神经网络模型是一种机器学习模型，可以用于解决各种问题，尤其是在自然语言处理领域中，应用十分广泛。具体来说，神经网络模型可以用于以下几个方面： 语言模型建模：神经网络模型可以通过学习历史文本数据来预测
2023-08-03 16:37:09
3428 、笔记本电脑或机架式服务器上训练神经网络时，这不是什么大问题。但是，许多部署深度学习模型的环境对 GPU 并不友好，比如自动驾驶汽车、工厂、机器人和许多智慧城市环境，在这些环境中硬件必须忍受热、灰尘、湿度
2024-03-21 15:19:45
多层感知机 深度神经网络in collaboration with Hsu Chung Chuan, Lin Min Htoo, and Quah Jia Yong. 与许忠传，林敏涛和华佳勇合作
2021-07-12 06:35:22
03_深度学习入门_神经网络和反向传播算法
2019-09-12 07:08:05
第1章 概述 1.1 人工神经网络研究与发展 1.2 生物神经元 1.3 人工神经网络的构成 第2章人工神经网络基本模型 2.1 MP模型 2.2 感知器模型 2.3 自适应线性
2012-03-20 11:32:43
近年来，深度学习的繁荣，尤其是神经网络的发展，颠覆了传统机器学习特征工程的时代，将人工智能的浪潮推到了历史最高点。然而，尽管各种神经网络模型层出不穷，但往往模型性能越高，对超参数的要求也越来越严格
2019-09-11 11:52:14
制造业而言，深度学习神经网络开辟了令人兴奋的研究途径。为了实现从诸如高速公路全程自动驾驶仪的短时辅助模式到专职无人驾驶旅行的自动驾驶，汽车制造业一直在寻求让响应速度更快、识别准确度更高的方法，而深度
2017-12-21 17:11:34
基于深度学习的神经网络算法
2019-05-16 17:25:05
递归神经网络（RNN）RNN是最强大的模型之一，它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列（例如预测下一输入词的SwiftKey keyboard应用程序），以及将一个序列转换为另一个序列
2022-07-20 09:27:59
在一起，计算机就会判定这是一只猫！ C、递归神经网络递归神经网络是一种深度神经网络，它将相同的权重递归地应用在神经网络架构上，以拓扑排序的方式遍历给定结构，从而在大小可变的输入结构上可以做出结构化的预测
2018-06-05 10:11:50
求一个simulink的蓄电池用BP神经网络PID控制电机加速匀速减速运动的模型仿真
2020-02-22 02:17:03
FPGA加速的关键因素是什么？EdgeBoard中神经网络算子在FPGA中的实现方法是什么？
2021-09-28 06:37:44
请问：我在用labview做BP神经网络实现故障诊断，在NI官网找到了机器学习工具包（MLT），但是里面没有关于这部分VI的帮助文档，对于”BP神经网络分类“这个范例有很多不懂的地方，比如
2017-02-22 16:08:08
习神经神经网络，对于神经网络的实现是如何一直没有具体实现一下：现看到一个简单的神经网络模型用于训练的输入数据:对应的输出数据:我们这里设置：1：节点个数设置：输入层、隐层、输出层的节点
2021-08-18 07:25:21
对神经网络的学习，讲解其工作原理。4.基于PYNQ-Z2，用python实现一个神经网络。5.训练和测试神经网络，完成神经网络最经典的入门实验--手写数字识别。6.如时间充足，会利用板子上
2019-01-09 14:48:59
作品简介这次试用PYNQ-Z2作品“基于PYNQ平台的神经网络自动驾驶小车”，在PYNQ平台上对车载摄像头图像高速采集、预处理，并在FPGA上搭建神经网络，使用图像输入生成小车运动的控制信号，实现小车自动驾驶
2018-12-19 11:36:24
，得到训练参数2、利用开发板arm与FPGA联合的特性，在arm端实现图像预处理已经卷积核神经网络的池化、激活函数和全连接，在FPGA端实现卷积运算3、对整个系统进行调试。4、在基本实现系统的基础上
2018-12-19 11:37:22
python语言，可以很轻松地实现复杂的数学运算，降低编程难度。下一篇文章，将通过具体代码，演示基于神经网络的手写图形识别。
2019-03-03 22:10:19
人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)是一种类似生物神经网络的信息处理结构，它的提出是为了解决一些非线性，非平稳，复杂的实际问题。那有哪些办法能实现人工神经网络呢？
2019-08-01 08:06:21
FPGA实现。易于适应新的神经网络结构深度学习是一个非常活跃的研究领域，每天都在设计新的 DNN。其中许多结合了现有的标准计算，但有些需要全新的计算方法。特别是在具有特殊结构的网络难以在 GPU 上
2023-02-17 16:56:59
简单理解LSTM神经网络
2021-01-28 07:16:57
摘要： 在2018年3月13日云栖社区，来自哈尔滨工业大学的沈俊楠分享了典型模式-深度神经网络入门。本文详细介绍了关于深度神经网络的发展历程，并详细介绍了各个阶段模型的结构及特点。哈尔滨工业大学的沈
2018-05-08 15:57:47
本文使用keras搭建神经网络，实现基于深度学习算法的股票价格预测。本文使用的数据来源为tushare，一个免费开源接口；且只取开票价进行预测。import numpy as npimport
2022-02-08 06:40:03
OpenCv-C++-深度神经网络（DNN）模块-使用FCN模型实现图像分割
2019-05-28 07:33:35
请问用matlab编程进行BP神经网络预测时，训练结果很多都是合适的，但如何确定最合适的？且如何用最合适的BP模型进行外推预测？
2014-02-08 14:23:06
十余年来快速发展的崭新领域，越来越受到研究者的关注。卷积神经网络（CNN）模型是深度学习模型中最重要的一种经典结构，其性能在近年来深度学习任务上逐步提高。由于可以自动学习样本数据的特征表示，卷积
2022-08-02 10:39:39
【深度学习】卷积神经网络CNN
2020-06-14 18:55:37
《深度学习工程师-吴恩达》03卷积神经网络—深度卷积网络：实例探究 学习总结
2020-05-22 17:15:57
卷积神经网络(CNN)究竟是什么，鉴于神经网络在工程上经历了曲折的历史，您为什么还会在意它呢? 对于这些非常中肯的问题，我们似乎可以给出相对简明的答案。
2019-07-17 07:21:50
多种复杂的网络模型结构。完善的文档： 拥有 API 文档，入门指南，优化指南。入门简单： 多个从简单到复杂的例子，完全开源。MCU 上的神经网络能做什么？语音关键词识别 （KeyWord
2019-05-01 19:03:01
我们可以对神经网络架构进行优化，使之适配微控制器的内存和计算限制范围，并且不会影响精度。我们将在本文中解释和探讨深度可分离卷积神经网络在 Cortex-M 处理器上实现关键词识别的潜力。关键词识别
2021-07-26 09:46:37
STM32CubeMx.AI的使用欢迎使用Markdown编辑器在STM32论坛中看到这样一个视频：在视频中，在STM32上验证神经网络模型（HAR人体活动识别），一般需要STM32-F3/F4/L4/F7/L7系列高性能单片机，运行网络模型一般需要3MB以上的闪存空间，单片机显然不支持这...
2021-08-03 06:59:41
在xr806板子上如何实现用ncnn跑神经网络mnis呢？
2021-12-28 06:51:07
FPGA实现神经网络关键问题分析基于FPGA的ANN实现方法基于FPGA的神经网络的性能评估及局限性
2021-04-30 06:58:13
的激光雷达物体识别技术一直难以在嵌入式平台上实时运行。经纬恒润经过潜心研发，攻克了深度神经网络在嵌入式平台部署所面临的算子定制与加速、量化策略、模型压缩等难题，率先实现了高性能激光检测神经网络并成功地在嵌入式平台（德州仪TI TDA4系列）上完成部署。系统功能目前该系统：•支持接入禾赛Pandar 40和
2021-12-21 07:59:18
基于深度神经网络的激光雷达物体识别系统及其嵌入式平台部署
2021-01-04 06:26:23
【作者】：刘晋明;刘年生;【来源】：《厦门大学学报(自然科学版)》2010年02期【摘要】：利用具有顺序和并行执行的特点的VHDL语言,设计并实现了基于神经网络混沌吸引子的公钥加密算法,在编
2010-04-24 09:15:41
FPGA 上实现卷积神经网络 (CNN)。CNN 是一类深度神经网络，在处理大规模图像识别任务以及与机器学习类似的其他问题方面已大获成功。在当前案例中,针对在 FPGA 上实现 CNN 做一个可行性研究
2019-06-19 07:24:41
有很多方法可以将经过训练的神经网络模型部署到移动或嵌入式设备上。不同的框架在各种平台上支持Arm，包括TensorFlow、PyTorch、Caffe2、MxNet和CNTK，如Android
2023-08-02 06:43:57
不确定因素影响，并且随着可编程片上系统SoPC和大规模现场可编程门阵列FPGA的出现，为神经网络控制器的硬件实现提供了新的载体。
2019-08-12 06:25:35
原文链接：http://tecdat.cn/?p=5725 神经网络是一种基于现有数据创建预测的计算系统。如何构建神经网络？神经网络包括：输入层：根据现有数据获取输入的层隐藏层：使用反向传播优化输入变量权重的层，以提高模型的预测能力输出层：基于输入和隐藏层的数据输出预测
2021-07-12 08:02:11
训练一个神经网络并移植到Lattice FPGA上，通常需要开发人员既要懂软件又要懂数字电路设计，是个不容易的事。好在FPGA厂商为我们提供了许多工具和IP，我们可以在这些工具和IP的基础上做
2020-11-26 07:46:03
(Digital Signal Processor)相比，现场可编程门阵列(Field Programma-ble Gate Array，FPGA)在神经网络的实现上更具优势。DSP处理器在处理时采用指令顺序执行
2019-08-08 06:11:30
人工神经网络在AI中具有举足轻重的地位，除了找到最好的神经网络模型和训练数据集之外，人工神经网络的另一个挑战是如何在嵌入式设备上实现它，同时优化性能和功率效率。 使用云计算并不总是一个选项，尤其是当
2021-11-09 08:06:27
本文提出了一个基于FPGA 的信息处理的实例：一个简单的人工神经网络应用Verilog 语言描述，该数据流采用模块化的程序设计，并考虑了模块间数据传输信号同 步的问题，有效地解决了人工神经网络并行数据处理的问题。
2021-05-06 07:22:07
例如BP神经网络
2018-03-07 19:44:24
求高手，基于labview的BP神经网络算法的实现过程，最好有程序哈，谢谢！！
2012-12-10 14:55:50
1、加速神经网络的必备开源项目 到底纯FPGA适不适合这种大型神经网络的设计？这个问题其实我们不适合回答，但是FPGA厂商是的实际操作是很有权威性的，现在不论是Intel还是Xilinx都没有在
2022-10-24 16:10:50
脉冲耦合神经网络（PCNN）在FPGA上的实现，实现数据分类功能，有报酬。QQ470345140.
2013-08-25 09:57:14
解析深度学习：卷积神经网络原理与视觉实践
2020-06-14 22:21:12
我在matlab中训练好了一个神经网络模型，想在labview中调用，请问应该怎么做呢？或者labview有自己的神经网络工具包吗？
2018-07-05 17:32:32
原文链接：【嵌入式AI部署&基础网络篇】轻量化神经网络精述--MobileNet V1-3、ShuffleNet V1-2、NasNet深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测等机器
2021-12-14 07:35:25
`将非局部计算作为获取长时记忆的通用模块，提高神经网络性能在深度神经网络中，获取长时记忆（long-range dependency）至关重要。对于序列数据（例如语音、语言），递归运算
2018-11-12 14:52:50
提出了一种基于NARMAX模型的小波神经网络结构确定和权系数估计算法．采用NARMAX模型和双正交小波函数来构造小波神经网络，识别人脸图像，实验结果表明用本文构造的小波神经网络能
2011-09-27 17:31:19
28 蛋白质二级结构预测是结构生物学中的一个重要问题。针对八类蛋白质二级结构预测，提出了一种基于递归神经网络和前馈神经网络的深度学习预测算法。该算法通过双向递归神经网络建模氨基酸间的局部和长程相互作用
2017-12-03 09:41:149 近日，来自爱丁堡大学的研究人员提出了一种结合深度神经网络和树模型的新型模型——深度神经决策树(Deep Neural Decision Trees, DNDT)。
2018-08-19 09:14:4411857 计算量的方案。本文将阐释深度学习和FPGA各自的结构特点以及为什么用FPGA加速深度学习是有效的，并且将介绍一种递归神经网络（RNN）在FPGA平台上的实现方案。
2018-09-12 16:53:301992 纳税评估是一项重要而复杂的工作。针对目前尚无十分有效的纳税评估预警模型的情况，提出利用递归神经网络（RNN）建立纳税评估预警模型的方法，利用RNN的方法选出有涉税疑点的企业，解决了预警模型无疑点指向性的问题。通过建立行业的纳税评估预警模型，并进行验证分析，表明该方法可行。
2018-11-16 10:42:0111 本文档的详细介绍的是快速了解神经网络与深度学习的教程资料免费下载主要内容包括了：机器学习概述，线性模型，前馈神经网络，卷积神经网络，循环神经网络，网络优化与正则化，记忆与注意力机制，无监督学习，概率图模型，玻尔兹曼机，深度信念网络，深度生成模型，深度强化学习
2019-02-11 08:00:0025 如何基于深度神经网络设计一个端到端的自动驾驶模型？如何设计一个基于增强学习的自动驾驶决策系统？
2019-04-29 16:44:054404 
上逐步提高。由于可以自动学习样本数据的特征表示，卷积神经网络已经广泛应用于图像分类、目标检测、语乂分割以及自然语言处理等领域。首先分析了典型卷积神经网络模型为提髙其性能増加网络深度以及宽度的模型结构，分析了采用注
2021-04-02 15:29:0420 近年来，随着深度学习的飞速发展，深度神经网络受到了越来越多的关注，在许多应用领域取得了显著效果。通常，在较高的计算量下，深度神经网络的学习能力随着网络层深度的増加而不断提高，因此深度神经网络在大型
2021-04-12 10:26:5920 神经网络模型原理介绍说明。
2021-04-21 09:40:467 基于FPGA的RBF神经网络硬件实现说明。
2021-04-28 11:24:2325 基于FPGA的神经网络硬件实现方法说明。
2021-06-01 09:35:1637 在介绍卷积神经网络之前，我们先回顾一下神经网络的基本知识。就目前而言，神经网络是深度学习算法的核心，我们所熟知的很多深度学习算法的背后其实都是神经网络。
2023-02-23 09:14:442252 有个事情可能会让初学者惊讶：神经网络模型并不复杂！『神经网络』这个词让人觉得很高大上，但实际上神经网络算法要比人们想象的简单。
这篇文章完全是为新手准备的。我们会通过用Python从头实现一个神经网络来理解神经网络的原理。本文的脉络是：
2023-02-27 15:05:34451 
有个事情可能会让初学者惊讶：神经网络模型并不复杂！『神经网络』这个词让人觉得很高大上，但实际上神经网络算法要比人们想象的简单。
这篇文章完全是为新手准备的。我们会通过用Python从头实现一个神经网络来理解神经网络的原理。本文的脉络是：
2023-02-27 15:06:13377 
有个事情可能会让初学者惊讶：神经网络模型并不复杂！『神经网络』这个词让人觉得很高大上，但实际上神经网络算法要比人们想象的简单。
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2023-02-27 15:06:18467 
有个事情可能会让初学者惊讶：神经网络模型并不复杂！『神经网络』这个词让人觉得很高大上，但实际上神经网络算法要比人们想象的简单。
这篇文章完全是为新手准备的。我们会通过用Python从头实现一个神经网络来理解神经网络的原理。本文的脉络是：
2023-02-27 15:06:21443 
神经网络(MLP)，卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。 2、什么是深度神经网络 机器学习是一门多领域交叉学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工
2023-05-15 14:20:01549 
在本文中，我们将了解深度神经网络的基础知识和三个最流行神经网络：多层神经网络(MLP)，卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。
2023-05-15 14:19:181096 
电子发烧友网站提供《PyTorch教程之从零开始的递归神经网络实现.pdf》资料免费下载
2023-06-05 09:55:210 电子发烧友网站提供《PyTorch教程9.6之递归神经网络的简洁实现.pdf》资料免费下载
2023-06-05 09:56:100 电子发烧友网站提供《PyTorch教程10.3之深度递归神经网络.pdf》资料免费下载
2023-06-05 15:12:030 电子发烧友网站提供《PyTorch教程10.4之双向递归神经网络.pdf》资料免费下载
2023-06-05 15:13:290 (MLP)，卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。2、什么是深度神经网络机器学习是一门多领域交叉学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取
2023-05-17 09:59:19945 
一。其主要应用领域在计算机视觉和自然语言处理中，最初是由Yann LeCun等人在20世纪80年代末和90年代初提出的。随着近年来计算机硬件性能的提升和深度学习技术的发展，CNN在很多领域取得了重大的进展和应用。 一、卷积神经网络模型 （一）卷积层（Convolutional Layer） 卷积神经网络最
2023-08-17 16:30:30806 卷积神经网络模型有哪些？卷积神经网络包括哪几层内容？ 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度学习领域中最广泛应用的模型之一，主要应用于图像、语音
2023-08-21 16:41:521305 卷积神经网络模型原理 卷积神经网络模型结构 卷积神经网络是一种深度学习神经网络，是在图像、语音、文本和视频等方面的任务中最有效的神经网络之一。它的总体思想是使用在输入数据之上的一系列过滤器来捕捉
2023-08-21 16:41:58603 深度神经网络是一种基于神经网络的机器学习算法，其主要特点是由多层神经元构成，可以根据数据自动调整神经元之间的权重，从而实现对大规模数据进行预测和分类。卷积神经网络是深度神经网络的一种，主要应用于图像和视频处理领域。
2023-08-21 17:07:361860 常见的卷积神经网络模型 典型的卷积神经网络模型 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习中最流行的模型之一，其结构灵活，处理图像、音频、自然语言
2023-08-21 17:11:411641 cnn卷积神经网络模型 卷积神经网络预测模型 生成卷积神经网络模型 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习神经网络，最初被广泛应用于计算机
2023-08-21 17:11:47680 卷积神经网络模型搭建 卷积神经网络模型是一种深度学习算法。它已经成为了计算机视觉和自然语言处理等各种领域的主流算法，具有很大的应用前景。本篇文章将详细介绍卷积神经网络模型的搭建过程，为读者提供一份
2023-08-21 17:11:49543 卷积神经网络模型的优缺点 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种从图像、视频、声音和一系列多维信号中进行学习的深度学习模型。它在计算机视觉、语音识别
2023-08-21 17:15:191881 神经网络模型是一种通过模拟生物神经元间相互作用的方式实现信息处理和学习的计算机模型。它能够对输入数据进行分类、回归、预测和聚类等任务，已经广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音处理等领域。下面将就神经网络模型的概念和工作原理，构建神经网络模型的常用方法以及神经网络模型算法介绍进行详细探讨。
2023-08-28 18:25:27582
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