VGG（Visual Geometry Group）是一种著名的卷积神经网络（CNN）架构，最初由牛津大学的一个研究小组在2014年的ImageNet挑战赛中提出。VGG模型以其简单而深的网络结构而闻名，特别是在图像分类任务中取得了优异的成绩...
使用 PyTorch 构建神经网络通常涉及几个关键步骤，包括定义模型结构、定义损失函数、选择优化器以及训练模型。以下是一个简单的示例，演示如何使用 PyTorch 构建一个基本的全连接神经网络（多层感知机）来处理分类任...
BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种常见的人工神经网络，用于监督学习任务，例如分类和回归。以下是BP神经网络算法的基本流程： 初始化： 初始化神经网络的结构，包括输入层、隐藏层（可能有...
图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一种专门用于处理图结构数据的神经网络模型。传统的神经网络主要处理向量或序列数据，而图神经网络则致力于解决图数据的表示学习、节点分类、图分类、链接预测等任务。 ...
深度学习前馈神经网络是一种常见的人工神经网络模型，用于解决各种机器学习问题。下面是对深度学习前馈神经网络技术的简要分析： 结构：前馈神经网络由多个神经元（或称为节点）组成的多层结构构成，每一层的神经...
什么是单层感知器？ 在上一篇文章中，我们看到神经网络由分层排列的互连节点组成。输入层中的节点分发数据，其他层中的节点执行求和，然后应用激活函数。这些节点之间的连接是加权的，这意味着每个连接将传输的数...
小型机器学习神经网络的内存约束 在理解量化之前，有必要讨论一下为什么神经网络通常会占用如此多的内存。 神经网络由一系列层中的一系列互连神经元组成。如图 1 所示，标准神经网络由互连的神经元层组成，每...
时间：2023-12-06 阅读：483 关键词：神经网络
神经网络从根本上不同于其他信号处理系统。实现某种信号处理目标的“正常”方法是应用算法。在这个模型中，研究人员创建了一种数学方法来以某种方式分析或修改信号。有多种方法可以去除音频中的噪声、查找图像中的边...
时间：2023-06-06 阅读：369 关键词：信号处理
偏置节点可以添加到感知器的输入层或隐藏层，产生一个由设计者选择的常数值。我们在第 11 部分讨论了偏置值，如果您不清楚偏置节点是什么或它们如何修改并可能增强神经网络的功能，我鼓励您阅读（或重新阅读）该文章...
ST - STM32Cube.AI v7.2现可支持深度量化神经网络
意法半导体近期发布的 STM32Cube.AI v7.2 带来了对深度量化神经网络的支持功能，从而可以在现有微控制器上运行更准确的机器学习应用软件。STM32Cube.AI 于 2019 年推出，用于把神经网络转换为适合STM32 MCU 的代码。...
分类：嵌入式系统/ARM技术 时间：2022-09-30 阅读：1083 关键词：电子
Achronix - 机器学习实战：GNN（图神经网络）加速器的FPGA解决方案
. 概述 得益于大数据的兴起以及算力的快速提升，机器学习技术在近年取得了革命性的发展。在图像分类、语音识别、自然语言处理等机器学习任务中，数据为大小维度确定且排...
分类：其它 时间：2020-12-17 阅读：665 关键词：Achronix - 机器学习实战：GNN（图神经网络）加速器的FPGA解决方案加速器
一、指挥系统的 需求 按照首长提出的“指挥决策要由逐级决策向分布交互决策转变，指挥作业要由手工为主向智能辅助运筹转变，指挥内容要由语音文字信息向数码化代码化转变”，实现现场信息感知、综合态势显示、智...
分类：通信与网络 时间：2020-12-02 阅读：528 关键词：基于神经网络的分布式交互指挥系统的方案设计FOC电机
图神经网络概述第三弹：来自IEEE Fellow的GNN综述
图神经网络（GNN）热度持续上升，之前我们曾介绍了清华两篇综述论文，参见：深度学习时代的图模型，清华发文综述图网络，和清华大学图神经网络综述：模型与应用。最近，IEEEFellow、SeniorMember和MemberZonghanWu等...
时间：2019-01-10 阅读：869 关键词：图神经网络概述第三弹：来自IEEE Fellow的GNN综述神经网络
CEVA 汽车市场营销主管 Jeff VanWashenova 辅助驾驶系统 (ADAS) 可提供解决方案，用以满足驾乘人员对道路安全及出行体验的更高要求。诸如车道偏离警告、自动刹车及泊...
分类：汽车电子/智能驾驶 时间：2018-10-26 阅读：943 关键词：可用于自动驾驶领域的神经网络及深度学习自动驾驶,神经网络,深度学习
近十年来，人工智能又到了一个快速发展的阶段。深度学习在其发展中起到了中流砥柱的作用，尽管拥有强大的模拟预测能力，深度学习还面临着超大计算量的问题。在硬件层面上，...
分类：通信与网络 时间：2018-10-17 阅读：776 关键词：FPGA,深度学习
前言：人工智能机器学习有关算法内容，请参见公众号“科技优化生活”之前世俱杯 2025相关的文章。人工智能之机器学习主要有三大类：1）分类；2）回归；3）聚类。今天我们重点探讨一下循环神经网络（RNN）算法。循环神经网络（RNN...
分类：通信与网络 时间：2018-09-05 阅读：700 关键词：人工智能,机器学习,循环神经网络,rnn
使用TensorFlow框架演示了卷积神经网络在MNIST数据集上的应用
Google产品分析Zlatan Kremonic介绍了卷积神经网络的机制，并使用TensorFlow框架演示了卷积神经网络在MNIST数据集上的应用。 卷积神经网络（CNN）是一种前馈人工神经网...
分类：其它 时间：2018-08-27 阅读：1465 关键词：使用TensorFlow框架演示了卷积神经网络在MNIST数据集上的应用神经网络,MNIST数据
前言：人工智能机器学习有关算法内容，人工智能之机器学习主要有三大类：1）分类；2）回归；3）聚类。今天我们重点探讨一下循环神经网络（RNN）算法。循环神经网络（RNN）...
分类：通信与网络 时间：2018-06-25 阅读：813 关键词：人工智能,机器学习,神经网络
