美國(guó)斯坦福大學(xué)的研究人員已經(jīng)證明，可以直接在光學(xué)芯片上訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這一重大突破表明，光學(xué)電路可以實(shí)現(xiàn)基于電子的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵功能，進(jìn)而可以以更便宜、更快速和更節(jié)能的方式執(zhí)行語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等復(fù)雜任務(wù)。
2018-07-30 08:48:49
6741 為了訓(xùn)練出高效可用的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在訓(xùn)練時(shí)必須要避免過(guò)擬合的現(xiàn)象。過(guò)擬合現(xiàn)象的優(yōu)化方法通常有三種。
2020-12-02 14:17:242322 
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模中，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該有多復(fù)雜的問(wèn)題，即它應(yīng)該有多少層，或者它的濾波器矩陣應(yīng)該有多大。這個(gè)問(wèn)題沒(méi)有簡(jiǎn)單的答案。與此相關(guān)，討論網(wǎng)絡(luò)過(guò)擬合和欠擬合非常重要。過(guò)擬合是模型過(guò)于復(fù)雜
2023-11-24 15:35:47237 
英特爾正與百度合作開(kāi)發(fā)英特爾? Nervana?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練處理器（NNP-T）。這一合作包括全新定制化加速器，以實(shí)現(xiàn)極速訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的目的。
2019-07-05 17:25:00847 STM32CubeMx.AI的使用歡迎使用Markdown編輯器在STM32論壇中看到這樣一個(gè)視頻：在視頻中，在STM32上驗(yàn)證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（HAR人體活動(dòng)識(shí)別），一般需要STM32-F3/F4/L4/F7/L7系列高性能單片機(jī)，運(yùn)行網(wǎng)絡(luò)模型一般需要3MB以上的閃存空間，單片機(jī)顯然不支持這...
2021-08-03 06:59:41
問(wèn)題最近在Ubuntu上使用Nvidia GPU訓(xùn)練模型的時(shí)候，沒(méi)有問(wèn)題，過(guò)一會(huì)再訓(xùn)練出現(xiàn)非常卡頓，使用nvidia-smi查看發(fā)現(xiàn)，顯示GPU的風(fēng)扇和電源報(bào)錯(cuò)：解決方案自動(dòng)風(fēng)扇控制在nvidia
2022-01-03 08:24:09
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時(shí)的優(yōu)化首先是對(duì)模型的當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行誤差估計(jì)，然后為了減少下一次評(píng)估的誤差，需要使用一個(gè)能夠表示錯(cuò)誤函數(shù)對(duì)權(quán)重進(jìn)行更新，這個(gè)函數(shù)被稱為損失函數(shù)。損失函數(shù)的選擇與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型從示例中學(xué)
2022-10-20 17:14:15
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
的系統(tǒng)。在訓(xùn)練階段，開(kāi)發(fā)商利用諸如 Caffe 等的框架對(duì) CNN 進(jìn)行訓(xùn)練及優(yōu)化。參考圖像數(shù)據(jù)庫(kù)用于確定網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元的最佳權(quán)重參數(shù)。訓(xùn)練結(jié)束即可采用傳統(tǒng)方法在 CPU、GPU 或 FPGA 上生成網(wǎng)絡(luò)
2017-12-21 17:11:34
，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父Hiton始終堅(jiān)持計(jì)算機(jī)能夠像人類一樣思考，用直覺(jué)而非規(guī)則。盡管這一觀點(diǎn)被無(wú)數(shù)人質(zhì)疑過(guò)無(wú)數(shù)次，但隨著數(shù)據(jù)的不斷增長(zhǎng)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷進(jìn)步，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始在語(yǔ)音和圖像等方面超越基于邏輯的人
2018-06-05 10:11:50
CV之YOLOv3：深度學(xué)習(xí)之計(jì)算機(jī)視覺(jué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Yolov3-5clessses訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集全程記錄
2018-12-24 11:51:47
CV之YOLO：深度學(xué)習(xí)之計(jì)算機(jī)視覺(jué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)tiny-yolo-5clessses訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集全程記錄
2018-12-24 11:50:57
工智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)可歸納為以下幾個(gè)步驟：（1）準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集在傳統(tǒng)的有監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中，數(shù)據(jù)集對(duì)最終的算法性能起著決定性的關(guān)鍵作用。因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練的首要任務(wù)，就是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集的搜集工作。在機(jī)器視覺(jué)任務(wù)中，有
2020-05-18 17:13:24
我們在使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或其他變體時(shí)，通常都希望對(duì)模型的架構(gòu)可以進(jìn)行可視化的查看，因?yàn)檫@樣我們可以 在定義和訓(xùn)練多個(gè)模型時(shí)，比較不同的層以及它們放置的順序?qū)Y(jié)果的影響。還有可以更好地理
2022-11-02 14:55:04
遞歸網(wǎng)絡(luò)newelm 創(chuàng)建一Elman遞歸網(wǎng)絡(luò)2. 網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用函數(shù)sim 仿真一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)init 初始化一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)adapt 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)化train 訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3. 權(quán)函數(shù)dotprod
2009-09-22 16:10:08
我在MATLAB中進(jìn)行了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練，然后將訓(xùn)練好的模型的閾值和權(quán)值導(dǎo)出來(lái)，移植到STM32F407單片機(jī)上進(jìn)行計(jì)算，但是在單片機(jī)上的計(jì)算結(jié)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
本教程以實(shí)際應(yīng)用、工程開(kāi)發(fā)為目的，著重介紹模型訓(xùn)練過(guò)程中遇到的實(shí)際問(wèn)題和方法。在機(jī)器學(xué)習(xí)模型開(kāi)發(fā)中，主要涉及三大部分，分別是數(shù)據(jù)、模型和損失函數(shù)及優(yōu)化器。本文也按順序的依次介紹數(shù)據(jù)、模型和損失函數(shù)
2018-12-21 09:18:02
Processing Engine(NPE) SDK主要是幫助開(kāi)發(fā)者在驍龍移動(dòng)平臺(tái)的Caffe/Caffe2或TensorFlow上運(yùn)行一個(gè)或者幾個(gè)被訓(xùn)練過(guò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.幫助開(kāi)發(fā)者節(jié)省時(shí)間并且優(yōu)化在驍龍?jiān)O(shè)備上
2018-09-27 09:58:39
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
`本篇主要介紹：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源、簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、更多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟：訓(xùn)練與預(yù)測(cè)、訓(xùn)練的兩階段：正向推演與反向傳播、以TensorFlow + Excel表達(dá)訓(xùn)練流程以及AI普及化教育之路。`
2020-11-05 17:48:39
對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，講解其工作原理。4.基于PYNQ-Z2，用python實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。5.訓(xùn)練和測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最經(jīng)典的入門實(shí)驗(yàn)--手寫數(shù)字識(shí)別。6.如時(shí)間充足，會(huì)利用板子上
2019-01-09 14:48:59
項(xiàng)目名稱：基于PYNQ的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速試用計(jì)劃：申請(qǐng)理由：本人研究生在讀，想要利用PYNQ深入探索卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件加速，在PYNQ上實(shí)現(xiàn)圖像的快速處理項(xiàng)目計(jì)劃：1、在PC端實(shí)現(xiàn)Lnet網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
2018-12-19 11:37:22
硬件的連接；2. 編寫底盤驅(qū)動(dòng)程序，達(dá)到根據(jù)PYNQ發(fā)出的控制信號(hào)控制底盤運(yùn)動(dòng)的功能；3. 在PYNQ平臺(tái)編寫采集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集使用的手動(dòng)控制程序，編寫自動(dòng)駕駛程序；4. 搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采集訓(xùn)練數(shù)據(jù)
2019-03-02 23:10:52
開(kāi)發(fā)流程在了解推理機(jī)工作內(nèi)容的基礎(chǔ)上，就需要知道其使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算是怎么得到的。在應(yīng)用層次，其實(shí)就是一堆加權(quán)系數(shù)的加減乘除運(yùn)算將輸入數(shù)據(jù)計(jì)算出一個(gè)推論結(jié)果。然而這里存在一個(gè)加權(quán)系數(shù)怎么得到的問(wèn)題，這就
2020-07-22 22:56:39
，神經(jīng)元才會(huì)生成輸出。因此，通過(guò)類比，我們可以知道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在輸入值的加權(quán)和的基礎(chǔ)上應(yīng)用了非線性函數(shù)。 圖2（a）展示了計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的示意圖，圖的最左邊是接受數(shù)值的“輸入層”。這些值被傳播到中間層神經(jīng)
2017-06-14 21:01:14
指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)新知識(shí)的同時(shí)要保持對(duì)之前學(xué)習(xí)的知識(shí)的記憶，而不是狗熊掰棒子SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)型的無(wú)監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它能將高維輸入數(shù)據(jù)映射到低維空間（通常為二維），同時(shí)保持輸入數(shù)據(jù)在高維空間
2019-07-21 04:30:00
在各個(gè)領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用，例如金融網(wǎng)絡(luò)、交通網(wǎng)絡(luò)、教育網(wǎng)絡(luò)等。時(shí)序圖是包含時(shí)間屬性的圖數(shù)據(jù)。在金融交易領(lǐng)域，時(shí)間屬性是反欺詐、反套現(xiàn)等眾多應(yīng)用場(chǎng)景的重要屬性。因此如何對(duì)時(shí)序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行高效的訓(xùn)練和推理
2022-09-28 10:34:13
這個(gè)網(wǎng)絡(luò)輸入和相應(yīng)的輸出來(lái)“訓(xùn)練”這個(gè)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)根據(jù)輸入和輸出不斷地調(diào)節(jié)自己的各節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)值來(lái)滿足輸入和輸出。這樣，當(dāng)訓(xùn)練結(jié)束后，我們給定一個(gè)輸入，網(wǎng)絡(luò)便會(huì)根據(jù)自己已調(diào)節(jié)好的權(quán)值計(jì)算出一個(gè)輸出。這就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)單原理。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理下載-免費(fèi)
2008-06-19 14:40:42
通過(guò)堆疊卷積層使得模型更深更寬，同時(shí)借助GPU使得訓(xùn)練再可接受的時(shí)間范圍內(nèi)得到結(jié)果，推動(dòng)了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)甚至是深度學(xué)習(xí)的發(fā)展。下面是AlexNet的架構(gòu)：AlexNet的特點(diǎn)有：1.借助擁有1500萬(wàn)標(biāo)簽
2018-05-08 15:57:47
優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法有哪些？
2022-09-06 09:52:36
請(qǐng)問(wèn)用matlab編程進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)時(shí)，訓(xùn)練結(jié)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(jìn)行外推預(yù)測(cè)？
2014-02-08 14:23:06
本文首先簡(jiǎn)單的選取了少量的樣本并進(jìn)行樣本歸一化，這樣就得到了可供訓(xùn)練的訓(xùn)練集和測(cè)試集。然后訓(xùn)練了400×25×2的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最后對(duì)最初步的模型進(jìn)行了誤差分析并找到了一種效果顯著的提升方法！
2021-07-12 06:49:37
采用并提高他們的生產(chǎn)力。采用降低精度的浮點(diǎn)格式帶來(lái)了許多好處。直到幾年前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練主要是使用 IEEE 標(biāo)準(zhǔn)的 32 位浮點(diǎn)數(shù)來(lái)計(jì)算的。發(fā)現(xiàn)具有越來(lái)越多層的大型網(wǎng)絡(luò)在 NN 任務(wù)中越
2022-09-15 15:15:46
十余年來(lái)快速發(fā)展的嶄新領(lǐng)域，越來(lái)越受到研究者的關(guān)注。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型是深度學(xué)習(xí)模型中最重要的一種經(jīng)典結(jié)構(gòu)，其性能在近年來(lái)深度學(xué)習(xí)任務(wù)上逐步提高。由于可以自動(dòng)學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的特征表示，卷積
2022-08-02 10:39:39
。圖2.一個(gè)小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。圖3.使用CIFAR-10數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的CIFAR網(wǎng)絡(luò)模型。CIFAR-10 是一個(gè)常用于訓(xùn)練 CIFAR 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特定數(shù)據(jù)集。它由 60，000 張 32 × 32 張彩色
2023-02-23 20:11:10
1、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)長(zhǎng)尾數(shù)據(jù)集識(shí)別的技巧包 最近，長(zhǎng)尾識(shí)別持續(xù)引起關(guān)注，產(chǎn)生了很多不同的方法，這些方法屬于不同的范式，度量學(xué)習(xí)，元學(xué)習(xí)和知識(shí)遷移。盡管這些方法在長(zhǎng)尾數(shù)據(jù)集上取得了穩(wěn)定的精度的提升，但是
2022-11-30 15:26:31
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
多種復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)。完善的文檔： 擁有 API 文檔，入門指南，優(yōu)化指南。入門簡(jiǎn)單： 多個(gè)從簡(jiǎn)單到復(fù)雜的例子，完全開(kāi)源。MCU 上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能做什么？語(yǔ)音關(guān)鍵詞識(shí)別 （KeyWord
2019-05-01 19:03:01
我們可以對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，使之適配微控制器的內(nèi)存和計(jì)算限制范圍，并且不會(huì)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)在 Cortex-M 處理器上實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞識(shí)別的潛力。關(guān)鍵詞識(shí)別
2021-07-26 09:46:37
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
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
。———————————————————————————— 最終，我們用了不到20分鐘的時(shí)間，在8核筆記本電腦的CPU上對(duì)這一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了訓(xùn)練。 訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括7600+張標(biāo)記的圖片。下載后，會(huì)有兩個(gè)文件夾，分別
2018-05-03 20:19:47
FPGA 上實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)。CNN 是一類深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在處理大規(guī)模圖像識(shí)別任務(wù)以及與機(jī)器學(xué)習(xí)類似的其他問(wèn)題方面已大獲成功。在當(dāng)前案例中,針對(duì)在 FPGA 上實(shí)現(xiàn) CNN 做一個(gè)可行性研究
2019-06-19 07:24:41
基于遺傳優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電子舌在黃酒檢測(cè)中的應(yīng)用采用遺傳學(xué)習(xí)算法和誤差反向傳播（BP）算法相結(jié)合的混合算法來(lái)訓(xùn)練前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂質(zhì)量和收斂速度，并將此算法運(yùn)用到電子舌對(duì)黃酒
2009-09-19 09:32:15
本文介紹了如何使用Keras框架，搭建一個(gè)小型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-多層感知器，并通過(guò)給定數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算訓(xùn)練，最好將訓(xùn)練得到的模型提取出參數(shù)，放在51單片機(jī)上進(jìn)行運(yùn)行。
2021-11-22 07:00:41
有很多方法可以將經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到移動(dòng)或嵌入式設(shè)備上。不同的框架在各種平臺(tái)上支持Arm，包括TensorFlow、PyTorch、Caffe2、MxNet和CNTK，如Android
2023-08-02 06:43:57
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
訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并移植到Lattice FPGA上，通常需要開(kāi)發(fā)人員既要懂軟件又要懂?dāng)?shù)字電路設(shè)計(jì)，是個(gè)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(chǔ)上做
2020-11-26 07:46:03
稱為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能完成圖像數(shù)據(jù)的壓縮處理。在圖像壓縮中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理優(yōu)勢(shì)在于：巨量并行性；信息處理和存儲(chǔ)單元結(jié)合在一起；自組織自學(xué)習(xí)功能。與傳統(tǒng)的數(shù)字信號(hào)處理器DSP
2019-08-08 06:11:30
提高吞吐量、提高訓(xùn)練性能。綜上，針對(duì)時(shí)序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的高額設(shè)備間通信開(kāi)銷問(wèn)題，本文提出了局部性感知的數(shù)據(jù)劃分策略和高效的任務(wù)調(diào)度策略，以縮減時(shí)序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)的通信開(kāi)銷。同時(shí)本文在時(shí)序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中
2022-09-28 10:37:20
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在AI中具有舉足輕重的地位，除了找到最好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集之外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的另一個(gè)挑戰(zhàn)是如何在嵌入式設(shè)備上實(shí)現(xiàn)它，同時(shí)優(yōu)化性能和功率效率。 使用云計(jì)算并不總是一個(gè)選項(xiàng)，尤其是當(dāng)
2021-11-09 08:06:27
當(dāng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于應(yīng)用的時(shí)候，權(quán)值是不是不能變了？？？？就是已經(jīng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是不是相當(dāng)于得到一個(gè)公式了，權(quán)值不能變了
2016-10-24 21:55:22
工作探索了如何在小型數(shù)據(jù)集上從頭開(kāi)始訓(xùn)練ViT。也有工作在探索如何在24小時(shí)內(nèi)對(duì)文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練BERT模型，但它使用8個(gè)GPU的服務(wù)器，而作者將自己限制在單個(gè)GPU。Primer建議尋找
2022-11-24 14:56:31
、檢測(cè)和分割等視覺(jué)任務(wù)，因?yàn)樗鼈?b class="flag-6" style="color: red">在已建立的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集（如Imagenet、COCO、PascalVOC、ADE20K和其他類似數(shù)據(jù)集）上具有很強(qiáng)的性能。當(dāng)在移動(dòng)設(shè)備等資源普遍受限的邊緣設(shè)備上部署cnn
2022-10-13 14:46:42
能力訓(xùn)練出規(guī)模足夠大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)使用現(xiàn)有的海量數(shù)據(jù)集。具體來(lái)說(shuō)，即使你積累了更多的數(shù)據(jù)，但應(yīng)用在類似于對(duì)數(shù)幾率回歸（logistic regression）這樣較傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)算法上，其性能表現(xiàn)
2018-11-30 16:45:03
可以輕松快速地進(jìn)行原型設(shè)計(jì)。它支持各種 DNN，如RNN、CNN，甚至是兩者的組合。任何深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)都由四個(gè)重要部分組成：數(shù)據(jù)集、定義模型（網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)）、訓(xùn)練/學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)/評(píng)估。可以在
2020-07-28 14:34:04
嵌入式設(shè)備自帶專用屬性，不適合作為隨機(jī)性很強(qiáng)的人工智能深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái)。想象用S3C2440訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法都會(huì)頭皮發(fā)麻，PC上的I7、GPU上都很吃力，大部分都要依靠服務(wù)器來(lái)訓(xùn)練。但是一旦算法訓(xùn)練
2021-08-17 08:51:57
請(qǐng)問(wèn)用matlab編程進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)時(shí)，訓(xùn)練結(jié)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(jìn)行外推預(yù)測(cè)？
2014-02-08 14:19:12
用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)訓(xùn)練的圖像數(shù)據(jù)集
2021-02-26 07:35:08
針對(duì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練采用BP算法比較依賴于網(wǎng)絡(luò)的初始條件,訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng),容易陷入局部極值的缺點(diǎn),利用粒子群優(yōu)化算法(PSO)的全局搜索性能,將PSO用于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程.由于基本PSO算法存在
2010-05-06 09:05:35
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)分類功能，有報(bào)酬。QQ470345140.
2013-08-25 09:57:14
CV之YOLOv3：深度學(xué)習(xí)之計(jì)算機(jī)視覺(jué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Yolov3-5clessses訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集全程記錄(第二次)——Jason niu
2018-12-24 11:52:25
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
了TensorFlow2.0Beta版本，同pytorch一樣支持動(dòng)態(tài)執(zhí)行(TensorFlow2.0默認(rèn)eager模式，無(wú)需啟動(dòng)會(huì)話執(zhí)行計(jì)算圖)，同時(shí)刪除了雜亂低階API，使用高階API簡(jiǎn)單地構(gòu)建復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，本文主要分享用高階API構(gòu)建模型和數(shù)據(jù)集使用。
2020-11-04 07:49:09
應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，建立了預(yù)測(cè)狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)趨勢(shì)的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并通MATLAB 實(shí)現(xiàn)了仿真編程。實(shí)驗(yàn)中，選取多組數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了訓(xùn)練和測(cè)試，證實(shí)了算法和模型的有效性。
2009-09-11 15:53:10
26 該文提出了一種嵌入自聯(lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高斯混合模型，它充分利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和高斯混合模型各自的優(yōu)點(diǎn)，以最大似然概率(ML)為準(zhǔn)則，把它們作為一個(gè)整體來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練過(guò)程中
2010-03-05 16:27:1215 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息系綜合評(píng)價(jià)系統(tǒng)的訓(xùn)練算法
為了對(duì)基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練，必須確定網(wǎng)絡(luò)參數(shù)Wk ，bk
2009-02-27 09:36:12665 
基于自適應(yīng)果蠅算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)訓(xùn)練_霍慧慧
2017-01-03 17:41:580 項(xiàng)兩部分。誤差項(xiàng)衡量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上的擬合程度，而正則項(xiàng)則是控制模型的復(fù)雜程度，防止出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象。
2017-11-16 15:30:5412889 為提高大樣本集情況下BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率，提出了一種基于局部收斂權(quán)陣進(jìn)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MapReduce訓(xùn)練方法，以各Map任務(wù)基于其輸入數(shù)據(jù)分片訓(xùn)練產(chǎn)生的局部收斂權(quán)陣作為初始種群，在Reduce
2017-11-23 15:07:4012 針對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分布式多機(jī)多GPU上的加速訓(xùn)練問(wèn)題，提出一種基于虛擬化的遠(yuǎn)程多GPU調(diào)用的實(shí)現(xiàn)方法。利用遠(yuǎn)程GPU調(diào)用部署的分布式GPU集群改進(jìn)傳統(tǒng)一對(duì)一的虛擬化技術(shù)，同時(shí)改變深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分布式
2018-03-29 16:45:250 如何在Node.js環(huán)境下使用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（Inception、SSD）識(shí)別圖像中的物體。
2018-04-06 13:11:128632 網(wǎng)絡(luò)模型一旦選定，三要素中結(jié)構(gòu)和算法就確定了，接下來(lái)要對(duì)權(quán)值進(jìn)行調(diào)整。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是將一組訓(xùn)練集（training set）送入網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出與期望輸出間的差別來(lái)調(diào)整權(quán)值。
2018-04-28 15:10:0022203 
算法進(jìn)行訓(xùn)練。值得指出的是，BP算法不僅可用于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還可以用于其他類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，例如訓(xùn)練遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但我們通常說(shuō) “BP 網(wǎng)絡(luò)” 時(shí)，一般是指用 BP 算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2018-06-19 15:17:1542819 
我們訓(xùn)練了一個(gè)大型的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來(lái)將在ImageNet LSVRC-2010 大賽中的120萬(wàn)張高清圖像分為1000 個(gè)不同的類別。對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)，我們得到了top-1 誤差率37.5%，以及
2019-12-03 15:29:0015 實(shí)驗(yàn)中，他們將一個(gè)實(shí)際的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程與線性模型的訓(xùn)練過(guò)程相比，發(fā)現(xiàn)兩者高度一致。這里用到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)wide ResNet，包括ReLU層、卷積層、pooling層和batch normalization；線性模型是用ResNet關(guān)于其初始（隨機(jī)）參數(shù)的泰勒級(jí)數(shù)建立的網(wǎng)絡(luò)。
2020-04-17 11:15:452883 
成功訓(xùn)練計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量數(shù)據(jù)。這是因?yàn)檫@些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有多個(gè)隱藏的處理層，并且隨著層數(shù)的增加，需要學(xué)習(xí)的樣本數(shù)也隨之增加。如果沒(méi)有足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，則該模型往往會(huì)很好地學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這稱為過(guò)度擬合。如果模型過(guò)擬合，則其泛化能力很差，因此對(duì)未見(jiàn)的數(shù)據(jù)的表現(xiàn)很差。
2020-05-04 08:59:002727 每當(dāng)我們訓(xùn)練自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，我們都需要注意稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的?泛化?的問(wèn)題。從本質(zhì)上講，這意味著我們的模型在從給定數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)以及將...
2020-12-14 21:02:35557 EdgeImpulse是一個(gè)為嵌入式設(shè)備提供在線訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型服務(wù)的網(wǎng)站，它是我們OpenMV的合作伙伴，同時(shí)也均為ST意法半導(dǎo)體的官方合作伙伴。目前EdgeImpulse對(duì)我們OpenMV用戶
2021-03-11 09:33:1619763 我們訓(xùn)練了一個(gè)大型的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來(lái)將在 ImageNet LSVRC-2010 大賽中的 120萬(wàn)張高清圖像分為 1000 個(gè)不同的類別。對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)，我們得到了 top-1 誤差率 37.5
2021-03-29 14:12:054 為提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)檢測(cè)模型精度并增強(qiáng)檢測(cè)器對(duì)小目標(biāo)的檢測(cè)能力，提出一種脫離預(yù)訓(xùn)練的多尺度目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型。采用脫離預(yù)訓(xùn)練檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)使其達(dá)到甚至超過(guò)預(yù)訓(xùn)練模型的精度，針對(duì)小目標(biāo)特點(diǎn)
2021-04-02 11:35:5026 本文介紹了如何使用Keras框架，搭建一個(gè)小型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-多層感知器，并通過(guò)給定數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算訓(xùn)練，最好將訓(xùn)練得到的模型提取出參數(shù)，放在51單片機(jī)上進(jìn)行運(yùn)行。
2021-11-13 19:21:0212 深度學(xué)習(xí)是推動(dòng)當(dāng)前人工智能大趨勢(shì)的關(guān)鍵技術(shù)。在 MATLAB 中可以實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練和部署全流程開(kāi)發(fā)和應(yīng)用。聯(lián)合高性能 NVIDIA GPU 加快深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和推斷。
2022-02-18 13:31:441714 使用 INT4 算法實(shí)現(xiàn)所有矩陣乘法的 Transformer 訓(xùn)練方法。 模型訓(xùn)練得快不快，這與激活值、權(quán)重、梯度等因素的要求緊密相關(guān)。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練需要一定計(jì)算量，使用低精度算法（全量化訓(xùn)練或 FQT 訓(xùn)練）有望提升計(jì)算和內(nèi)存的效率。FQT 在原始的全精度計(jì)算圖中增加
2023-07-02 20:35:01403 
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)分類和預(yù)測(cè)未來(lái)事件。
2023-07-26 18:28:411623 
python卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn的訓(xùn)練算法? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）一直是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域重要的應(yīng)用之一，被廣泛應(yīng)用于圖像、視頻、語(yǔ)音等領(lǐng)域
2023-08-21 16:41:37859 模型訓(xùn)練是將模型結(jié)構(gòu)和模型參數(shù)相結(jié)合，通過(guò)樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型，使得模型可以對(duì)新的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)和分類。本文將詳細(xì)介紹 CNN 模型訓(xùn)練的步驟。 CNN 模型結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入
2023-08-21 16:42:00885 cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型 生成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最初被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)
2023-08-21 17:11:47681 。訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的挑戰(zhàn)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的新示例之間取得平衡。七個(gè)具體的技巧，可幫助您更快地訓(xùn)練出更好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。學(xué)習(xí)和泛化使用反向傳播設(shè)計(jì)和訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)需要做出許多看似任
2023-12-30 08:27:54319 
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