麻省理工學(xué)院（MIT）的研究人員開(kāi)發(fā)出了一種可用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的高性能芯片，該芯片的處理速度可達(dá)其他處理器的7倍之多。
2018-03-19 15:20:02
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人工智能(AI)需要超強(qiáng)的計(jì)算能力，而Maxim則大大降低了AI計(jì)算所需的功耗。MAX78002是一款新型的AI微控制器，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在互聯(lián)網(wǎng)邊緣端以超低功耗運(yùn)行，將高能效的AI處理與經(jīng)過(guò)驗(yàn)證
2024-05-07 17:47:118270 
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
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(lài)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(jiǎn)介
2012-08-05 21:01:08
會(huì)在一個(gè)基于專(zhuān)門(mén)優(yōu)化的成像和視覺(jué) DSP 芯片的低功耗嵌入式平臺(tái)上運(yùn)行。圖 1 顯示了輕型嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生成過(guò)程。與原始網(wǎng)絡(luò)相比，這種技術(shù)可在當(dāng)今量產(chǎn)型車(chē)輛的有限功率預(yù)算下帶來(lái)高性能的神經(jīng)處理表
2017-12-21 17:11:34
基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2019-05-16 17:25:05
目前，在許多需要在本地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的“永遠(yuǎn)在線”的物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正在變得越來(lái)越普及，主要是因?yàn)榭梢杂行У赝瑫r(shí)減少數(shù)據(jù)傳輸導(dǎo)致的延時(shí)和功耗。 而談到針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們
2019-07-23 08:08:59
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
NMSIS NN 軟件庫(kù)是一組高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)核，旨在最大限度地提高 Nuclei N 處理器內(nèi)核上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能并最??大限度地減少其內(nèi)存占用。
該庫(kù)分為多個(gè)功能，每個(gè)功能涵蓋特定類(lèi)別
2025-10-29 06:08:21
請(qǐng)問(wèn)：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(méi)有關(guān)于這部分VI的幫助文檔，對(duì)于”BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)“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(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)是如何一直沒(méi)有具體實(shí)現(xiàn)一下：現(xiàn)看到一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于訓(xùn)練的輸入數(shù)據(jù):對(duì)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
python語(yǔ)言，可以很輕松地實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算，降低編程難度。下一篇文章，將通過(guò)具體代碼，演示基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫(xiě)圖形識(shí)別。
2019-03-03 22:10:19
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(jué)不是很難，只不過(guò)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(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)的一個(gè)代表，競(jìng)爭(zhēng)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(guò)程而開(kāi)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(duì)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(guò)程看成是一個(gè)“網(wǎng)絡(luò)”，通過(guò)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(lèi)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(wèn)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(jiǎn)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
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
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(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給服務(wù)器做inference（推理），結(jié)果再通過(guò)網(wǎng)絡(luò)返回給設(shè)備端。如今越來(lái)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)(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(duì)于這些非常中肯的問(wèn)題，我們似乎可以給出相對(duì)簡(jiǎn)明的答案。
2019-07-17 07:21:50
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)展及應(yīng)用轉(zhuǎn)載****地址：http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能研究的最新趨勢(shì)，作為一個(gè)
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(jí)結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用框架
2020-12-29 06:16:44
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(guò)Mnist數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。整體處理過(guò)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(guò)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(guò)對(duì)系統(tǒng)性能的學(xué)習(xí)來(lái)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(wèn)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(píng)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
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(jiǎn)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
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(cè)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(cè)能力輸出層：基于輸入和隱藏層的數(shù)據(jù)輸出預(yù)測(cè)
2021-07-12 08:02:11
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行特點(diǎn)，而且它還可以根據(jù)設(shè)計(jì)要求配置硬件結(jié)構(gòu)，例如根據(jù)實(shí)際需要，可靈活設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)的位寬等。隨著數(shù)字集成電路技術(shù)的飛速發(fā)展，F(xiàn)PGA芯片的處理能力得到了極大的提升，已經(jīng)完全可以承擔(dān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)壓縮
2019-08-08 06:11:30
訓(xùn)練過(guò)程與數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程進(jìn)行流水線化處理。具體來(lái)說(shuō)，我們將GPU的顯存劃分為三部分：第一部分存儲(chǔ)固定的數(shù)據(jù)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)以及源點(diǎn)的特征向量），第二部分存儲(chǔ)當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)（ 包括邊數(shù)據(jù)和匯點(diǎn)
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(jīng)網(wǎng)絡(luò)。不僅解決了一個(gè)可測(cè)試點(diǎn)問(wèn)題，并提高了辨識(shí)故障類(lèi)別的能力，而且在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練之前，利用主元分析降低了網(wǎng)絡(luò)輸入維數(shù)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)可以看出，這種方法不僅能實(shí)現(xiàn)模擬電路單軟軟故障診斷，也能實(shí)現(xiàn)多軟軟故障診斷，實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明：故障診斷率為100％。
2019-07-05 08:06:02
設(shè)備沒(méi)有連接的時(shí)候。 在這種情況下，需要一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)進(jìn)行信號(hào)預(yù)處理和執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平臺(tái)，需要最低功耗，尤其是在一個(gè)電池設(shè)備上運(yùn)行的時(shí)候。通過(guò)使用不同的工具(如 python 腳本) ，可以訓(xùn)練一個(gè)數(shù)...
2021-11-09 08:06:27
概述：ZISC78是由IBM和Sillicon聯(lián)合研發(fā)的一種具有自學(xué)習(xí)功能的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，它內(nèi)含78個(gè)神經(jīng)元；并且采用并行結(jié)構(gòu),運(yùn)行速度與神經(jīng)元數(shù)量無(wú)關(guān)；支持RBF/KNN算法；內(nèi)部可分為若干獨(dú)立子網(wǎng)...
2021-04-07 06:48:33
本文提出了一個(gè)基于FPGA 的信息處理的實(shí)例：一個(gè)簡(jiǎn)單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用Verilog 語(yǔ)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(hào)同 步的問(wèn)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(wèn)題。
2021-05-06 07:22:07
有提供編寫(xiě)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)程序服務(wù)的嗎？
2011-12-10 13:50:46
求助地震波
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，共同交流?。?/div>
2013-05-11 08:14:19
小女子做基于labview的蒸發(fā)過(guò)程中液位的控制，想使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制，請(qǐng)問(wèn)這個(gè)控制方法可以嗎？有誰(shuí)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(chē)重實(shí)時(shí)數(shù)據(jù) 對(duì)應(yīng)一個(gè)車(chē)重的最終數(shù)值（一個(gè)一維數(shù)組輸入對(duì)應(yīng)輸出一個(gè)數(shù)值） 這其中可能經(jīng)過(guò)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(guò)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(qǐng)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(guò)程，最好有程序哈，謝謝??！
2012-12-10 14:55:50
最簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-09-11 11:57:36
的研究具有重要意義.模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊系統(tǒng)相結(jié)合的新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，把它應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，使系統(tǒng)不僅具有非線性、自適應(yīng)性、魯棒性和自學(xué)習(xí)等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本來(lái)的優(yōu)勢(shì)，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
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(lèi)功能，有報(bào)酬。QQ470345140.
2013-08-25 09:57:14
哪個(gè)公司或者單位研發(fā)嗎？我在網(wǎng)上查神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片目前都是處于研發(fā)階段，沒(méi)有投入生產(chǎn)應(yīng)用，是這樣嗎？求解答，謝謝！
2018-08-15 20:35:04
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(qǐng)問(wèn)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
視覺(jué)任務(wù)中，并取得了巨大成功。然而，由于存儲(chǔ)空間和功耗的限制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在嵌入式設(shè)備上的存儲(chǔ)與計(jì)算仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。前面幾篇介紹了如何在嵌入式AI芯片上部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：【嵌入式AI開(kāi)發(fā)】篇五|實(shí)戰(zhàn)篇一：STM32cubeIDE上部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之pytorch搭建指紋識(shí)別模型.onnx...
2021-12-14 07:35:25
隱藏技術(shù): 一種基于前沿神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的新型人工智能處理器 Copy東京理工大學(xué)的研究人員開(kāi)發(fā)了一種名為“ Hiddenite”的新型加速器芯片，該芯片可以在計(jì)算稀疏“隱藏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”時(shí)達(dá)到最高的精度
2022-03-17 19:15:13
構(gòu)建了基于免疫算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型抗體網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)，系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)功能相結(jié)合，應(yīng)用于大型網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)任務(wù)，具有良好的可擴(kuò)充性；重點(diǎn)討論了新型抗體網(wǎng)絡(luò)
2009-05-28 11:16:19
11 在機(jī)器學(xué)習(xí)中，所有神經(jīng)元都有相同的初始狀態(tài)，就像白紙一樣，它們會(huì)隨著訓(xùn)練擁有各自的特定功能。在訓(xùn)練中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)「看到」了大量數(shù)據(jù)，每個(gè)神經(jīng)元都會(huì)成為識(shí)別數(shù)據(jù)中特定模式的專(zhuān)用結(jié)構(gòu)。在最底層，神經(jīng)元執(zhí)行
2018-07-15 07:29:001039 清華研發(fā)出了可支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的芯片，這可是重大突破，隨著AI硬件熱潮的不斷翻騰，中國(guó)的半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)也迎來(lái)了難得機(jī)遇，計(jì)算機(jī)芯片是AI成功的關(guān)鍵，可支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的芯片還只是中國(guó)科技界的一個(gè)縮影，中國(guó)要實(shí)現(xiàn)真正的科技強(qiáng)國(guó)，還需要一段時(shí)間。
2018-01-26 10:02:191160 近期，麻省理工學(xué)院的研究人員開(kāi)發(fā)了一種專(zhuān)用芯片，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的速度提高了 3 倍至 7 倍，同時(shí)將功耗降低了 95％。這將會(huì)使在智能手機(jī)上運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變得切實(shí)可行。
2018-03-06 10:22:073751 據(jù)MIT News報(bào)道，麻省理工學(xué)院（MIT）的研究人員開(kāi)發(fā)出了一種可用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的高性能芯片，該芯片的處理速度可達(dá)其他處理器的7倍之多，而所需的功耗卻比其他芯片少94-95%。
2018-03-15 16:47:323783 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 09:25:006526 本視頻主要詳細(xì)介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)，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 15:29:2214848 MIT的研究人員開(kāi)發(fā)出一種新型 “光子” 芯片，它使用光而不是電，并且在此過(guò)程中消耗相對(duì)較少的功率。該芯片用于處理大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效率比現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)高出數(shù)百萬(wàn)倍。模擬結(jié)果表明，光子芯片運(yùn)行光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效率是其電子芯片的1000萬(wàn)倍。
2019-06-12 14:04:494731 美國(guó)加州大學(xué)洛杉磯分校研發(fā)了一種光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可能可以生產(chǎn)出無(wú)需額外計(jì)算機(jī)處理就可立即識(shí)別物體的光學(xué)設(shè)備。
2020-04-15 17:13:042387 這并不是一種理想的狀態(tài)，因?yàn)檫@需要大量的通信帶寬，并且這意味著潛在的敏感數(shù)據(jù)正在被傳輸并存儲(chǔ)在不受用戶控制的服務(wù)器上。但是，圖形處理器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正常運(yùn)行需要大量的能量，這使得在電池電量有限的設(shè)備上運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不切實(shí)際。
2020-04-17 15:03:432928 受生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)啟發(fā)，研制出一種具有豐富動(dòng)態(tài)特性的人工樹(shù)突器件，構(gòu)建了包含突觸、樹(shù)突、胞體三種基本計(jì)算單元的新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，樹(shù)突功能顯著提升了網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確率，同時(shí)大幅降低了系統(tǒng)的功耗，增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)處理復(fù)雜任務(wù)的能力。
2020-07-05 11:39:182472 這篇文章為大家介紹了一下面向低功耗AI芯片上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，隨著這幾年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和硬件（CPU,GPU,FPGA,ASIC）的迅猛發(fā)展，深度學(xué)習(xí)在包...
2020-12-14 23:40:081511 ? ? 新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器 Maxim Integrated的新型MAX78000芯片，基于雙核MCU，結(jié)合了超低功耗深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，為高性能人工智能 (AI) 應(yīng)用提供所需的算力，是機(jī)器視覺(jué)
2021-01-04 11:48:494201 想要適應(yīng)自動(dòng)駕駛、控制機(jī)器人、醫(yī)療診斷等場(chǎng)景，就必須讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)快速變化的各種狀況。好消息是，麻省理工（MIT）計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室（CSAIL）的 Ramin Hasani 團(tuán)隊(duì)，已經(jīng)
2021-01-29 11:32:322931 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 09:14:444833 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)具有相連節(jié)點(diǎn)層的計(jì)算模型，其分層結(jié)構(gòu)與大腦中的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相似。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可通過(guò)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，因此，可訓(xùn)練其識(shí)別模式、對(duì)數(shù)據(jù)分類(lèi)和預(yù)測(cè)未來(lái)事件。
2023-07-26 18:28:415381 
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(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類(lèi)。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 17:07:365026 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network, ANN）是一種模仿人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，也被稱(chēng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural
2023-08-22 16:45:186057 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，簡(jiǎn)稱(chēng)CNN）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Networks，簡(jiǎn)稱(chēng)BPNN）是兩種
2024-07-02 14:24:037113 BP
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Network）和卷積
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡(jiǎn)稱(chēng)CNN）是兩種不同類(lèi)型的人工
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它們?cè)?/div>
2024-07-03 10:12:473381 反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Network，簡(jiǎn)稱(chēng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它通過(guò)反向傳播算法來(lái)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置，以達(dá)到最小化誤差的目的。BP
2024-07-03 11:00:201742 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片和普通芯片的區(qū)別是一個(gè)復(fù)雜而深入的話題，涉及到計(jì)算機(jī)科學(xué)、電子工程、人工智能等多個(gè)領(lǐng)域。 定義 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片（Neural Network Processor，簡(jiǎn)稱(chēng)NNP）是一種專(zhuān)門(mén)用于
2024-07-04 09:30:033060 引言 隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)算法在圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得了顯著的成果。然而，深度學(xué)習(xí)算法對(duì)計(jì)算資源的需求非常高，傳統(tǒng)的計(jì)算芯片已經(jīng)無(wú)法滿足其需求。因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片
2024-07-04 09:31:322343 人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片是一類(lèi)專(zhuān)門(mén)為深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計(jì)的處理器。它們具有高性能、低功耗、可擴(kuò)展等特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。以下是關(guān)于人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片的介紹
2024-07-04 09:33:372007 在探討深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks, DNNs）與基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（通常指?jìng)鹘y(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的區(qū)別時(shí)，我們需要從多個(gè)維度進(jìn)行深入分析。這些維度包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練機(jī)制、特征學(xué)習(xí)能力、應(yīng)用領(lǐng)域以及計(jì)算資源需求等方面。以下是對(duì)兩者區(qū)別的詳細(xì)闡述。
2024-07-04 13:20:362554 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，簡(jiǎn)稱(chēng)RNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，簡(jiǎn)稱(chēng)RNN）實(shí)際上是同一個(gè)概念，只是不同的翻譯方式
2024-07-04 14:54:592076 RNN（Recurrent Neural Network）是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而非遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有時(shí)間序列特性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠處理序列數(shù)據(jù)，具有記憶功能。以下是關(guān)于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹
2024-07-05 09:52:361514 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，簡(jiǎn)稱(chēng)ANNs）之間的關(guān)系與區(qū)別，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域中一個(gè)基礎(chǔ)且重要的話題。本文將從定義、結(jié)構(gòu)、算法、應(yīng)用及未來(lái)發(fā)展等多個(gè)方面，詳細(xì)闡述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的異同，以期為讀者提供一個(gè)全面而深入的理解。
2024-07-10 15:20:533040 已全部加載完成
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