美国斯坦福大学的研究人员已经证明，可以直接在光学芯片上训练人工神经网络。这一重大突破表明，光学电路可以实现基于电子的人工神经网络的关键功能，进而可以以更便宜、更快速和更节能的方式执行语音识别、图像识别等复杂任务。
2018-07-30 08:48:49
6741 为了训练出高效可用的深层神经网络模型，在训练时必须要避免过拟合的现象。过拟合现象的优化方法通常有三种。
2020-12-02 14:17:242322 
在神经网络建模中，经常会出现关于神经网络应该有多复杂的问题，即它应该有多少层，或者它的滤波器矩阵应该有多大。这个问题没有简单的答案。与此相关，讨论网络过拟合和欠拟合非常重要。过拟合是模型过于复杂
2023-11-24 15:35:47237 
英特尔正与百度合作开发英特尔® Nervana™神经网络训练处理器（NNP-T）。这一合作包括全新定制化加速器，以实现极速训练深度学习模型的目的。
2019-07-05 17:25:00847 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
问题最近在Ubuntu上使用Nvidia GPU训练模型的时候，没有问题，过一会再训练出现非常卡顿，使用nvidia-smi查看发现，显示GPU的风扇和电源报错：解决方案自动风扇控制在nvidia
2022-01-03 08:24:09
神经网络在训练时的优化首先是对模型的当前状态进行误差估计，然后为了减少下一次评估的误差，需要使用一个能够表示错误函数对权重进行更新，这个函数被称为损失函数。损失函数的选择与神经网络模型从示例中学
2022-10-20 17:14:15
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
的系统。在训练阶段，开发商利用诸如 Caffe 等的框架对 CNN 进行训练及优化。参考图像数据库用于确定网络中神经元的最佳权重参数。训练结束即可采用传统方法在 CPU、GPU 或 FPGA 上生成网络
2017-12-21 17:11:34
，神经网络之父Hiton始终坚持计算机能够像人类一样思考，用直觉而非规则。尽管这一观点被无数人质疑过无数次，但随着数据的不断增长和数据挖掘技术的不断进步，神经网络开始在语音和图像等方面超越基于逻辑的人
2018-06-05 10:11:50
CV之YOLOv3：深度学习之计算机视觉神经网络Yolov3-5clessses训练自己的数据集全程记录
2018-12-24 11:51:47
CV之YOLO：深度学习之计算机视觉神经网络tiny-yolo-5clessses训练自己的数据集全程记录
2018-12-24 11:50:57
工智能应用开发可归纳为以下几个步骤：（1）准备数据集在传统的有监督的神经网络算法中，数据集对最终的算法性能起着决定性的关键作用。因此，神经网络算法训练的首要任务，就是实现数据集的搜集工作。在机器视觉任务中，有
2020-05-18 17:13:24
我们在使用卷积神经网络或递归神经网络或其他变体时，通常都希望对模型的架构可以进行可视化的查看，因为这样我们可以 在定义和训练多个模型时，比较不同的层以及它们放置的顺序对结果的影响。还有可以更好地理
2022-11-02 14:55:04
递归网络newelm 创建一Elman递归网络2. 网络应用函数sim 仿真一个神经网络init 初始化一个神经网络adapt 神经网络的自适应化train 训练一个神经网络3. 权函数dotprod
2009-09-22 16:10:08
我在MATLAB中进行了神经网络模型训练，然后将训练好的模型的阈值和权值导出来，移植到STM32F407单片机上进行计算，但是在单片机上的计算结果和在MATLAB上的不一样，一直找不到原因。代码在
2020-06-16 11:14:28
本教程以实际应用、工程开发为目的，着重介绍模型训练过程中遇到的实际问题和方法。在机器学习模型开发中，主要涉及三大部分，分别是数据、模型和损失函数及优化器。本文也按顺序的依次介绍数据、模型和损失函数
2018-12-21 09:18:02
Processing Engine(NPE) SDK主要是帮助开发者在骁龙移动平台的Caffe/Caffe2或TensorFlow上运行一个或者几个被训练过的神经网络模型.帮助开发者节省时间并且优化在骁龙设备上
2018-09-27 09:58:39
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
`本篇主要介绍：人工神经网络的起源、简单神经网络模型、更多神经网络模型、机器学习的步骤：训练与预测、训练的两阶段：正向推演与反向传播、以TensorFlow + Excel表达训练流程以及AI普及化教育之路。`
2020-11-05 17:48:39
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
项目名称：基于PYNQ的卷积神经网络加速试用计划：申请理由：本人研究生在读，想要利用PYNQ深入探索卷积神经网络的硬件加速，在PYNQ上实现图像的快速处理项目计划：1、在PC端实现Lnet网络的训练
2018-12-19 11:37:22
硬件的连接；2. 编写底盘驱动程序，达到根据PYNQ发出的控制信号控制底盘运动的功能；3. 在PYNQ平台编写采集神经网络数据集使用的手动控制程序，编写自动驾驶程序；4. 搭建神经网络，采集训练数据
2019-03-02 23:10:52
开发流程在了解推理机工作内容的基础上，就需要知道其使用的神经网络计算是怎么得到的。在应用层次，其实就是一堆加权系数的加减乘除运算将输入数据计算出一个推论结果。然而这里存在一个加权系数怎么得到的问题，这就
2020-07-22 22:56:39
，神经元才会生成输出。因此，通过类比，我们可以知道神经网络在输入值的加权和的基础上应用了非线性函数。 图2（a）展示了计算神经网络的示意图，图的最左边是接受数值的“输入层”。这些值被传播到中间层神经
2017-06-14 21:01:14
指神经网络在学习新知识的同时要保持对之前学习的知识的记忆，而不是狗熊掰棒子SOM神经网络是一种竞争学习型的无监督神经网络，它能将高维输入数据映射到低维空间（通常为二维），同时保持输入数据在高维空间
2019-07-21 04:30:00
在各个领域被广泛应用，例如金融网络、交通网络、教育网络等。时序图是包含时间属性的图数据。在金融交易领域，时间属性是反欺诈、反套现等众多应用场景的重要属性。因此如何对时序图神经网络进行高效的训练和推理
2022-09-28 10:34:13
这个网络输入和相应的输出来“训练”这个网络，网络根据输入和输出不断地调节自己的各节点之间的权值来满足输入和输出。这样，当训练结束后，我们给定一个输入，网络便会根据自己已调节好的权值计算出一个输出。这就是神经网络的简单原理。 神经网络原理下载-免费
2008-06-19 14:40:42
通过堆叠卷积层使得模型更深更宽，同时借助GPU使得训练再可接受的时间范围内得到结果，推动了卷积神经网络甚至是深度学习的发展。下面是AlexNet的架构：AlexNet的特点有：1.借助拥有1500万标签
2018-05-08 15:57:47
优化神经网络训练方法有哪些？
2022-09-06 09:52:36
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
本文首先简单的选取了少量的样本并进行样本归一化，这样就得到了可供训练的训练集和测试集。然后训练了400×25×2的三层BP神经网络，最后对最初步的模型进行了误差分析并找到了一种效果显著的提升方法！
2021-07-12 06:49:37
采用并提高他们的生产力。采用降低精度的浮点格式带来了许多好处。直到几年前，神经网络的训练主要是使用 IEEE 标准的 32 位浮点数来计算的。发现具有越来越多层的大型网络在 NN 任务中越
2022-09-15 15:15:46
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
。图2.一个小型神经网络。图3.使用CIFAR-10数据集训练的CIFAR网络模型。CIFAR-10 是一个常用于训练 CIFAR 神经网络的特定数据集。它由 60，000 张 32 × 32 张彩色
2023-02-23 20:11:10
1、卷积神经网络长尾数据集识别的技巧包 最近，长尾识别持续引起关注，产生了很多不同的方法，这些方法属于不同的范式，度量学习，元学习和知识迁移。尽管这些方法在长尾数据集上取得了稳定的精度的提升，但是
2022-11-30 15:26:31
什么是卷积神经网络？ImageNet-2010网络结构是如何构成的？有哪些基本参数？
2021-06-17 11:48:22
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
为提升识别准确率，采用改进神经网络，通过Mnist数据集进行训练。整体处理过程分为两步：图像预处理和改进神经网络推理。图像预处理主要根据图像的特征，将数据处理成规范的格式，而改进神经网络推理主要用于输出结果。 整个过程分为两个步骤：图像预处理和神经网络推理。需要提前安装Tengine框架，
2021-12-23 08:07:33
基于光学芯片的神经网络训练解析，不看肯定后悔
2021-06-21 06:33:55
。———————————————————————————— 最终，我们用了不到20分钟的时间，在8核笔记本电脑的CPU上对这一神经网络进行了训练。 训练数据包括7600+张标记的图片。下载后，会有两个文件夹，分别
2018-05-03 20:19:47
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
基于遗传优化神经网络的电子舌在黄酒检测中的应用采用遗传学习算法和误差反向传播（BP）算法相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络，从而提高神经网络的收敛质量和收敛速度，并将此算法运用到电子舌对黄酒
2009-09-19 09:32:15
本文介绍了如何使用Keras框架，搭建一个小型的神经网络-多层感知器，并通过给定数据进行计算训练，最好将训练得到的模型提取出参数，放在51单片机上进行运行。
2021-11-22 07:00:41
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
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
称为BP神经网络。采用BP神经网络模型能完成图像数据的压缩处理。在图像压缩中，神经网络的处理优势在于：巨量并行性；信息处理和存储单元结合在一起；自组织自学习功能。与传统的数字信号处理器DSP
2019-08-08 06:11:30
提高吞吐量、提高训练性能。综上，针对时序图神经网络中出现的高额设备间通信开销问题，本文提出了局部性感知的数据划分策略和高效的任务调度策略，以缩减时序图神经网络训练时的通信开销。同时本文在时序图神经网络中
2022-09-28 10:37:20
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
当训练好的神经网络用于应用的时候，权值是不是不能变了？？？？就是已经训练好的神经网络是不是相当于得到一个公式了，权值不能变了
2016-10-24 21:55:22
工作探索了如何在小型数据集上从头开始训练ViT。也有工作在探索如何在24小时内对文本数据训练BERT模型，但它使用8个GPU的服务器，而作者将自己限制在单个GPU。Primer建议寻找
2022-11-24 14:56:31
、检测和分割等视觉任务，因为它们在已建立的基准数据集（如Imagenet、COCO、PascalVOC、ADE20K和其他类似数据集）上具有很强的性能。当在移动设备等资源普遍受限的边缘设备上部署cnn
2022-10-13 14:46:42
能力训练出规模足够大的神经网络来使用现有的海量数据集。具体来说，即使你积累了更多的数据，但应用在类似于对数几率回归（logistic regression）这样较传统的学习算法上，其性能表现
2018-11-30 16:45:03
可以轻松快速地进行原型设计。它支持各种 DNN，如RNN、CNN，甚至是两者的组合。任何深度学习网络都由四个重要部分组成：数据集、定义模型（网络结构）、训练/学习和预测/评估。可以在
2020-07-28 14:34:04
嵌入式设备自带专用属性，不适合作为随机性很强的人工智能深度学习训练平台。想象用S3C2440训练神经网络算法都会头皮发麻，PC上的I7、GPU上都很吃力，大部分都要依靠服务器来训练。但是一旦算法训练
2021-08-17 08:51:57
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 14:19:12
用于计算机视觉训练的图像数据集
2021-02-26 07:35:08
针对模糊神经网络训练采用BP算法比较依赖于网络的初始条件,训练时间较长,容易陷入局部极值的缺点,利用粒子群优化算法(PSO)的全局搜索性能,将PSO用于模糊神经网络的训练过程.由于基本PSO算法存在
2010-05-06 09:05:35
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
CV之YOLOv3：深度学习之计算机视觉神经网络Yolov3-5clessses训练自己的数据集全程记录(第二次)——Jason niu
2018-12-24 11:52:25
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
了TensorFlow2.0Beta版本，同pytorch一样支持动态执行(TensorFlow2.0默认eager模式，无需启动会话执行计算图)，同时删除了杂乱低阶API，使用高阶API简单地构建复杂神经网络模型，本文主要分享用高阶API构建模型和数据集使用。
2020-11-04 07:49:09
应用神经网络理论，建立了预测状态监测数据趋势的BP 神经网络模型，并通MATLAB 实现了仿真编程。实验中，选取多组数据对网络进行了训练和测试，证实了算法和模型的有效性。
2009-09-11 15:53:10
26 该文提出了一种嵌入自联想神经网络的高斯混合模型，它充分利用了神经网络和高斯混合模型各自的优点，以最大似然概率(ML)为准则，把它们作为一个整体来进行训练。训练过程中
2010-03-05 16:27:1215 基于小波神经网络的信息系综合评价系统的训练算法
为了对基于小波神经网络的信息系统综合评价系统进行训练，必须确定网络参数Wk ，bk
2009-02-27 09:36:12665 
基于自适应果蝇算法的神经网络结构训练_霍慧慧
2017-01-03 17:41:580 项两部分。误差项衡量神经网络模型在训练数据集上的拟合程度，而正则项则是控制模型的复杂程度，防止出现过拟合现象。
2017-11-16 15:30:5412889 为提高大样本集情况下BP神经网络的训练效率，提出了一种基于局部收敛权阵进化的BP神经网络MapReduce训练方法，以各Map任务基于其输入数据分片训练产生的局部收敛权阵作为初始种群，在Reduce
2017-11-23 15:07:4012 针对深度神经网络在分布式多机多GPU上的加速训练问题，提出一种基于虚拟化的远程多GPU调用的实现方法。利用远程GPU调用部署的分布式GPU集群改进传统一对一的虚拟化技术，同时改变深度神经网络在分布式
2018-03-29 16:45:250 如何在Node.js环境下使用训练好的神经网络模型（Inception、SSD）识别图像中的物体。
2018-04-06 13:11:128632 网络模型一旦选定，三要素中结构和算法就确定了，接下来要对权值进行调整。神经网络是将一组训练集（training set）送入网络，根据网络的实际输出与期望输出间的差别来调整权值。
2018-04-28 15:10:0022203 
算法进行训练。值得指出的是，BP算法不仅可用于多层前馈神经网络，还可以用于其他类型的神经网络，例如训练递归神经网络。但我们通常说 “BP 网络” 时，一般是指用 BP 算法训练的多层前馈神经网络。
2018-06-19 15:17:1542819 
我们训练了一个大型的深度卷积神经网络，来将在ImageNet LSVRC-2010 大赛中的120万张高清图像分为1000 个不同的类别。对测试数据，我们得到了top-1 误差率37.5%，以及
2019-12-03 15:29:0015 实验中，他们将一个实际的神经网络训练过程与线性模型的训练过程相比，发现两者高度一致。这里用到的神经网络是一个wide ResNet，包括ReLU层、卷积层、pooling层和batch normalization；线性模型是用ResNet关于其初始（随机）参数的泰勒级数建立的网络。
2020-04-17 11:15:452883 
成功训练计算机视觉任务的深层卷积神经网络需要大量数据。这是因为这些神经网络具有多个隐藏的处理层，并且随着层数的增加，需要学习的样本数也随之增加。如果没有足够的训练数据，则该模型往往会很好地学习训练数据，这称为过度拟合。如果模型过拟合，则其泛化能力很差，因此对未见的数据的表现很差。
2020-05-04 08:59:002727 每当我们训练自己的神经网络时，我们都需要注意称为神经网络的 泛化 的问题。从本质上讲，这意味着我们的模型在从给定数据中学习以及将...
2020-12-14 21:02:35557 EdgeImpulse是一个为嵌入式设备提供在线训练神经网络模型服务的网站，它是我们OpenMV的合作伙伴，同时也均为ST意法半导体的官方合作伙伴。目前EdgeImpulse对我们OpenMV用户
2021-03-11 09:33:1619763 我们训练了一个大型的深度卷积神经网络，来将在 ImageNet LSVRC-2010 大赛中的 120万张高清图像分为 1000 个不同的类别。对测试数据，我们得到了 top-1 误差率 37.5
2021-03-29 14:12:054 为提高卷积神经网络目标检测模型精度并增强检测器对小目标的检测能力，提出一种脱离预训练的多尺度目标检测网络模型。采用脱离预训练检测网络使其达到甚至超过预训练模型的精度，针对小目标特点
2021-04-02 11:35:5026 本文介绍了如何使用Keras框架，搭建一个小型的神经网络-多层感知器，并通过给定数据进行计算训练，最好将训练得到的模型提取出参数，放在51单片机上进行运行。
2021-11-13 19:21:0212 深度学习是推动当前人工智能大趋势的关键技术。在 MATLAB 中可以实现深度学习的数据准备、网络设计、训练和部署全流程开发和应用。联合高性能 NVIDIA GPU 加快深度神经网络训练和推断。
2022-02-18 13:31:441714 使用 INT4 算法实现所有矩阵乘法的 Transformer 训练方法。 模型训练得快不快，这与激活值、权重、梯度等因素的要求紧密相关。 神经网络训练需要一定计算量，使用低精度算法（全量化训练或 FQT 训练）有望提升计算和内存的效率。FQT 在原始的全精度计算图中增加
2023-07-02 20:35:01403 
神经网络是一个具有相连节点层的计算模型，其分层结构与大脑中的神经元网络结构相似。神经网络可通过数据进行学习，因此，可训练其识别模式、对数据分类和预测未来事件。
2023-07-26 18:28:411623 
python卷积神经网络cnn的训练算法 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）一直是深度学习领域重要的应用之一，被广泛应用于图像、视频、语音等领域
2023-08-21 16:41:37859 模型训练是将模型结构和模型参数相结合，通过样本数据的学习训练模型，使得模型可以对新的样本数据进行准确的预测和分类。本文将详细介绍 CNN 模型训练的步骤。 CNN 模型结构 卷积神经网络的输入
2023-08-21 16:42:00885 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 17:11:47681 。训练神经网络的挑战在训练数据集的新示例之间取得平衡。七个具体的技巧，可帮助您更快地训练出更好的神经网络模型。学习和泛化使用反向传播设计和训练网络需要做出许多看似任
2023-12-30 08:27:54319 
电子发烧友App
工商网监
评论