模型的可解释性是机器学习领域的一个重要分支，随着 AI 应用范围的不断扩大，人们越来越不满足于模型的黑盒特性，与此同时，金融、自动驾驶等领域的法律法规也对模型的可解释性提出了更高的要求，在可解释
2023-09-28 10:17:15
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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 08:48:496741 通过建立既可解释又准确的模型来改良这种错误的二分法。关键是将神经网络与决策树相结合，在使用神经网络进行低级决策时保留高级的可解释性。
2020-05-31 10:51:447986 在如今的网络时代，错综复杂的大数据和网络环境，让传统信息处理理论、人工智能与人工神经网络都面临巨大的挑战。近些年，深度学习逐渐走进人们的视线，通过深度学习解决若干问题的案例越来越多。一些传统的图像
2024-01-11 10:51:32596 
决策树在机器学习的理论学习与实践
2019-09-20 12:48:44
在本文中，我们将讨论一种监督式学习算法。最新一代意法半导体 MEMS 传感器内置一个基于决策树分类器的机器学习核心（MLC）。这些产品很容易通过后缀中的 X 来识别（例如，LSM6DSOX）。这种
2023-09-08 06:50:22
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2019-06-16 12:07:43
深度学习斯坦福cs231n编程作业#1 --- k近邻算法(k-NN)
2020-05-07 12:03:37
导致起火。开发电池的斯坦福教授 在斯坦福开发的新电池中，研究人员采用聚乙烯薄膜材料，薄膜上嵌入了镍磁粉，它会形成纳米级的突起。研究人员在突起部分覆盖石墨烯导电材料，让电流可以从表面通过。当温度
2016-01-12 11:57:19
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
神经网络基本介绍
2018-01-04 13:41:23
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
神经网络简介
2012-08-05 21:01:08
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
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2022-01-11 10:08:52
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
ML--决策树与随机森林
2020-07-08 12:31:39
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
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
电子发烧友总结了以“神经网络”为主题的精选干货，今后每天一个主题为一期，希望对各位有所帮助！（点击标题即可进入页面下载相关资料）人工神经网络算法的学习方法与应用实例（pdf彩版）卷积神经网络入门资料MATLAB神经网络30个案例分析《matlab神经网络应用设计》深度学习和神经网络
2019-05-07 19:18:14
今天学习了两个神经网络，分别是自适应谐振（ART）神经网络与自组织映射（SOM）神经网络。整体感觉不是很难，只不过一些最基础的概念容易理解不清。首先ART神经网络是竞争学习的一个代表，竞争型学习
2019-07-21 04:30:00
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
决策树决策树是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形
2022-03-05 14:15:07
翻译软件都用了深度学习技术，利用神经网络改进关键模块，通用性大大地增强，南北差异再也不是问题了！ ◆◆◆ 可以看出，深度学习不仅作用于图像，还可以延伸到更广的领域。 随着学界对深度学习研究越来越
2018-05-11 11:43:14
简单理解LSTM神经网络
2021-01-28 07:16:57
本文主要介绍支持向量机、k近邻、朴素贝叶斯分类 、决策树、决策树集成等模型的应用。讲解了支持向量机SVM线性与非线性模型的适用环境，并对核函数技巧作出深入的分析，对线性Linear核函数、多项式
2021-09-01 06:57:36
的深度神经网络运用的方法。AlexNet在研发的时候，使用的GTX580仅有3GB的显存，所以创造性的把模型拆解在两张显卡中，架构如下：1.第一层是卷积层，针对224x224x3的输入图片进行卷积操作
2018-05-08 15:57:47
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2020-08-18 09:08:58
全连接神经网络和卷积神经网络的区别
2019-06-06 14:21:42
可以实现对未知的数据进行高效分类。从开头狼人杀的例子中也可以看出，决策树模型具有较好的可读性和描述性，能够帮助我们更高效率地去分析问题。举个例子，普通人去银行贷款的时候，银行会根据相应条件，来判断贷款人
2018-05-23 09:38:48
之前下载了斯坦福2015年的CNTFET VS model，是.va的文件，不知道怎么用啊，该怎么通过cadence的pspice进行仿真啊，求指点
2018-01-26 13:47:28
统计学习方法决策树
2019-11-05 13:40:43
【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
卷积神经网络模型发展及应用转载****地址：http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势，作为一个
2022-08-02 10:39:39
卷积神经网络的层级结构 卷积神经网络的常用框架
2020-12-29 06:16:44
抽象人工智能 （AI） 的世界正在迅速发展，人工智能越来越多地支持以前无法实现或非常难以实现的应用程序。本系列文章解释了卷积神经网络 （CNN） 及其在 AI 系统中机器学习中的重要性。CNN 是从
2023-02-23 20:11:10
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
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
求助，哪位大神能找到斯坦福EE214B/314A授课视频资源？
2021-06-22 07:41:41
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2021-07-14 10:34:14
利用决策树中CART算法识别印第安人糖尿病患者
2019-05-06 12:16:27
【新技术发布】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激光雷达可以准确地完成三维空间的测量，具有抗干扰能力强、信息丰富等优点，但受限于数据量大、不规则等难点，基于深度神经网络
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
最近在学习电机的智能控制，上周学习了基于单神经元的PID控制，这周研究基于BP神经网络的PID控制。神经网络具有任意非线性表达能力，可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制。利用BP
2021-09-07 07:43:47
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
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
2019-06-19 07:24:41
如何用stm32cube.ai简化人工神经网络映射？如何使用stm32cube.ai部署神经网络？
2021-10-11 08:05:42
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
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
使用 UNICO（v9.10.0.0），生成具有多个决策树的 UCF 文件的过程似乎是：1.加载所有决策树的所有测试数据，像对单个树一样标记每个数据集（大概标签需要在所有树中是唯一的）2.使用MLC
2022-12-26 06:30:11
机器学习——决策树算法分析
2020-04-02 11:48:38
李航统计学习第五章-决策树
2020-04-29 15:12:25
小女子做基于labview的蒸发过程中液位的控制，想使用神经网络pid控制，请问这个控制方法可以吗？有谁会神经网络pid控制么。。。叩谢
2016-09-23 13:43:16
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2020-12-03 08:39:05
2018年全球第三大风力发电机制造商论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1902.05625v1.pdf论文代码地址：https://github.com/BinhangYuan/WaveletFCNN需要简单储备的知识离散小波转换（DWT）深度神经网络回顾离散小波变
2021-07-12 07:38:36
的收敛速度和识别率【关键词】：粒子群优化;;模糊神经网络;;语音识别【DOI】：CNKI:SUN:SSJS.0.2010-06-018【正文快照】：1引言语音识别是新一代智能计算机的重要组成部分，对它
2010-05-06 09:05:35
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
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
SR650椭圆过滤器 产品信息SRS斯坦福SR650 椭圆过滤器高通SRS斯坦福SR650 椭圆过滤器高通SR600系列的特性是它的可编程性。GPIB和RS-232接口都是标准的，所有的工具设置都可以通过
2021-12-31 17:53:59
`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
《神经网络与深度学习》讲义
2017-07-20 08:58:24
0 广义上的可解释性指在我们需要了解或解决一件事情的时候，我们可以获得我们所需要的足够的可以理解的信息。
2018-06-25 10:21:115608 
正如你所看到的，决策树非常直观，他们的决策很容易解释。 这种模型通常被称为白盒模型。 相反，正如我们将看到的，随机森林或神经网络通常被认为是黑匣子模型。 他们做出了很好的预测，并且我们可以轻松检查他们执行的计算以进行这些预测; 然而，通常很难用简单的术语来解释为什么会做出预测。
2018-07-16 17:12:0113941 
如果考察某些类型的“事后可解释性”（post-hoc interpretable），深度神经网络具有明显的优势。深度神经网络能够学习丰富的表示，这些表示能够可视化、用语言表达或用于聚类。如果考虑对可解释性的需求，似乎线性模型在研究自然世界上的表现更好，但这似乎没有理论上的原因。
2018-07-24 09:58:2019321 “ANT的出发点与mGBDT类似，都是期望将神经网络的表示学习和决策树的特点做一个结合，不过，ANT依旧依赖神经网络BP算法进行的实现，”冯霁说：“而深度森林（gcForest/mGBDT）的目的
2018-07-25 09:39:019057 
据报道，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 17:01:003178 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 09:14:4411858 由 Demi 于 星期四, 2018-09-06 09:33 发表 现在提到“神经网络”和“深度神经网络”，会觉得两者没有什么区别，神经网络还能不是“深度”（deep）的吗？我们常用
2018-09-06 20:48:01557 新智元今天为大家推荐一份PPT综述，作者是斯坦福大学的多位博士后和博士生。这篇综述由基于神经网络和图网络的任务入手，对图神经网络的建立、架构、训练模式和模型特征等方面做了系统的梳理和介绍，并在最后给出了几个产业界和学术界的应用实例。
2019-02-18 09:04:106427 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 
神经网络的可解释性，从经验主义到数学建模
2019-06-27 10:54:204942 虽然神经网络在近年来 AI 领域取得的成就中发挥了关键作用，但它们依旧只是有限可解释性的黑盒函数近似器。
2019-08-15 09:17:3412652 Google Cloud AI战略总监Tracy Frey在 今天的博客中解释说，Explainable AI旨在提高机器学习模型的可解释性。她说，这项新服务的工作原理是量化每个数据因素对模型产生的结果的贡献，帮助用户了解其做出决定的原因。
2020-03-24 15:14:212655 人工智能系统所面临的两大安全问题的根源在于深度神经网络的不可解释性。深度神经网络可解释性定义为可判读（interpretability）和可理解（explainability）两方面的内容。可判读性，即深度神经网络输出可判读
2020-03-27 15:56:182632 决策树模型是白盒模型的一种，其预测结果可以由人来解释。我们把机器学习模型的这一特性称为可解释性，但并不是所有的机器学习模型都具有可解释性。
2020-07-06 09:49:063073 
模型可解释性方面的研究，在近两年的科研会议上成为关注热点，因为大家不仅仅满足于模型的效果，更对模型效果的原因产生更多的思考，这...
2020-12-10 20:19:43533 、医药、交通等髙风险决策领域对深度神经网络可解释性提岀的强烈要求，对卷积神经网络、循环神经网绛生成对抗网络等典型网络的解释方法进行分析梳理，总结并比较现有的解释方法，同时结合目前深度神经网络的发展趋势，对其
2021-03-21 09:48:2318 图神经网络的可解释性是目前比较值得探索的方向，今天解读的2021最新综述，其针对近期提出的 GNN 解释技术进行了系统的总结和分析，归纳对比了该问题的解决思路。
2021-03-27 11:45:325583 
图神经网络的可解释性是目前比较值得探索的方向，今天解读的2021最新综述，其针对近期提出的 GNN 解释技术进行了系统的总结和分析，归纳对比了该问题的解决思路。作者还为GNN解释性问题提供了标准
2021-04-09 11:42:062440 
机器学习的可解释性 来源：《计算机研究与发展》，作者陈珂锐等 摘 要 近年来，机器学习发展迅速，尤其是深度学习在图像、声音、自然语言处理等领域取得卓越成效.机器学习算法的表示能力大幅度提高，但是
2022-01-25 08:35:36790 
本文介绍目前常见的几种可以提高机器学习模型的可解释性的技术。
2022-02-26 17:20:191831 
本文介绍目前常见的几种可以提高机器学习模型的可解释性的技术，包括它们的相对优点和缺点。
2022-02-16 16:21:313986 
随着数学优化和计算硬件的迅猛发展，深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）（名词解释>）已然成为解决各领域中许多挑战性问题的强大工具，包括决策、计算成像、全息技术等。
2022-04-11 12:24:502567 本文介绍目前常见的几种可以提高机器学习模型的可解释性的技术，包括它们的相对优点和缺点。
2023-02-08 14:08:52861 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 09:14:442256 来源：青榴实验室 1、引子 深度神经网络(DNNs)最近在图像分类或语音识别等复杂机器学习任务中表现出的优异性能令人印象深刻。 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
2023-05-15 14:20:01550 
来源：青榴实验室1、引子深度神经网络(DNNs)最近在图像分类或语音识别等复杂机器学习任务中表现出的优异性能令人印象深刻。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
2023-05-17 09:59:19946 
卷积神经网络的工作原理 卷积神经网络通俗解释 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种众所周知的深度学习算法，是人工智能领域中最受欢迎的技术之一
2023-08-21 16:49:242216 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 17:07:361867 深度神经网络是深度学习的一种框架，它是一种具备至少一个隐层的神经网络。与浅层神经网络类似
2023-10-11 09:14:33363 
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