神經網絡模型是一種機器學習模型，可以用于解決各種問題，尤其是在自然語言處理領域中，應用十分廣泛。具體來說，神經網絡模型可以用于以下幾個方面： 語言模型建模：神經網絡模型可以通過學習歷史文本數據來預測
2023-08-03 16:37:09
3428 、筆記本電腦或機架式服務器上訓練神經網絡時，這不是什么大問題。但是，許多部署深度學習模型的環境對 GPU 并不友好，比如自動駕駛汽車、工廠、機器人和許多智慧城市環境，在這些環境中硬件必須忍受熱、灰塵、濕度
2024-03-21 15:19:45
多層感知機 深度神經網絡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
03_深度學習入門_神經網絡和反向傳播算法
2019-09-12 07:08:05
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
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
制造業而言，深度學習神經網絡開辟了令人興奮的研究途徑。為了實現從諸如高速公路全程自動駕駛儀的短時輔助模式到專職無人駕駛旅行的自動駕駛，汽車制造業一直在尋求讓響應速度更快、識別準確度更高的方法，而深度
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
遞歸神經網絡（RNN）RNN是最強大的模型之一，它使我們能夠開發如分類、序列數據標注、生成文本序列（例如預測下一輸入詞的SwiftKey keyboard應用程序），以及將一個序列轉換為另一個序列
2022-07-20 09:27:59
在一起，計算機就會判定這是一只貓！ C、遞歸神經網絡遞歸神經網絡是一種深度神經網絡，它將相同的權重遞歸地應用在神經網絡架構上，以拓撲排序的方式遍歷給定結構，從而在大小可變的輸入結構上可以做出結構化的預測
2018-06-05 10:11:50
求一個simulink的蓄電池用BP神經網絡PID控制電機加速勻速減速運動的模型仿真
2020-02-22 02:17:03
FPGA加速的關鍵因素是什么？EdgeBoard中神經網絡算子在FPGA中的實現方法是什么？
2021-09-28 06:37:44
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
對神經網絡的學習，講解其工作原理。4.基于PYNQ-Z2，用python實現一個神經網絡。5.訓練和測試神經網絡，完成神經網絡最經典的入門實驗--手寫數字識別。6.如時間充足，會利用板子上
2019-01-09 14:48:59
作品簡介這次試用PYNQ-Z2作品“基于PYNQ平臺的神經網絡自動駕駛小車”，在PYNQ平臺上對車載攝像頭圖像高速采集、預處理，并在FPGA上搭建神經網絡，使用圖像輸入生成小車運動的控制信號，實現小車自動駕駛
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
python語言，可以很輕松地實現復雜的數學運算，降低編程難度。下一篇文章，將通過具體代碼，演示基于神經網絡的手寫圖形識別。
2019-03-03 22:10:19
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
FPGA實現。易于適應新的神經網絡結構深度學習是一個非常活躍的研究領域，每天都在設計新的 DNN。其中許多結合了現有的標準計算，但有些需要全新的計算方法。特別是在具有特殊結構的網絡難以在 GPU 上
2023-02-17 16:56:59
簡單理解LSTM神經網絡
2021-01-28 07:16:57
摘要： 在2018年3月13日云棲社區，來自哈爾濱工業大學的沈俊楠分享了典型模式-深度神經網絡入門。本文詳細介紹了關于深度神經網絡的發展歷程，并詳細介紹了各個階段模型的結構及特點。哈爾濱工業大學的沈
2018-05-08 15:57:47
本文使用keras搭建神經網絡，實現基于深度學習算法的股票價格預測。本文使用的數據來源為tushare，一個免費開源接口；且只取開票價進行預測。import numpy as npimport
2022-02-08 06:40:03
OpenCv-C++-深度神經網絡（DNN）模塊-使用FCN模型實現圖像分割
2019-05-28 07:33:35
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
十余年來快速發展的嶄新領域，越來越受到研究者的關注。卷積神經網絡（CNN）模型是深度學習模型中最重要的一種經典結構，其性能在近年來深度學習任務上逐步提高。由于可以自動學習樣本數據的特征表示，卷積
2022-08-02 10:39:39
【深度學習】卷積神經網絡CNN
2020-06-14 18:55:37
《深度學習工程師-吳恩達》03卷積神經網絡—深度卷積網絡：實例探究 學習總結
2020-05-22 17:15:57
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
多種復雜的網絡模型結構。完善的文檔： 擁有 API 文檔，入門指南，優化指南。入門簡單： 多個從簡單到復雜的例子，完全開源。MCU 上的神經網絡能做什么？語音關鍵詞識別 （KeyWord
2019-05-01 19:03:01
我們可以對神經網絡架構進行優化，使之適配微控制器的內存和計算限制范圍，并且不會影響精度。我們將在本文中解釋和探討深度可分離卷積神經網絡在 Cortex-M 處理器上實現關鍵詞識別的潛力。關鍵詞識別
2021-07-26 09:46:37
STM32CubeMx.AI的使用歡迎使用Markdown編輯器在STM32論壇中看到這樣一個視頻：在視頻中，在STM32上驗證神經網絡模型（HAR人體活動識別），一般需要STM32-F3/F4/L4/F7/L7系列高性能單片機，運行網絡模型一般需要3MB以上的閃存空間，單片機顯然不支持這...
2021-08-03 06:59:41
在xr806板子上如何實現用ncnn跑神經網絡mnis呢？
2021-12-28 06:51:07
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
的激光雷達物體識別技術一直難以在嵌入式平臺上實時運行。經緯恒潤經過潛心研發，攻克了深度神經網絡在嵌入式平臺部署所面臨的算子定制與加速、量化策略、模型壓縮等難題，率先實現了高性能激光檢測神經網絡并成功地在嵌入式平臺（德州儀TI TDA4系列）上完成部署。系統功能目前該系統：?支持接入禾賽Pandar 40和
2021-12-21 07:59:18
基于深度神經網絡的激光雷達物體識別系統及其嵌入式平臺部署
2021-01-04 06:26:23
【作者】：劉晉明;劉年生;【來源】：《廈門大學學報(自然科學版)》2010年02期【摘要】：利用具有順序和并行執行的特點的VHDL語言,設計并實現了基于神經網絡混沌吸引子的公鑰加密算法,在編
2010-04-24 09:15:41
FPGA 上實現卷積神經網絡 (CNN)。CNN 是一類深度神經網絡，在處理大規模圖像識別任務以及與機器學習類似的其他問題方面已大獲成功。在當前案例中,針對在 FPGA 上實現 CNN 做一個可行性研究
2019-06-19 07:24:41
有很多方法可以將經過訓練的神經網絡模型部署到移動或嵌入式設備上。不同的框架在各種平臺上支持Arm，包括TensorFlow、PyTorch、Caffe2、MxNet和CNTK，如Android
2023-08-02 06:43:57
不確定因素影響，并且隨著可編程片上系統SoPC和大規模現場可編程門陣列FPGA的出現，為神經網絡控制器的硬件實現提供了新的載體。
2019-08-12 06:25:35
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
(Digital Signal Processor)相比，現場可編程門陣列(Field Programma-ble Gate Array，FPGA)在神經網絡的實現上更具優勢。DSP處理器在處理時采用指令順序執行
2019-08-08 06:11:30
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
本文提出了一個基于FPGA 的信息處理的實例：一個簡單的人工神經網絡應用Verilog 語言描述，該數據流采用模塊化的程序設計，并考慮了模塊間數據傳輸信號同 步的問題，有效地解決了人工神經網絡并行數據處理的問題。
2021-05-06 07:22:07
例如BP神經網絡
2018-03-07 19:44:24
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
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
脈沖耦合神經網絡（PCNN）在FPGA上的實現，實現數據分類功能，有報酬。QQ470345140.
2013-08-25 09:57:14
解析深度學習：卷積神經網絡原理與視覺實踐
2020-06-14 22:21:12
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
`將非局部計算作為獲取長時記憶的通用模塊，提高神經網絡性能在深度神經網絡中，獲取長時記憶（long-range dependency）至關重要。對于序列數據（例如語音、語言），遞歸運算
2018-11-12 14:52:50
提出了一種基于NARMAX模型的小波神經網絡結構確定和權系數估計算法．采用NARMAX模型和雙正交小波函數來構造小波神經網絡，識別人臉圖像，實驗結果表明用本文構造的小波神經網絡能
2011-09-27 17:31:19
28 蛋白質二級結構預測是結構生物學中的一個重要問題。針對八類蛋白質二級結構預測，提出了一種基于遞歸神經網絡和前饋神經網絡的深度學習預測算法。該算法通過雙向遞歸神經網絡建模氨基酸間的局部和長程相互作用
2017-12-03 09:41:149 近日，來自愛丁堡大學的研究人員提出了一種結合深度神經網絡和樹模型的新型模型——深度神經決策樹(Deep Neural Decision Trees, DNDT)。
2018-08-19 09:14:4411857 計算量的方案。本文將闡釋深度學習和FPGA各自的結構特點以及為什么用FPGA加速深度學習是有效的，并且將介紹一種遞歸神經網絡（RNN）在FPGA平臺上的實現方案。
2018-09-12 16:53:301992 納稅評估是一項重要而復雜的工作。針對目前尚無十分有效的納稅評估預警模型的情況，提出利用遞歸神經網絡（RNN）建立納稅評估預警模型的方法，利用RNN的方法選出有涉稅疑點的企業，解決了預警模型無疑點指向性的問題。通過建立行業的納稅評估預警模型，并進行驗證分析，表明該方法可行。
2018-11-16 10:42:0111 本文檔的詳細介紹的是快速了解神經網絡與深度學習的教程資料免費下載主要內容包括了：機器學習概述，線性模型，前饋神經網絡，卷積神經網絡，循環神經網絡，網絡優化與正則化，記憶與注意力機制，無監督學習，概率圖模型，玻爾茲曼機，深度信念網絡，深度生成模型，深度強化學習
2019-02-11 08:00:0025 如何基于深度神經網絡設計一個端到端的自動駕駛模型？如何設計一個基于增強學習的自動駕駛決策系統？
2019-04-29 16:44:054404 
上逐步提高。由于可以自動學習樣本數據的特征表示，卷積神經網絡已經廣泛應用于圖像分類、目標檢測、語乂分割以及自然語言處理等領域。首先分析了典型卷積神經網絡模型為提髙其性能増加網絡深度以及寬度的模型結構，分析了采用注
2021-04-02 15:29:0420 近年來，隨著深度學習的飛速發展，深度神經網絡受到了越來越多的關注，在許多應用領域取得了顯著效果。通常，在較高的計算量下，深度神經網絡的學習能力隨著網絡層深度的増加而不斷提高，因此深度神經網絡在大型
2021-04-12 10:26:5920 神經網絡模型原理介紹說明。
2021-04-21 09:40:467 基于FPGA的RBF神經網絡硬件實現說明。
2021-04-28 11:24:2325 基于FPGA的神經網絡硬件實現方法說明。
2021-06-01 09:35:1637 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 09:14:442252 有個事情可能會讓初學者驚訝：神經網絡模型并不復雜！『神經網絡』這個詞讓人覺得很高大上，但實際上神經網絡算法要比人們想象的簡單。
這篇文章完全是為新手準備的。我們會通過用Python從頭實現一個神經網絡來理解神經網絡的原理。本文的脈絡是：
2023-02-27 15:05:34451 
有個事情可能會讓初學者驚訝：神經網絡模型并不復雜！『神經網絡』這個詞讓人覺得很高大上，但實際上神經網絡算法要比人們想象的簡單。
這篇文章完全是為新手準備的。我們會通過用Python從頭實現一個神經網絡來理解神經網絡的原理。本文的脈絡是：
2023-02-27 15:06:13377 
有個事情可能會讓初學者驚訝：神經網絡模型并不復雜！『神經網絡』這個詞讓人覺得很高大上，但實際上神經網絡算法要比人們想象的簡單。
這篇文章完全是為新手準備的。我們會通過用Python從頭實現一個神經網絡來理解神經網絡的原理。本文的脈絡是：
2023-02-27 15:06:18467 
有個事情可能會讓初學者驚訝：神經網絡模型并不復雜！『神經網絡』這個詞讓人覺得很高大上，但實際上神經網絡算法要比人們想象的簡單。
這篇文章完全是為新手準備的。我們會通過用Python從頭實現一個神經網絡來理解神經網絡的原理。本文的脈絡是：
2023-02-27 15:06:21443 
神經網絡(MLP)，卷積神經網絡(CNN)和遞歸神經網絡(RNN)。 2、什么是深度神經網絡 機器學習是一門多領域交叉學科，專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工
2023-05-15 14:20:01549 
在本文中，我們將了解深度神經網絡的基礎知識和三個最流行神經網絡：多層神經網絡(MLP)，卷積神經網絡(CNN)和遞歸神經網絡(RNN)。
2023-05-15 14:19:181096 
電子發燒友網站提供《PyTorch教程之從零開始的遞歸神經網絡實現.pdf》資料免費下載
2023-06-05 09:55:210 電子發燒友網站提供《PyTorch教程9.6之遞歸神經網絡的簡潔實現.pdf》資料免費下載
2023-06-05 09:56:100 電子發燒友網站提供《PyTorch教程10.3之深度遞歸神經網絡.pdf》資料免費下載
2023-06-05 15:12:030 電子發燒友網站提供《PyTorch教程10.4之雙向遞歸神經網絡.pdf》資料免費下載
2023-06-05 15:13:290 (MLP)，卷積神經網絡(CNN)和遞歸神經網絡(RNN)。2、什么是深度神經網絡機器學習是一門多領域交叉學科，專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取
2023-05-17 09:59:19945 
一。其主要應用領域在計算機視覺和自然語言處理中，最初是由Yann LeCun等人在20世紀80年代末和90年代初提出的。隨著近年來計算機硬件性能的提升和深度學習技術的發展，CNN在很多領域取得了重大的進展和應用。 一、卷積神經網絡模型 （一）卷積層（Convolutional Layer） 卷積神經網絡最
2023-08-17 16:30:30806 卷積神經網絡模型有哪些？卷積神經網絡包括哪幾層內容？ 卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度學習領域中最廣泛應用的模型之一，主要應用于圖像、語音
2023-08-21 16:41:521305 卷積神經網絡模型原理 卷積神經網絡模型結構? 卷積神經網絡是一種深度學習神經網絡，是在圖像、語音、文本和視頻等方面的任務中最有效的神經網絡之一。它的總體思想是使用在輸入數據之上的一系列過濾器來捕捉
2023-08-21 16:41:58603 深度神經網絡是一種基于神經網絡的機器學習算法，其主要特點是由多層神經元構成，可以根據數據自動調整神經元之間的權重，從而實現對大規模數據進行預測和分類。卷積神經網絡是深度神經網絡的一種，主要應用于圖像和視頻處理領域。
2023-08-21 17:07:361860 常見的卷積神經網絡模型 典型的卷積神經網絡模型 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）是深度學習中最流行的模型之一，其結構靈活，處理圖像、音頻、自然語言
2023-08-21 17:11:411641 cnn卷積神經網絡模型 卷積神經網絡預測模型 生成卷積神經網絡模型? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種深度學習神經網絡，最初被廣泛應用于計算機
2023-08-21 17:11:47680 卷積神經網絡模型搭建 卷積神經網絡模型是一種深度學習算法。它已經成為了計算機視覺和自然語言處理等各種領域的主流算法，具有很大的應用前景。本篇文章將詳細介紹卷積神經網絡模型的搭建過程，為讀者提供一份
2023-08-21 17:11:49543 卷積神經網絡模型的優缺點? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種從圖像、視頻、聲音和一系列多維信號中進行學習的深度學習模型。它在計算機視覺、語音識別
2023-08-21 17:15:191881 神經網絡模型是一種通過模擬生物神經元間相互作用的方式實現信息處理和學習的計算機模型。它能夠對輸入數據進行分類、回歸、預測和聚類等任務，已經廣泛應用于計算機視覺、自然語言處理、語音處理等領域。下面將就神經網絡模型的概念和工作原理，構建神經網絡模型的常用方法以及神經網絡模型算法介紹進行詳細探討。
2023-08-28 18:25:27582
電子發燒友App
工商網監
評論