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标签 > 神经网络
神经网络可以指向两种,一个是生物神经网络,一个是人工神经网络。
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回归任务在实际应用中随处可见——天气预报、自动驾驶、医疗诊断、经济预测、能耗分析,但大部分回归模型只给出一个预测值,对这个值到底有多靠谱却只字不提。这在...
1.算法简介液态神经网络(LiquidNeuralNetworks,LNN)是一种新型的神经网络架构,其设计理念借鉴自生物神经系统,特别是秀丽隐杆线虫的...
随着人工智能技术的飞速发展,神经网络在众多领域展现出了巨大的潜力和广泛的应用前景。然而,神经网络模型的复杂度和规模也在不断增加,这使得传统的串行计算方式...
神经处理单元(NPU)是一种专为人工智能(AI)神经网络和深度学习任务设计的专用处理器,随着技术从卷积神经网络(CNN)演进至Transformer模型...
随着人工智能的发展,神经网络正被逐步应用于智能安防、自动驾驶、医疗等各行各业。目标识别作为人工智能的一项重要应用也拥有着巨大的前景,随着深度学习的普及和...
这篇博客展示了如何使用树莓派上的神经网络USB插件来检测或“推断”一个人的位置,从而构建一个安全系统。Arduino型接收器从零开始构建,通过远程LoR...
本文的目的是在一个神经网络已经通过python或者MATLAB训练好的神经网络模型,将训练好的模型的权重和偏置文件以TXT文件格式导出,然后通过pyth...
RKNPU概述RKNPU(RockchipNeuralProcessingUnit)是瑞芯微(Rockchip)公司专为神经网络处理设计的硬件加速单元,...
AI算法开发流程主要包括需求分析、数据准备、模型选择、模型训练、模型转换和模型部署。需求分析阶段明确算法功能,通常由多个子算法协同实现,如人脸识别、司机...
人工智能(AI)需要超强的计算能力,而Maxim则大大降低了AI计算所需的功耗。MAX78002是一款新型的AI微控制器,使神经网络能够在互联网边缘端以...
MambaQuant在Mamba系列模型上实现了W8A8/W4A8量化的方法,精度逼近浮点,超过Quarot等SOTA方法。该工作已被人工智能顶会ICL...
近年来,随着人工智能、大数据和高性能计算的飞速发展,自动驾驶技术正迎来前所未有的变革浪潮。在这一变革中,端到端自动驾驶技术凭借其“从传感器到控制指令”的...
作者:DigiKey Editor 人工智能(AI)已经是当前科技业最热门的话题,且其应用面涉及人类生活的各个领域,对于各个产业都带来相当重要的影响,且...
机器学习和深度学习应用程序正越来越多地从云端转移到靠近数据源头的嵌入式设备。随着边缘计算市场的快速扩张,多种因素正在推动边缘人工智能的增长,包...
随着神经网络的发展,光学神经网络(ONN)的研究受到广泛关注。研究人员从衍射光学、散射光、光干涉以及光学傅里叶变换等基础理论出发,利用各种光学设备及材料...
在深度学习的领域中,前向传播、反向传播和损失函数是构建和训练神经网络模型的三个核心概念。今天,小编将通过一个简单的实例,解释这三个概念,并展示它们的作用...
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