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如何優(yōu)雅地將Swin Transformer模型部署到AX650N Demo板上?
今年來以ChatGPT為代表的大模型的驚艷效果,讓AI行業(yè)迎來了新的動力。各種AIGC的應用接踵而至。
2023-04-15 標簽:gpucnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2314 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的工作原理 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練過程
前文《卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介:什么是機器學習?》中,我們比較了在微控制器中運行經(jīng)典線性規(guī)劃程序與運行CNN的區(qū)別,并展示了CNN的優(yōu)勢。我們還探討了CIFAR...
2023-09-05 標簽:濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習 2313 0
FPGA實現(xiàn)LeNet-5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
LeNet-5 是一個經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),由 Yann LeCun 在 1990 年代設(shè)計,主要用于手寫數(shù)字識別任務(如 MNIST 數(shù)據(jù)集)...
2024-07-11 標簽:FPGAcnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2294 0
MATLAB殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計
我們都知道在CNN網(wǎng)絡(luò)中,輸入的是圖片的矩陣,也是最基本的特征,整個CNN網(wǎng)絡(luò)就是一個信息提取的過程,從底層的特征逐漸抽取到高度抽象的特征
2023-06-02 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MATLAB仿真cnn 2201 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 由各種類型的層組成,這些層協(xié)同工作以從輸入數(shù)據(jù)中學習分層表示。每個層在整體架構(gòu)中都發(fā)揮著獨特的作用。
在人工智能的浩瀚星空中,深度學習無疑是那顆最為耀眼的星辰。作為機器學習的一個分支,深度學習通過模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與功能,實現(xiàn)了對復雜數(shù)據(jù)的深度解析與...
2024-07-08 標簽:人工智能cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1980 0
圖像分割(Image Segmentation)是計算機視覺領(lǐng)域中的一項重要基礎(chǔ)技術(shù),是圖像理解中的重要一環(huán)。
基于CNN的大規(guī)模可穿戴傳感器運動數(shù)據(jù)分類
本文使用CNN來對可穿戴傳感器收集的大規(guī)模運動數(shù)據(jù)進行分類,同時對傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為不同的圖像格式輸入做出了比較。最佳性能配置以92.1%的準確率將50種...
Visual recognition 模型通常只能預測一組固定的預先確定的目標類別,這限制了在現(xiàn)實世界的可擴展能力,因為對于新的視覺概念類別和新的任務領(lǐng)...
方面級情感分析(Aspect-based Sentiment Analysis, ABSA)是一項細粒度的情感分析任務,主要針對句子級別的文本,分析文本...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中池化層的作用
在深度學習領(lǐng)域,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)以其卓越的圖像處理和計算機視覺能力而廣受歡迎。CNN由...
2024-07-03 標簽:深度學習cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1857 0
GRU是什么?GRU模型如何讓你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更聰明 掌握時間 掌握未來
大家平時經(jīng)常聽到的GRU是什么呢? 首先來認識下CNN,CNN指代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network),這是一種在人...
2024-06-13 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Gru深度學習 1782 0
什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?如何MATLAB實現(xiàn)CNN?
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN 或 ConvNet)是一種直接從數(shù)據(jù)中學習的深度學習網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。 CNN 特別適合在圖像中尋找模式以識別對象、類和類別。它們也能很...
基于VQVAE的長文本生成 利用離散code來建模文本篇章結(jié)構(gòu)的方法
寫在前面 近年來,多個大規(guī)模預訓練語言模型 GPT、BART、T5 等被提出,這些預訓練模型在自動文摘等多個文本生成任務上顯著優(yōu)于非預訓練語言模型。但對...
機器視覺(Machine Vision)是人工智能領(lǐng)域中發(fā)展迅速的一個重要分支,目前正處于不斷突破、走向成熟的階段。 ? 一般認為機器視覺是通過光學裝置...
Domain Model是后續(xù)開發(fā)的基礎(chǔ),據(jù)此可以得到兩個重要的中間描述:一個是用于硬件架構(gòu)設(shè)計的Domain Characteristics;另一個是...
什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對人工智能和機器學習的意義
隨著人工智能(AI)技術(shù)的快速發(fā)展,AI可以越來越多地支持以前無法實現(xiàn)或者難以實現(xiàn)的應用。本文基于此解釋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)及其對人工智能和機器學習...
如何用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)做CV的研究
用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)做CV的研究有不少,但通常是圍繞點云數(shù)據(jù)做文章,少有直接處理圖像數(shù)據(jù)的。其實與CNN把一張圖片看成一個網(wǎng)格、Transformer...
2022-08-16 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn圖卷積網(wǎng)絡(luò) 1519 0
當前,AI因為其CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))算法出色的表現(xiàn)在圖像識別領(lǐng)域占有舉足輕重的地位。基本的CNN算法需要大量的計算和數(shù)據(jù)重用,非常適合使用FPGA來實現(xiàn)。
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