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標簽 > 神經網絡
神經網絡可以指向兩種,一個是生物神經網絡,一個是人工神經網絡。
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IsoNet算法在預印本bioRxiv公布后,引起了領域內的廣泛關注與深入討論,其中一個重點是IsoNet算法是如何實現(xiàn)缺失錐矯正的?
朱傳奇(安徽理工大學,安徽 淮南 232001)摘 要 :針對風力發(fā)電不穩(wěn)定、易受環(huán)境干擾、難以并入電網等問題,提出使用 PCA-GA-BP 算法對風力...
本文針對NVIDIA的GStreamer技術進行簡介,主要是因為NVIDIA的Jetson Inference相關應用,都是透過GStreamer進行影...
本文針對火星上直升飛機執(zhí)行任務場景,設計了一種基于事件相機的事件-視覺-慣性里程計(EVIO),其前端采用改進的EKLT特征跟蹤算法,后端采用誤差狀態(tài)擴...
圖神經網絡將深度學習的預測能力應用于豐富的數據結構中,這些數據結構將物體及其對應關系描述為圖中用線連成的點。
成功應用了ReLU激活函數,雖然非AlexNet的原創(chuàng),最早(2000年)在《自然》(Nature)中的一篇文章中就被提出來了,但真正能發(fā)揮神奇功效、并...
在高等級智能駕駛領域,除了特斯拉和mobileye走的是純視覺技術路線外,其他大多數玩家走的還是多傳感器融合的技術路線。
定義神經網絡 Neural Networks,簡稱NN。針對機器學習算法需要領域專家進行特征工程,模型泛化性能差的問題,提出了NN可以從數據的原始特征學...
目前計算機視覺(CV,computer vision)與自然語言處理(Natural Language Process, NLP)及語音識別(Speec...
如何將Flax/JAX模型轉換為TFLite并在原生Android應用中運行呢
JAX 是一個與 NumPy 類似的內容庫,由 Google Research 部門專為實現(xiàn)高性能計算而開發(fā)。JAX 使用 XLA 針對 GPU 和 T...
神經網絡從感知機發(fā)展到多層前饋神經網絡,網絡變得越來越復雜。如上一篇 機器學習中的函數(2)- 多層前饋網絡巧解“異或”問題,損失函數上場優(yōu)化網絡性能 ...
近年來,基于視覺的傳感器在SLAM系統(tǒng)中顯示出顯著的性能、精度和效率提升。在這方面,視覺SLAM(VSLAM)方法是指使用相機進行姿態(tài)估計和地圖生成的S...
使用三種不同結構的LSTM神經網絡結構對觸覺力進行動態(tài)重建
在機器人執(zhí)行抓取動作時,接觸力的大小與接觸位置對抓取成功有至關重要的影響,文章研究團隊在以往研究基礎上提出了一種使用三種不同結構的LSTM神經網絡結構對...
基于單個卷積神經網絡框架實現(xiàn)降噪和雙參量提取的集成化
布里淵光時域分析儀(BOTDA)因其在結構健康監(jiān)測(SHM)中具有出色的分布式溫度和應力傳感能力而引起了廣泛的研究興趣。通過測量布里淵增益譜(BGS)來...
萌芽階段:AI 框架并不完善,開發(fā)者不得不進行大量基礎的工作,例如手寫反向傳播、搭建網絡結構、自行設計優(yōu)化器等。
做為被動傳感器的相機,其感光元件僅接收物體表面反射的環(huán)境光,3D場景經投影變換呈現(xiàn)在2D像平面上,成像過程深度信息丟失了。而當我們僅有圖片時,想要估計物...
機器學習(Machine Learning)本質上就是讓計算機自己在數據中學習規(guī)律,并根據所得到的規(guī)律對未來數據進行預測。
在學習與訓練神經網絡的過程中,我們很容易發(fā)現(xiàn),神經網絡的訓練有一定的規(guī)律。在我們的研究中,有兩種現(xiàn)象很有趣,在研究和解釋它們的過程中,我們發(fā)現(xiàn)它們同樣是...
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