在神經網絡建模中，經常會出現關于神經網絡應該有多復雜的問題，即它應該有多少層，或者它的濾波器矩陣應該有多大。這個問題沒有簡單的答案。與此相關，討論網絡過擬合和欠擬合非常重要。過擬合是模型過于復雜
2023-11-24 15:35:47
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的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的，并具有自學習和自適應的能力。簡單來說，就是通過大量的樣本訓練神經網絡，得到結論。接著就可以輸入新的信息，看最后得出怎樣的回應
2018-06-05 10:11:50
神經網絡Matlab程序
2009-09-15 12:52:24
神經網絡基本介紹
2018-01-04 13:41:23
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
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
近年來，深度學習的繁榮，尤其是神經網絡的發展，顛覆了傳統機器學習特征工程的時代，將人工智能的浪潮推到了歷史最高點。然而，盡管各種神經網絡模型層出不窮，但往往模型性能越高，對超參數的要求也越來越嚴格
2019-09-11 11:52:14
、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
1、ARM Cortex-M系列芯片神經網絡推理庫CMSIS-NN詳解CMSIS-NN是用于ARM Cortex-M系列的芯片的神經網絡推理庫，用于低性能芯片/架構的神經網絡部署
2022-08-19 16:06:43
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
嵌入式MCU上跑AI模型了，買了一塊開發板來做一些嘗試，做一下記錄。我所使用的Nucleo開發板，MCU為STM32F767ZITCube.AI的主要特點：從預先訓練的神經網絡模型生成STM32優化的庫。...
2022-02-22 06:50:34
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
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。 7.【AI學習】第4篇--Python
2020-11-05 17:55:48
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。 7.【AI學習】第4篇--Python
2020-11-26 11:57:36
`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
，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
能在外界信息的基礎上改變內部結構，是一種自適應系統，通俗的講就是具備學習功能。現代神經網絡是一種非線性統計性數據建模工具。簡單來說，就是給定輸入，神經網絡經過一系列計算之后，輸出最終結果。這好比人的大腦
2019-03-03 22:10:19
。由于整個代碼使用python語言編寫，只使用了芯片的ARM處理器部分。雖然訓練樣本較小，但在執行訓練函數的時候，也花費了不少時間。如果能利用FPGA部分進行神經網絡的硬件加速，應該可縮短整個運行時
2019-03-18 21:51:33
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
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
`BP神經網絡首先給出只包含一個隱層的BP神經網絡模型（兩層神經網絡）： BP神經網絡其實由兩部分組成：前饋神經網絡：神經網絡是前饋的，其權重都不回送到輸入單元，或前一層輸出單元（數據信息是單向
2019-07-21 04:00:00
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
人工神經網絡課件
2016-06-19 10:15:48
簡單理解LSTM神經網絡
2021-01-28 07:16:57
圖卷積神經網絡
2019-08-20 12:05:29
通過堆疊卷積層使得模型更深更寬，同時借助GPU使得訓練再可接受的時間范圍內得到結果，推動了卷積神經網絡甚至是深度學習的發展。下面是AlexNet的架構：AlexNet的特點有：1.借助擁有1500萬標簽
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
以前的神經網絡幾乎都是部署在云端（服務器上），設備端采集到數據通過網絡發送給服務器做inference（推理），結果再通過網絡返回給設備端。如今越來越多的神經網絡部署在嵌入式設備端上，即
2021-12-23 06:16:40
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
等[16- 18]進行分類。特征提取和分類器的 設計是圖片分類等任務的關鍵，對分類結果的好壞 有著最為直接的影響。卷積神經網絡可以自動地從 訓練樣本中學習特征并且分類，解決了人工特征設計 的局限性
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
抽象人工智能 （AI） 的世界正在迅速發展，人工智能越來越多地支持以前無法實現或非常難以實現的應用程序。本系列文章解釋了卷積神經網絡 （CNN） 及其在 AI 系統中機器學習中的重要性。CNN 是從
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
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
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
基于BP神經網絡的辨識
2018-01-04 13:37:27
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RBF神經網絡的辨識
2018-01-04 13:38:52
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
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
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
的成分做為電路故障特征，再輸入給量子神經網絡。不僅解決了一個可測試點問題，并提高了辨識故障類別的能力，而且在網絡訓練之前，利用主元分析降低了網絡輸入維數。通過實驗可以看出，這種方法不僅能實現模擬電路單軟軟故障診斷，也能實現多軟軟故障診斷，實驗統計結果表明：故障診斷率為100％。
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
有提供編寫神經網絡預測程序服務的嗎？
2011-12-10 13:50:46
求助地震波神經網絡程序，共同交流！！
2013-05-11 08:14:19
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
求助大神 小的現在有個難題： 一組車重實時數據 對應一個車重的最終數值（一個一維數組輸入對應輸出一個數值） 這其中可能經過均值、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網絡 請教大神用什么神經網絡好求神經網絡程序
2016-07-14 13:35:44
1、加速神經網絡的必備開源項目 到底純FPGA適不適合這種大型神經網絡的設計？這個問題其實我們不適合回答，但是FPGA廠商是的實際操作是很有權威性的，現在不論是Intel還是Xilinx都沒有在
2022-10-24 16:10:50
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
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 14:19:12
最簡單的神經網絡
2019-09-11 11:57:36
一定的早熟收斂問題,引入一種自適應動態改變慣性因子的PSO算法,使算法具有較強的全局搜索能力.將此算法訓練的模糊神經網絡應用于語音識別中,結果表明,與BP算法相比,粒子群優化的模糊神經網絡具有較高
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
原文鏈接：【嵌入式AI部署&基礎網絡篇】輕量化神經網絡精述--MobileNet V1-3、ShuffleNet V1-2、NasNet深度神經網絡模型被廣泛應用在圖像分類、物體檢測等機器
2021-12-14 07:35:25
時空記憶。增加了幾個非局部模塊后，我們的“非局部神經網絡”結構能比二維和三維卷積網絡在視頻分類中取得更準確的結果。另外，非局部神經網絡在計算上也比三維卷積神經網絡更加經濟。我們在 Kinetics
2018-11-12 14:52:50
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 
基于自適應果蠅算法的神經網絡結構訓練_霍慧慧
2017-01-03 17:41:58
0 要訓練神經網絡，我們需要“訓練數據集”。訓練數據集是由對應目標z（期望輸出）的輸入信號（x_1和 x_2）組成。神經網絡的訓練是一個迭代過程。在每個迭代中，使用來自訓練數據集的新數據修改網絡節點的加權系數。整個迭代由前向計算和反向傳播兩個過程組成。
2017-10-18 18:20:308226 
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 任務中通過種群進化，選取適應度最高的權陣作為Map任務下一輪訓練的初始權陣，直至該權陣對所有輸入數據分片收斂。實驗結果表明，與現有方法相比，該方法可有效避免MapReduce訓練BP神經網絡時容易陷入局部收斂的問題，并大大減少訓練時間。
2017-11-23 15:07:4012 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 
這張圖就是我們的核心了，也是整個神經網絡的架構，只要能理解這個，那就OK了！首先我們來觀察整個結構，發現在神經網絡中是存在多個層的，有輸入層，隱層1，隱層2，輸出層。那么我們想要得到一個合適的結果，就必須通過這么多層得到最終的結果，
2020-04-17 14:51:112982 神經網絡是一個具有相連節點層的計算模型，其分層結構與大腦中的神經元網絡結構相似。神經網絡可通過數據進行學習，因此，可訓練其識別模式、對數據分類和預測未來事件。
2023-07-26 18:28:411623 
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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