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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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作者:侯藝馨 前言 總結目前語音識別的發展現狀,dnn、rnn/lstm和cnn算是語音識別中幾個比較主流的方向。2012年,微軟鄧力和俞棟老師將前饋神...
采用基于BP神經網絡的PID控制方法實現反應釜溫度控制系統的設計
常規PID控制算法對于大部分工業過程的被控對象控制效果良好,但是對于反應釜溫度的時間滯后問題,PID控制算法在控制溫度跟蹤變化曲線時存在振蕩和精度低的缺...
我一直在思考我們需要進行哪些研究,要解決哪些問題,以及為了達到超級人工智能或人類智能水平,我們已經解決了哪些難題。我們已經孜孜不倦地嘗試了62年,但顯然...
使用TensorFlow框架演示了卷積神經網絡在MNIST數據集上的應用
卷積層從原輸入的三維版本開始,一般是包括色彩、寬度、高度三維的圖像。接著,圖像被分解為過濾器(核)的子集,每個過濾器的感受野均小于圖像總體。這些過濾器接...
這種新型的人工智能相機系統,能夠更快、更有效地對圖像進行分類,并且能夠以足夠小的體積以嵌入到端側傳感器設備中。未來的應用需要更快的速度和更小運算單元體積...
我們都知道,卷積核的作用在于特征的抽取,越是大的卷積核尺寸就意味著更大的感受野,當然隨之而來的是更多的參數。
每個神經元以一組 x 變量(取值從1到 n )的值作為輸入,計算預測的 y-hat 值。假設訓練集中含有 m 個樣本,則向量 x 表示其中一個樣本的各個...
當一個人開始涉足深度學習時,擁有一塊高速GPU是一件很重要的事,因為它能幫人更高效地積累實踐經驗,而經驗是掌握專業知識的關鍵,能打開深入學習新問題的大門...
美國加州大學洛杉磯分校的科學家利用光信息實現了神經網絡計算,相較傳統電子器件,其處理速度接近光速,但準確性有所降低。
當輸入數據具有依賴性且是序列模式時,CNN 的結果一般都不太好。CNN的前一個輸入和下一個輸入之間沒有任何關聯,所以所有的輸出都是獨立的。
但是,有一個非常酷的機器學習庫 —— dlib 庫,一下就吸引了我的注意力。首先,它是用 C ++ 語言編寫的,因此你可以使用 cgo 輕松地創建 Go...
為了解決這些局限,我們提出了一種基于深層2D卷積神經網絡(CNN)的新方法。它和圖像、音頻生成模型的自回歸模型類似,用源序列和目標序列的輸出空間定義網絡...
人臉識別究竟如何工作?亞馬遜、谷歌、IBM、微軟現在在用什么?
我在進行手動標記時,只要露出四分之一臉就算一個人臉,而我的同事們有的會把不明顯的也算作人臉,或者看到眼睛、鼻子就算一張臉。所以每個人的判斷標準不同。
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