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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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采用神經網絡與模糊推理結合實現環境實驗室溫濕度監測系統的設計
傳統的溫、濕度閉環控制通常采用開關控制或PID控制,前者實現簡單但精度差,后者精度高,但需建立數學模型,參數整定要求較高,而在溫濕度非線性復雜變化的環境...
采用Honeywell S9000系統實現對鍋爐燃燒進行優化控制
美國Honeywell模塊自動化控制系統是一種介于大型集散系統、單回路控制器可編程控制器之間的中小型控制系統。S9000系統是基于9000系列多回路控制...
基于神經網絡專家系統的結構、功能及在火電廠故障診斷中的應用研究
隨著控制理論的不斷完善和發展,以及計算機技術在工業控制領域的廣泛應用,控制系統的自動化水平、控制品質均得到了顯著的改善和提高。在追求控制系統良好控制性能...
傳感器是現行研究的壓鑄機實時檢測與控制系統的關鍵部件,系統利用傳感器對壓鑄機的各重要電控參數 (如:合型力、油壓、壓射速度、模具溫度等)進行檢測,并進行...
智慧監獄中的這些智慧元素包括智慧辦公系統、智慧改造系統(智慧安防系統、智慧教育矯正系統、陽光執法系統、基于大數據的幫教系統和獄務公開系統等)、智慧工廠系...
PID(比例-積分-微分)控制器作為最早實用化的控制器已有50多年歷史,因其具有算法簡單、魯棒性好、可靠性高、直觀性好等優點被廣泛的應用于工業過程控制及...
換句話說,當一個神經元不停地觸發另一個神經元時,第一個神經元的軸突/連接就會形成突觸小結,如果它們已經與第二個神經元連接,就會放大它們。Hebb不僅提出...
由于目前谷歌等大型網絡公司對神經網絡的深入研究。現在卷積神經網絡已經能對文字和圖片的進行識別高效而準確的識別。但是對于視頻內容的識別還處于開始階段。于是...
增加深度學習的受歡迎程度的一個因素是2018年可用的大量數據,這些數據是在過去幾年和幾十年中收集的。這使得神經網絡能夠真正發揮他們的潛力,因為他們獲得的...
深度學習里的神經元實質上是數學函數,即相似度函數。在每個人工神經元內,帶權重的輸入信號和神經元的閾值進行比較,匹配度越高,激活函數值為1并執行某種動作的...
實際上深度學習有很多不同的超參數,之后我們也會介紹一些其他的超參數,如momentum、mini batch size、regularization p...
圖結構普遍存在于自然語言的表示中。尤其是,許多句子的語義框架使用有向無環圖作為基礎形式,而大多數基于樹的句法表示也可以看作圖。NLP應用的范圍可以看作將...
在人工智能時代,仿生機器智能算法,其在創建時空輸入流的不變表示方面具有前景,是分層時間存儲器(HTM)。
要構建用于維護的機器學習(ML)模型,必須收集并標記正確的訓練集,選擇正確的架構和訓練參數以實現算法精度和速度的優化平衡,并投入計算時間來訓練模型。
人工智能系統所面臨的兩大安全問題的根源在于深度神經網絡的不可解釋性。深度神經網絡可解釋性定義為可判讀(interpretability)和可理解(exp...
深度神經網絡與其他很多機器學習模型一樣,可分為訓練和推理兩個階段。訓練階段根據數據學習模型中的參數(對神經網絡來說主要是網絡中的權重);推理階段將新數據...
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