01461 
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 16:30:30941 python卷積神經網絡cnn的訓練算法? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）一直是深度學習領域重要的應用之一，被廣泛應用于圖像、視頻、語音等領域
2023-08-21 16:41:371039 卷積神經網絡模型訓練步驟? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）是一種常用的深度學習算法，廣泛應用于圖像識別、語音識別、自然語言處理等諸多領域。CNN
2023-08-21 16:42:001095 卷積神經網絡的介紹 什么是卷積神經網絡算法 卷積神經網絡涉及的關鍵技術 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種用于圖像分類、物體識別、語音識別等領域
2023-08-21 16:49:461449 卷積神經網絡算法是機器算法嗎? 卷積神經網絡算法是機器算法的一種，它通常被用于圖像、語音、文本等數據的處理和分類。隨著深度學習的興起，卷積神經網絡逐漸成為了圖像、語音等領域中最熱門的算法之一。 卷積
2023-08-21 16:49:48538 卷積神經網絡算法比其他算法好嗎 卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNN）是一種用于圖像識別和處理等領域的深度學習算法。相對于傳統的圖像識別算法，如SIFT
2023-08-21 16:49:51468 卷積神經網絡算法有哪些？? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN) 是一種基于多層感知器（multilayer perceptron, MLP）的深度學習
2023-08-21 16:50:011179 科學神經網絡模型使用隨機梯度下降進行訓練，模型權重使用反向傳播算法進行更新。通過訓練神經網絡模型解決的優化問題非常具有挑戰性，盡管這些算法在實踐中表現出色，但不能保證它們會及時收斂到一個良好的模型
2023-12-30 08:27:54373 
訓練經過約50次左右迭代，在訓練集上已經能達到99%的正確率，在測試集上的正確率為90.03%，單純的BP神經網絡能夠提升的空間不大了，但kaggle上已經有人有卷積神經網絡在測試集達到了99.3%的準確率。
2024-03-20 09:58:44482 
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