美國斯坦福大學的研究人員已經證明，可以直接在光學芯片上訓練人工神經網絡。這一重大突破表明，光學電路可以實現基于電子的人工神經網絡的關鍵功能，進而可以以更便宜、更快速和更節能的方式執行語音識別、圖像識別等復雜任務。
2018-07-30 08:48:49
6741 前文《卷積神經網絡簡介：什么是機器學習？》中，我們比較了在微控制器中運行經典線性規劃程序與運行CNN的區別，并展示了CNN的優勢。我們還探討了CIFAR網絡，該網絡可以對圖像中的貓、房子或自行車等對象進行分類，還可以執行簡單的語音識別。本文重點解釋如何訓練這些神經網絡以解決實際問題。
2023-09-05 10:19:43865 
神經網絡的發展可以追溯到二戰時期，那時候先輩們正想著如何用人類的方式去存儲和處理信息，于是他們開始構建計算系統。由于當時計算機機器和技術的發展限制，這一技術并沒有得到廣泛的關注和應用。幾十年來
2018-06-05 10:11:50
第1章 概述 1.1 人工神經網絡研究與發展 1.2 生物神經元 1.3 人工神經網絡的構成 第2章人工神經網絡基本模型 2.1 MP模型 2.2 感知器模型 2.3 自適應線性
2012-03-20 11:32:43
使用最為有利的系統。訓練往往在線下通過基于 CPU 的系統、圖形處理器 (GPU) 或現場可編程門陣列 (FPGA) 來完成。由于計算功能強大且設計人員對其很熟悉，這些是用于神經網絡訓練的最為理想
2017-12-21 17:11:34
神經網絡系統辨識程序
2018-01-04 13:29:33
完畢（根據深度學習框架的要求轉換成對應格式）、神經網絡結構準備完畢（以文本形式按照某種語法描述），神經網絡算法的訓練過程幾乎是自動的（約等于執行某個訓練命令）。算法開發人員需要根據訓練過程中所反映出
2020-05-18 17:13:24
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
Processing Engine(NPE) SDK主要是幫助開發者在驍龍移動平臺的Caffe/Caffe2或TensorFlow上運行一個或者幾個被訓練過的神經網絡模型.幫助開發者節省時間并且優化在驍龍設備上
2018-09-27 09:58:39
桌面前端包括供開發人員從經過訓練的神經網絡驗證和生成優化的STM32 AI庫的資源。現在，該工具的在線版本 STM32Cube.AI 開發人員云對此進行了補充，提供了一系列行業首創：? 在線界面，為
2023-02-02 09:52:43
STM32L1 和 STM32L0 可以用于 AI 開發（運行神經網絡推理）嗎？我希望將這些芯片與 X-CUBE-AI 一起使用。然而，當我閱讀用戶手冊時，這些芯片被排除在微控制器列表之外。為什么會這樣？
2022-12-28 08:21:26
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
《 AI加速器架構設計與實現》+第一章卷積神經網絡觀感
? ?在本書的引言中也提到“一圖勝千言”，讀完第一章節后，對其進行了一些歸納（如圖1），第一章對常見的神經網絡結構進行了介紹，舉例了一些結構
2023-09-11 20:34:01
`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的神經網絡自動駕駛小車試用計劃：一、本人技術背景本人有四年以上的嵌入式開發和三年以上的機器視覺領域項目實踐經驗，在計算機視覺與FPGA數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
，得到訓練參數2、利用開發板arm與FPGA聯合的特性，在arm端實現圖像預處理已經卷積核神經網絡的池化、激活函數和全連接，在FPGA端實現卷積運算3、對整個系統進行調試。4、在基本實現系統的基礎上
2018-12-19 11:37:22
前言前面我們通過notebook，完成了在PYNQ-Z2開發板上編寫并運行python程序。我們的最終目的是基于神經網絡，完成手寫的數字識別。在這之前，有必要講一下神經網絡的基本概念和工作原理。何為
2019-03-03 22:10:19
板。可以看到文件列表中多了一個我們剛剛克隆的項目。如下圖： 圖3神經網絡源碼分析在運行代碼之前，我們先來了解一下神經網絡代碼的構成。代碼至少包含三個函數。初始化函數--設定輸入層節點、隱藏層 節點和輸出層
2019-03-18 21:51:33
，訓練并測試神經網絡；5. 軟硬件聯合調試。 準備好手邊的開發板和開發環境，從下一篇帖子開始，跟我動手制作一輛屬于自己的自動駕駛小車吧！`
2019-03-02 23:10:52
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
的基本處理單元，它是神經網絡的設計基礎。神經元是以生物的神經系統的神經細胞為基礎的生物模型。在人們對生物神經系統進行研究，以探討人工智能的機制時，把神經元數學化，從而產生了神經元數學模型。因此，要了解人工神經模型就必須先了解生物神經元模型。`
2018-10-23 16:16:02
”，可以為細胞提供與實際人類大腦相似的交互環境，研究人員可以在這些環境中更清晰地觀察大腦的發育和功能，研究相關大腦疾病的療法，并對有應用前景的新藥物進行測試。髓鞘是一種覆蓋在神經纖維上的結構，可以幫助神經
2018-08-21 09:26:52
簡單理解LSTM神經網絡
2021-01-28 07:16:57
(Residual Neural Network)由微軟亞洲研究院的Kaiming He等提出，通過使用Residual Unit成功訓練152層深的神經網絡，在ILSVRC2015比賽中獲得了冠軍
2018-05-08 15:57:47
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
速度增長，需要新的硬件和軟件創新來繼續平衡內存，計算效率和帶寬。神經網絡 (NN) 的訓練對于 AI 能力的持續提升至關重要，今天標志著這一演變的激動人心的一步，Arm、英特爾和 NVIDIA 聯合
2022-09-15 15:15:46
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
network，DBN）[24]， 從此拉開了深度學習大幕。隨著深度學習理論的研究和發展，研究人員提 出了一系列卷積神經網絡模型。為了比較不同模型 的質量，收集并整理了文獻中模型在分類任務上的 識別率，如圖 1
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
模型。第 3 部分將研究使用專用 AI 微控制器測試模型的特定用例。什么是卷積神經網絡？神經網絡是系統或神經元結構，使人工智能能夠更好地理解數據，使其能夠解決復雜的問題。雖然有許多網絡類型，但本系
2023-02-23 20:11:10
二十多種不同的神經網絡計算，各種復雜的網絡結構。它幾乎不依賴硬件平臺，同時能在各種32bit 和64bit的平臺上編譯運行。它提供一鍵轉換腳本，可以一行代碼把剛訓練好的Keras模型轉換成一個獨立的C
2019-05-01 19:03:01
上運行，有助于最大限度地降低成本，Arm Cortex-M 微控制器經常在物聯網邊緣用于處理其他任務。但是，要在基于 Cortex-M 的微控制器上部署基于神經網絡的 KWS，我們面臨著以下挑戰：1.
2021-07-26 09:46:37
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
最近一個月的時間沒有更博，跟隨老師出差談項目了。前段時間學習了電機的智能控制，這次把設計好的基于BP神經網絡PID控制器應用于雙閉環直流調速系統。雙閉環直流調速系統的動態數學模型如下圖所示： 外環為
2021-06-28 12:03:44
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
得出得神經網絡學習誤差曲線和數字識別結果如圖1 所示。 本文將0 ~ 9 共10 類數據中的每類取20 個做測試樣本，共200 個測試樣本對系統進行性能測試。測試結果如表1 所列。由表1 中的數據
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
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
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
已經有很多關于將人工智能用于日益智能的車輛的文章。但是，您如何將在服務器群上開發的神經網絡 (NN) 壓縮到量產汽車中資源受限的嵌入式硬件中呢?本文探討了我們應該如何授權汽車生產 AI 研發工程師在
2021-12-23 06:30:50
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
神經網絡(Neural Networks)是人工神經網絡(Ar-tificial Neural Networks)的簡稱，是當前的研究熱點之一。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
2019-08-08 06:11:30
現有的圖數據規模極大，導致時序圖神經網絡的訓練需要格外長的時間，因此使用多GPU進行訓練變得成為尤為重要，如何有效地將多GPU用于時序圖神經網絡訓練成為一個非常重要的研究議題。本文提供了兩種方式來
2022-09-28 10:37:20
作者：李云紅0 引言自20世紀70年代以來，模擬電路故障診斷領域已經取得了一定的研究成果，近年來，基于神經網絡技術的現代模擬電路軟故障診斷方法已成為新的研究熱點，神經網絡的泛化能力和非線性映射能力
2019-07-05 08:06:02
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
招聘自動化、電氣自動化、自動化控制工程師，掛證，不坐班，要求持有相關專業的中級職稱證，用于我司資質申報工作上，湊資質人員申報資質，不存在風險。聯系電話***，Q1580479594李經理
2015-10-24 18:06:31
求一個基于BP神經網絡PID控制器應用于雙閉環直流調速系統BP_PID控制器學習參數怎么設置？
2021-10-13 08:10:12
的研究具有重要意義.模糊神經網絡是人工神經網絡和模糊系統相結合的新型網絡結構，把它應用于語音識別系統，使系統不僅具有非線性、自適應性、魯棒性和自學習等神經網絡本來的優勢，也具有模糊推理和模糊劃分等模糊邏輯全文下載
2010-05-06 09:05:35
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
隱藏技術: 一種基于前沿神經網絡理論的新型人工智能處理器 Copy東京理工大學的研究人員開發了一種名為“ Hiddenite”的新型加速器芯片，該芯片可以在計算稀疏“隱藏神經網絡”時達到最高的精度
2022-03-17 19:15:13
處理單元（NPU）IP在內部開發，是一種超低功耗處理器，能夠支持卷積神經網絡（CNN）以及其他架構，包括遞歸神經網絡（RNN）和長期短期支持內存（LSTM）網絡。它是為邊緣優化的神經網絡（如Hello
2021-03-03 10:49:59
功能，旨在允許在設備上運行受過訓練的神經網絡，而無需連接到云端。 Qualcomm?Snapdragon?神經處理引擎（NPE）SDK旨在幫助開發人員在Snapdragon移動平臺上運行Caffe
2018-09-27 16:53:56
給出了神經網絡魯棒性的概念" 基于系統辨識的BP網絡RBF網絡和ELMAN 網絡的魯棒性問題進行了分析和研究$ 仿真結果表明" 神經網絡用于非線性系統辨識有其廣闊的前景$
2010-07-22 16:20:04
7 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 09:36:12665 
微軟研究人員在深度神經網絡（deep neural network）上取得突破，
使其在性能上能趕上目前最先進的語音識別技術。
2016-08-17 11:54:0647 神經網絡模型的每一類學習過程通常被歸納為一種訓練算法。訓練的算法有很多，它們的特點和性能各不相同。問題的抽象人們把神經網絡的學習過程轉化為求損失函數f的最小值問題。一般來說，損失函數包括誤差項和正則
2017-11-16 15:30:5412889 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 傳統的梯度下降方法進行訓練，經過訓練的卷積神經網絡能夠學習到圖像中的特征，并且完成對圖像特征的提取和分類。作為神經網絡領域的一個重要研究分支，卷積神經網絡的特點在于其每一層的特征都由上一層的局部區域通過共享權值的卷積核激勵得到。這一特點使得卷積神
2017-12-12 11:45:310 近期，麻省理工學院的研究人員開發了一種專用芯片，將神經網絡計算的速度提高了 3 倍至 7 倍，同時將功耗降低了 95％。這將會使在智能手機上運行神經網絡變得切實可行。
2018-03-06 10:22:073182 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 15:17:1542819 
在GPU上運行的神經網絡已經在人工智能領域取得了一些驚人的進步，但這兩者的合作還并不完美。IBM的研究人員希望能設計出一種專門用于運行神經網絡的新的芯片，從而提供更快、更有效的替代方案。
2018-06-29 13:59:593064 谷歌研究人員使用了一種邊緣檢測算法，該算法可以識別神經突（神經元本體的分支）的邊界，以及一種復發性卷積神經網絡（復發性神經網絡的一個子類），該神經網絡將神經元掃描中的像素聚集起來并突出顯示出來。
2018-07-20 09:45:422167 谷歌公司和德國馬普學會的研究人員聯合開發出了一種回歸神經網絡，能夠描繪出人類大腦的神經元圖譜。
2018-08-05 11:21:033700 艾倫人工智能研究所和華盛頓大學的研究人員正在使用可以根據上下文來確定英文單詞含義的神經網絡。
2018-09-12 15:52:142014 研究人員的語音過濾系統分為兩部分，包括LSTM模型和卷積神經網絡(只有一個LSTM層)。第一個采用預處理的語音采樣和輸出揚聲器嵌入（即矢量形式的聲音表示）作為輸入，而后者預測來自嵌入的軟掩模或濾波器
2018-10-18 10:39:564724 IBM的研究人員聲稱，他們已開發出一個更加高效的模型用于處理神經網絡，該模型只需使用8位浮點精度進行訓練，推理（inferencing）時更是僅需4位浮點精度。該研究的成果已于2018年12月初
2018-12-25 15:57:161432 在訓練完他們的神經網絡之后，研究人員在一個模擬環境中測試了這套神經網絡，然后把它集成到一輛真正的汽車上，在一個具有挑戰性的測試軌道上評估它的性能。他們發現他們的系統能有效地應對復雜的情況，在必要時控制汽車的速度(例如在交通錐和急轉彎時減速，在障礙物前停車，接近警告標志時等等)。
2019-01-21 16:29:093305 谷歌大腦研究人員通過精簡神經網絡結構，在前幾代中發現了最小架構的神經網絡能夠控制此處所示的雙足機器人，即使它的得分不高。
2020-02-05 16:55:501055 Habana已經開發了兩款自己的AI芯片，即Habana Gaudi和Habana Goya（如圖）。前者是高度專門化的神經網絡訓練芯片，而后者是用于推理的處理器，在主動部署中使用神經網絡。
2020-02-06 15:06:102189 研究人員通過一種特殊的神經網絡模型，它以“基本塊”（計算指令的基本摘要）形式訓練標記的數據，以自動預測其持續時間使用給定的芯片執行以前看不見的基本塊。結果表明，這種神經網絡模型的性能要比傳統的手動調整模型精確得多。
2020-04-15 16:42:451658 許多現代的AI系統都在神經網絡上運行，而我們僅了解其基礎知識，因為算法本身很少提供解釋方式。缺乏解釋性通常被稱為AI系統的“黑匣子”。研究人員將注意力集中在神經網絡如何工作的細節上
2020-07-14 16:31:561708 研究人員在論文中寫道：“我們設計了一種新的26層卷積神經網絡（CNN）架構，用于精確的復雜動作識別。” “這些特征是從全局平均池化層和完全連接（FC）層中提取的，并通過建議的基于高熵的方法進行融合。”
2020-09-10 13:48:031830 
設計出了一種具有重大改進的“液態”神經網絡。其特點是能夠在投入訓練階段之后，極大地擴展 AI 技術的靈活性。 通常情況下，研究人員會在訓練階段向神經網絡算法提供大量相關的目標數據，來磨煉其推理能力。 期間通過對正確的響應加以獎勵，以優化其性能。然
2021-01-29 10:46:331330 通過對傳統BP神經網絡缺點的分析，從參數選取、BP算法、激活函數、網絡結構4個方面綜述了其改進方法。介紹了各種方法的原理、應用背景及其在BP神經網絡中的應用，同時分析了各種方法的優缺點。指出不斷提高網絡的訓練速度、收斂性和泛化能力仍是今后的研究方向，并展望了BP神經網絡的研究重點。
2021-06-01 11:28:435 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 16:42:00885 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 08:27:54319 
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