神经网络基础 1、神经元(Neuron)——就像形成我们大脑基本元素的神经元一样，神经元形成神经网络的基本结构。想象一下，当我们得到新信息时我们该怎么做。当我们获取信息时，我们一般会处理它，然后生成一个输出。类似地，在神经网络的情况下，神经元接收输入，处理它并产生输出，而这个输出被发送到其他神经元用于进一步处理，或者作为最终输出进行输出。 2、权重(Weights)——当输入进入神经元时，它会乘以一个权重。例如，如果一个神经元有两个输入，则每个输入将具有
关键字：深度学习 神经网络
如果希望了解机器学习，或者已经决定投身机器学习，你会第一时间找到各种教材进行充电，同时在心中默认：书里讲的是牛人大神的毕生智慧，是正确无误的行动指南，认真学习就能获得快速提升。但实际情况是，你很可能已经在走弯路。 科技发展很快，数据在指数级增长，环境也在指数级改变，因此很多时候教科书会跟不上时代的发展。有时，即便是写教科书的人，也不见得都明白结论背后的“所以然”，因此有些结论就会落后于时代。针对这个问题，第四范式创始人、首席执行官戴文渊近日就在第四范式内部分享上，向大家介绍了机器学习教材中的七个经典
关键字：机器学习 神经网络
前言 在4月19号的旧金山AWS技术峰会上，亚马逊CTO Werner Vogels宣布了多项AWS新功能，其中就包括众人期待已久的FPGA实例F1。 F1 实例配有最新的 16 nm Xilinx UltraScale Plus FPGA，目前有f1.2xlarge和f1.16xlarge两种类型，其中f1.2xlarge配备有1个FPGA卡， f1.16xlarge配备有8个FPGA卡。 使用
关键字：FPGA 神经网络
Google资深研究员Jeff Dean强调，硬件系统可针对执行少量特定的作业实现优化，并形成大量机器学习模型，从而打造更强大的神经网络… 如果您目前尚未考虑到如何有效利用深度神经网络(deep neural network)来解决您的问题，那么您的脚步必须加快了。至少，根据Google资深研究员兼深度学习人工智能研究计划(即Google Brain)主持人Jeff Dean是这么认为的。 在日前于美国加州举行的Hot Chips大会专题演讲中，Dean介绍神经网络如何大幅改
关键字：Google 神经网络
业界专家指出，目前所讨论的人工智能(AI)其实只是神经网络的误称。神经网络其实还无法实现基本的人类推理和理解力，它们只是在建构人工智能漫漫长路上所用到的工具之一... 神经网络(neural network)已经发展到“技术炒作周期”(hype cycle)的颠峰。但根据日前参加“图灵奖”(Alan Turing award)50周年纪念活动的专家们表示，神经网络技术看似具有广泛的用途且前景无限，但实际上仍处于发展的早期阶段，同时也存在许多局限性。
关键字：神经网络 AI
语言翻译是一股能够让人们组建群体和使世界更加紧密的力量。它可以帮助人们与在海外居住的家庭成员联系起来，或者可以更好地了解讲不同语言的人们的观点。通过使用机器翻译，自动翻译文章和评论，以打破语言障碍，使得世界各地的人们可以相互沟通。 即便体量大如Facebook，想要为20亿使用的用户创造无缝、高精确的翻译体验也是很困难的，这需要同时考虑上下文、俚语、打字错误、缩写和语意。为了继续提高翻译质量，Facebook团队最近宣布从基于短语的机器翻译模型切换到基于神经网络的翻译
关键字：Facebook 神经网络
随着许多嵌入式系开始变得「智能」且「自主」，以人工智能(AI)神经网络为导向的嵌入式系统市场即将起飞，神经网络加速器大战一触发。.. 嵌入式神经网络加速器市场持续升温，从智能音箱、无人机到智能灯泡等越来越多的系统准备在本地执行神经网络，以取代传送至云端进行运算的途径。 Movidius副总裁兼总经理Remi El-Ouazzane日前在接受《EE Times》访问时，将这个成长中的趋势定义为「让事情变得更智能与自主的一场竞赛」。 Remi El-Ouzaane，Movid
关键字：神经网络 人工智能
人工智能终端应用的可能性无限，举凡智能型手机、汽车、照明等，都有机会成为所谓的边缘运算装置。 但在过去，运算处理器是在数据中心有较为明显的需求。 目前边缘运算此一产业走向的大逆转，已可从各芯片供货商，如GPU、CPU等，以及硅智财(IP)授权商纷纷针对人工智能展开布局，推出各自处理器缩小化的解决方案，明显可见一斑。 随着人工智能的发展，有越来越多应用产品开始在终端上进行实时运算，也就是所谓的边缘运算。 不过，目前的处理器核心对许多终端装置来说，功耗仍嫌偏高。 AIoT浪潮兴起 小型处理器核
关键字：处理器 神经网络
今天看到一些感兴趣的东西，现在总结了给大家分享一下，如果有错，希望大家指正批评，谢谢!那就开始进入正题。 先从简单的说起来吧! 一、基本变换：层 一般的神经网络是由一层一层堆叠而成的，但是每层究竟在做啥呢? 我从三个方面述说一下： 数学公式 Y=a*(W*X+b)11 其中Y是输出量，X是输入量，a()是一个激活函数，W是权重矩阵，b是偏置向量。每一层都是通过该公式简单的得到输出Y。 数学理解 通过如下5种对输入空间(输入向量的集合)的操作，完成输入空间—>输出空间的变换(矩阵
关键字：深度学习 神经网络
日本研究人员已经成功借助人工智能破译了人类的思维和想象，从而在理解人类思想及其背后的大脑机制领域获得了重大突破。 据阿根廷21世纪趋势网站6月6日报道，破解人类思维的内容是科学界长久以来的愿望。事实上，此前的种种研究也已经实现了破译人类所见、回忆、想象和梦境的内容。 例如另一个日本科学家团队早在2008年就成功地在电脑屏幕上直接重现了从人类大脑活动中获取的图像。 但包括这一研究在内的其他以往研究都遭遇了难以逾越的障碍，因为每个个体的大脑内容都具有其独特性，因此思维模式的目录创建很难实
关键字：人工智能 神经网络
4月19日消息，据《卫报》报道，谈到机器人的未来，递归神经网络之父、德国计算机科学家尤尔根·施米德胡贝(Jürgen Schmidhuber)在受访时表示，“未来机器人对我们的关注将会如同我们对蚂蚁的关注一样。”他还称，人工智能将会在2050年超过人类智能。 机器智能 在柏林西部的一个仓库后面的一个工作室中，一群国际科学家在讨论我们的机器人未来。一位来自一家大型欧洲汽车厂商的工程师在发表一份谨慎乐观的无人驾驶汽车进展报告。他解释道，机器人汽车
关键字：神经网络 机器人
本篇笔记针对ML公开课的第七个视频，主要内容包括最优间隔分类器(Optimal Margin Classifier)、原始/对偶问题(Primal/Dual Problem)、svm的对偶问题，都是svm(support vector machine，支持向量机)的内容。 &n
关键字：机器学习 神经网络
我在之前的两篇博文中讨论了深度学习的框架、特点及挑战以及嵌入式系统中深度学习所面临的具体挑战。我想在本篇博文中介绍应对这些挑战的工具包。此工具包是提高嵌入式系统深度学习开发效率的极为强大且行之有效的途径。 CEVA 深度神经网络 (CDNN) 工具包由三项关键部件构成： CDNN2 软件框架 CEVA 网络生成器 CDNN 硬件加速器 这些部件共同提高了成像及视觉处理器 CEVA-XM 产品系列的功能，从而为可拍照的设备提供了能耗极低的深度学习解决方案。本博文将对这些部件
关键字：CEVA 神经网络
摘要：在对烟叶品质进行图像处理过程中，借助MATLAB图像处理工具箱和神经网络技术，对各种类型的烟叶的数字图像进行计算机视觉分析，包括边缘检测、轮廓提取、用图像工具箱抽取烟叶数字图像特征，将待测烟叶样本与标
关键字：计算机视觉 方法 神经网络 智能识别
摘要：基于ARM芯片和FPGA的特点，设计了一种ARM与FPGA人工神经网络处理器之间的通信方案。该方案采用ARM的ZDMA控制器对数据传输进行控制，完成ARM与神经网络处理器的控制寄存器组、分布式存储器、样本存储器等存储体
关键字：神经网络 嵌入式 通信 ARM FPGA S3C44BOX ZDMA
神经网络介绍
您好，目前还没有人创建词条神经网络!
欢迎您创建该词条，阐述对神经网络的理解，并与今后在此搜索神经网络的朋友们分享。
创建词条
关于我们 -
广告服务 -
企业会员服务 -
网站地图 -
联系我们 -
征稿 -
友情链接 -
手机EEPW
Copyright ©2000-2015 ELECTRONIC ENGINEERING & PRODUCT WORLD. All rights reserved.
《电子产品世界》杂志社 版权所有 北京东晓国际技术信息咨询有限公司
京ICP备12027778号-2 北京市公安局备案：1101082052 京公网安备11010802012473
京ICP备12027778号-2 北京市公安局备案：1101082052 京公网安备11010802012473