循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理及特點(diǎn)

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）算法原理及特點(diǎn)詳解循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network, RNN）是一種專門(mén)用于處理序列數(shù)據(jù)（如時(shí)間序列、文本、語(yǔ)音）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其核心特點(diǎn)是能夠利用歷史信息影響當(dāng)前輸出。以下是其原理...

分類：通信與網(wǎng)絡(luò) 時(shí)間：2025-07-28 閱讀：471 關(guān)鍵詞：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

VGG介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)

VGG（Visual Geometry Group）是一種著名的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）架構(gòu)，最初由牛津大學(xué)的一個(gè)研究小組在2014年的ImageNet挑戰(zhàn)賽中提出。VGG模型以其簡(jiǎn)單而深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)而聞名，特別是在圖像分類任務(wù)中取得了優(yōu)異的成績(jī)...

分類：其它 時(shí)間：2024-08-15 閱讀：489 關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

使用PyTorch構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

使用 PyTorch 構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常涉及幾個(gè)關(guān)鍵步驟，包括定義模型結(jié)構(gòu)、定義損失函數(shù)、選擇優(yōu)化器以及訓(xùn)練模型。以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例，演示如何使用 PyTorch 構(gòu)建一個(gè)基本的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（多層感知機(jī)）來(lái)處理分類任...

分類：其它 時(shí)間：2024-08-02 閱讀：346 關(guān)鍵詞：PyTorch

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，全稱為反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Network），是一種基于梯度下降算法的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，常用于解決分類和回歸問(wèn)題。以下是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概述：　　結(jié)構(gòu)：　　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常包括輸入層、若...

分類：其它 時(shí)間：2024-07-29 閱讀：502 關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基本流程

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Network）是一種常見(jiàn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)，例如分類和回歸。以下是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基本流程：　　初始化：　　初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，包括輸入層、隱藏層（可能有...

分類：其它 時(shí)間：2024-07-25 閱讀：464 關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

什么是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用處

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Graph Neural Network，GNN）是一種專門(mén)用于處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要處理向量或序列數(shù)據(jù)，而圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則致力于解決圖數(shù)據(jù)的表示學(xué)習(xí)、節(jié)點(diǎn)分類、圖分類、鏈接預(yù)測(cè)等任務(wù)?！?..

分類：其它 時(shí)間：2024-04-01 閱讀：491 關(guān)鍵詞：圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

深度學(xué)習(xí)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)分析

深度學(xué)習(xí)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常見(jiàn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于解決各種機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題。下面是對(duì)深度學(xué)習(xí)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的簡(jiǎn)要分析：　　結(jié)構(gòu)：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)神經(jīng)元（或稱為節(jié)點(diǎn)）組成的多層結(jié)構(gòu)構(gòu)成，每一層的神經(jīng)...

分類：其它 時(shí)間：2024-03-29 閱讀：534 關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)

如何使用簡(jiǎn)單的感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示例對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類

什么是單層感知器？　　在上一篇文章中，我們看到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由分層排列的互連節(jié)點(diǎn)組成。輸入層中的節(jié)點(diǎn)分發(fā)數(shù)據(jù)，其他層中的節(jié)點(diǎn)執(zhí)行求和，然后應(yīng)用激活函數(shù)。這些節(jié)點(diǎn)之間的連接是加權(quán)的，這意味著每個(gè)連接將傳輸?shù)臄?shù)...

分類：通信與網(wǎng)絡(luò) 時(shí)間：2023-12-07 閱讀：1678 關(guān)鍵詞：感知器

什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的量化？

小型機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)存約束　　在理解量化之前，有必要討論一下為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常會(huì)占用如此多的內(nèi)存?！　∩窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)由一系列層中的一系列互連神經(jīng)元組成。如圖 1 所示，標(biāo)準(zhǔn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由互連的神經(jīng)元層組成，每...

時(shí)間：2023-12-06 閱讀：509 關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信號(hào)處理：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中的驗(yàn)證

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從根本上不同于其他信號(hào)處理系統(tǒng)。實(shí)現(xiàn)某種信號(hào)處理目標(biāo)的“正?！狈椒ㄊ菓?yīng)用算法。在這個(gè)模型中，研究人員創(chuàng)建了一種數(shù)學(xué)方法來(lái)以某種方式分析或修改信號(hào)。有多種方法可以去除音頻中的噪聲、查找圖像中的邊...

時(shí)間：2023-06-06 閱讀：391 關(guān)鍵詞：信號(hào)處理

將偏置節(jié)點(diǎn)合并到您的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中

偏置節(jié)點(diǎn)可以添加到感知器的輸入層或隱藏層，產(chǎn)生一個(gè)由設(shè)計(jì)者選擇的常數(shù)值。我們?cè)诘?11 部分討論了偏置值，如果您不清楚偏置節(jié)點(diǎn)是什么或它們?nèi)绾涡薷牟⒖赡茉鰪?qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能，我鼓勵(lì)您閱讀（或重新閱讀）該文章...

分類：通信與網(wǎng)絡(luò) 時(shí)間：2023-04-23 閱讀：934 關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)

ST - STM32Cube.AI v7.2現(xiàn)可支持深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

意法半導(dǎo)體近期發(fā)布的 STM32Cube.AI v7.2 帶來(lái)了對(duì)深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的支持功能，從而可以在現(xiàn)有微控制器上運(yùn)行更準(zhǔn)確的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用軟件。STM32Cube.AI 于 2019 年推出，用于把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換為適合STM32 MCU 的代碼。...

分類：嵌入式系統(tǒng)/ARM技術(shù) 時(shí)間：2022-09-30 閱讀：1104 關(guān)鍵詞：電子

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布式交互指揮系統(tǒng)的方案設(shè)計(jì)

一、指揮系統(tǒng)的 需求　　按照首長(zhǎng)提出的“指揮決策要由逐級(jí)決策向分布交互決策轉(zhuǎn)變，指揮作業(yè)要由手工為主向智能輔助運(yùn)籌轉(zhuǎn)變，指揮內(nèi)容要由語(yǔ)音文字信息向數(shù)碼化代碼化轉(zhuǎn)變”，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)信息感知、綜合態(tài)勢(shì)顯示、智...

分類：通信與網(wǎng)絡(luò) 時(shí)間：2020-12-02 閱讀：547 關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布式交互指揮系統(tǒng)的方案設(shè)計(jì)FOC電機(jī)

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述第三彈：來(lái)自IEEE Fellow的GNN綜述

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）熱度持續(xù)上升，之前我們?cè)榻B了清華兩篇綜述論文，參見(jiàn)：深度學(xué)習(xí)時(shí)代的圖模型，清華發(fā)文綜述圖網(wǎng)絡(luò)，和清華大學(xué)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜述：模型與應(yīng)用。最近，IEEEFellow、SeniorMember和MemberZonghanWu等...

時(shí)間：2019-01-10 閱讀：899 關(guān)鍵詞：圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述第三彈：來(lái)自IEEE Fellow的GNN綜述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN算法解析

前言：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，請(qǐng)參見(jiàn)公眾號(hào)“科技優(yōu)化生活”之前相關(guān)文章。人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類：1）分類；2）回歸；3）聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）算法。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN...

分類：通信與網(wǎng)絡(luò) 時(shí)間：2018-09-05 閱讀：719 關(guān)鍵詞：人工智能,機(jī)器學(xué)習(xí),循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),rnn