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
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
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
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(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、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notebook，完成了在PYNQ-Z2開發(fā)板上編寫并運(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
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，希望對各位有所幫助！（點(diǎn)擊標(biāo)題即可進(jìn)入頁面下載相關(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)。整體感覺不是很難，只不過一些最基礎(chǔ)的概念容易理解不清。首先ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是競爭學(xué)習(xí)的一個(gè)代表，競爭型學(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
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)(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)課件
2016-06-19 10:15:48
簡單理解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
何謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理指令？有什么作用？Armv8.1-M核心實(shí)施選項(xiàng)包括哪些？
2021-06-29 09:07:44
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
【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)通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給服務(wù)器做inference（推理），結(jié)果再通過網(wǎng)絡(luò)返回給設(shè)備端。如今越來越多的神經(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)入門詳解
2019-02-12 13:58:26
Top100論文導(dǎo)讀：深入理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN（Part Ⅰ）
2019-09-06 17:25:54
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(jì)算機(jī)視覺[1-
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)的層級結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用框架
2020-12-29 06:16:44
復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取特征的強(qiáng)大工具。例如，這包括音頻信號或圖像中的復(fù)雜模式識(shí)別。本文討論了 CNN 相對于經(jīng)典線性規(guī)劃的優(yōu)勢。后續(xù)文章“訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？——第2部分”將討論如何訓(xùn)練CNN
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Mnist數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。整體處理過程分為兩步：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)具有任意非線性表達(dá)能力，可以通過對系統(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
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
本文介紹了基于三層前饋BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像壓縮算法，提出了基于FPGA的實(shí)現(xiàn)驗(yàn)證方案，詳細(xì)討論了實(shí)現(xiàn)該壓縮網(wǎng)絡(luò)組成的重要模塊MAC電路的流水線設(shè)計(jì)。
2021-05-06 07:01:59
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(gè)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(jì)，是個(gè)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(diǎn)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
本文提出了一個(gè)基于FPGA 的信息處理的實(shí)例：一個(gè)簡單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用Verilog 語言描述，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
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(jì)算單...
2021-07-26 06:23:59
有提供編寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測程序服務(wù)的嗎？
2011-12-10 13:50:46
誰有利用LABVIEW 實(shí)現(xiàn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序?。ㄎ矣玫陌姹臼?.6的 ）
2012-11-26 14:54:59
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)過程中液位的控制，想使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制，請問這個(gè)控制方法可以嗎？有誰會(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) 對應(yīng)一個(gè)車重的最終數(shù)值（一個(gè)一維數(shù)組輸入對應(yīng)輸出一個(gè)數(shù)值） 這其中可能經(jīng)過均值、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
最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-09-11 11:57:36
針對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練采用BP算法比較依賴于網(wǎng)絡(luò)的初始條件,訓(xùn)練時(shí)間較長,容易陷入局部極值的缺點(diǎn),利用粒子群優(yōu)化算法(PSO)的全局搜索性能,將PSO用于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程.由于基本PSO算法存在
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
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
有沒有做過關(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
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、物體檢測等機(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
本文首先介紹了傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP 算法的優(yōu)缺點(diǎn)，并結(jié)合模擬退火算法局部搜索全局的特點(diǎn)，提出將模擬退火算法和傳統(tǒng)的BP 算法相結(jié)合，形成一種新的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，有效的解
2010-01-09 11:57:05
12 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 首先。根據(jù)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練形式的不同。介紹了強(qiáng)監(jiān)督模型和弱監(jiān)督模型的結(jié)構(gòu)特征和各自應(yīng)用場景以及處理方式，總結(jié)了兩類主要模型的優(yōu)缺點(diǎn)：隨后。對兩類模型的發(fā)展和應(yīng)用（包括模型創(chuàng)新和應(yīng)用創(chuàng)新1進(jìn)行了簡要
2017-12-25 14:16:361 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊邏輯系統(tǒng)相結(jié)合的一種具有強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)和自整定功能的網(wǎng)絡(luò)，是智能控制理論研究領(lǐng)域中一個(gè)十分活躍的分支，因此模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的研究具有重要的意義。本文旨在分析模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn)及其用途。
2017-12-29 15:35:33
26479 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以指向兩種，一個(gè)是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)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(diǎn)等組成的網(wǎng)絡(luò)，用于產(chǎn)生生物的意識(shí)，幫助生物進(jìn)行思考和行動(dòng)。
2018-11-24 09:25:3222031 膠囊網(wǎng)絡(luò)是 Geoffrey Hinton 提出的一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，為了解決卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvNets）的一些缺點(diǎn)，提出了膠囊網(wǎng)絡(luò)。
2019-02-02 09:25:005415 本視頻主要詳細(xì)介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類，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 15:29:2212598 開始講在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，詞向量是怎么表示的，以及它又有什么優(yōu)缺點(diǎn)呢？ 目錄 基于統(tǒng)計(jì)存在的問題 什么是推理？ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中輸入的單詞怎么處理？ 簡單的word2vec CBOW模型的推理 CBOW模型的學(xué)習(xí) 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備 CBOW模型的實(shí)現(xiàn) 從概率角度看CBOW 總結(jié) ? ?基于
2021-02-05 09:22:563558 
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)固有的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)介紹。
2021-04-28 10:02:1914 通過對傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)缺點(diǎn)的分析，從參數(shù)選取、BP算法、激活函數(shù)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)4個(gè)方面綜述了其改進(jìn)方法。介紹了各種方法的原理、應(yīng)用背景及其在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用，同時(shí)分析了各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)。指出不斷提高網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度、收斂性和泛化能力仍是今后的研究方向，并展望了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究重點(diǎn)。
2021-06-01 11:28:435 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 09:14:442252 隨著技術(shù)的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜，能處理的邏輯也越來越多，比如不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能處理圖像類、目標(biāo)檢測、圖像分割、關(guān)鍵點(diǎn)檢測、圖像生成、場景文字識(shí)別、度量學(xué)習(xí)、視頻分類和動(dòng)作定位等多種任務(wù)。
2023-05-16 12:44:141166 
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)缺點(diǎn) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種廣泛應(yīng)用于圖像、語音等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)算法。在過去幾年里，CNN的研究和應(yīng)用有了飛速的發(fā)展，取得了許多重要的成果，如在圖像分類、目標(biāo)識(shí)別、人臉識(shí)別、自然語言
2023-08-21 16:50:045470 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)對大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測和分類。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 17:07:361860 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)缺點(diǎn)? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種從圖像、視頻、聲音和一系列多維信號中進(jìn)行學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)模型。它在計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別
2023-08-21 17:15:191881 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(Neural Network Model)是指一種數(shù)學(xué)模型，可以模擬和學(xué)習(xí)人腦神經(jīng)元之間的信號傳遞過程，用于解決各種問題，如分類、回歸、圖像識(shí)別、自然語言處理等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以根據(jù)輸入數(shù)據(jù)和參數(shù)不斷調(diào)整自身結(jié)構(gòu)和參數(shù)，從而提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。
2023-08-23 18:25:481707
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