1.人工智能深入了解神经网络 通过Frank La La|2019 年 2 月 神经网络是很多高级的人工智能 (AI) 解决方案的基本元素。但是,很少人取消 derstand 这一概念的核心数学或结构化基础。虽然初始研究神经网络返回日期数十年来,它不是直到最近的计算能力和训练数据集的大小进行它们实际供常规使用。 https://docs.microsoft.com/zh-cn/archive/msdn-magazine/2019/february/artificially-intelligent-a-closer-look-at-neural-networks
2.深度学习轻量级神经网络模型,嵌入式微小设备也能实时检测轻量级神经网络的进步已经彻底改变了计算机视觉在各种物联网(IoT)应用中的使用,涵盖了远程监控和过程自动化。 然而,对于许多这些应用来说,检测小型物体,这是至关重要的,目前在计算机视觉研究中仍然是一个未探索的领域,尤其是在资源受限的嵌入式设备上,这些设备拥有处理器。 https://blog.51cto.com/u_15671528/12791754
3.深入探索神经网络反向传播算法在神经网络中,梯度计算是指利用反向传播算法计算损失函数对模型参数的梯度。主要通过链式法则,从输出层到输入层逐层计算梯度。梯度表示了函数在某一点的变化率,通过梯度可以找到最小化损失函数的方向。 反向传播算法 反向传播算法是一种基于链式法则的梯度计算方法,通过不断迭代更新模型参数,使得损失函数逐渐减小。在反向https://www.jianshu.com/p/914421a9533a
4.深度学习&神经网络知识反向传播是一种高效的优化方法,它根据损失函数的梯度更新网络中的权重和偏置,以减小误差。这涉及到链式法则的应用,以便逐层计算梯度。 深度学习 基本原理 深度学习是指使用多层(深层)神经网络架构来进行机器学习的方法。所谓“深”,指的是网络中有较多的隐藏层,能够捕捉更复杂的模式。深度学习的一个显著特点是它可以https://blog.csdn.net/auiiii/article/details/144338942
5.实战项目远程AI手势识别&在线USB更新固件【实战项目】远程AI手势识别&在线USB更新固件 一、项目介绍 远程AI手势识别,主要采用了TinyMaix神经网络进行的手势识别功能,TinyMaix是面向单片机超轻量级的神经网络推理库,即TinyML推理库,可以让你在任意单片机上运行轻量级深度学习模型。项目的主控采用的是RA4M2-100PIN开发板,周边的传感器有HS3003温湿度传感器,ISLhttps://www.elecfans.com/d/2027985.html
6.联邦学习神经网络FedAvg算法实现python简单来说,每一轮通信时都只是选择部分客户端,这些客户端利用本地的数据进行参数更新,然后将更新后的参数传给服务器,服务器汇总客户端更新后的参数形成最新的全局参数。下一轮通信时,服务器端将最新的参数分发给被选中的客户端,进行下一轮更新。 3. 客户端 客户端没什么可说的,就是利用本地数据对神经网络模型的https://www.jb51.net/article/247652.htm
7.智东西早报:中科大实现18量子比特纠缠北京AI产业白皮书发布据介绍,这是一个自我监督的物体追踪模型,研究人员给神经网络提供的是大量无标记视频数据。模型要学会预测黑白视频中物体的颜色,最关键的步骤是物体跟踪。 #通信圈# 1、中国移动宣布明年2月采购5G智能手机 7月2日消息,日前,中国移动发布《5G终端产品指引》。中国移动在《终端指引》中明确提出,要在今年9月采购测试终https://zhidx.com/p/122927.html
8.andrewng机器学习课程笔记它是用来让神经网络自动更新权重WW的。 这里权重WW与之前线性回归权值更新形式上是一样: 那现在要做的工作就是求出后面的偏导,在求之前进一步变形: 注意J(W,b;x(i),y(i))J(W,b;x(i),y(i))表示的是单个样例的代价函数,而J(W,b)J(W,b)表示的是整体的代价函数。 所以接下来的工作就是求出?https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/7429210.html
9.黑龙江省北安市城镇基准地价更新探究.pdf首先, 明确基准地价更新内涵和相关基础理论,为基准地价更新实证研究奠定理论支撑;其次进行 北安市城镇土地分等,城镇土地定级的调整,结合指数模型和BP神经网络进行更新基准地 价评估,得到当前条件下商业、住宅基准地价和工业用地区片价等;再次,定量分析北安市 城镇基准地价更新结果现状和时空变化规律,根据更新结果定性https://max.book118.com/html/2017/1103/138720374.shtm
10.一文详解神经网络BP算法原理及Python实现在手工设定了神经网络的层数,每层的神经元的个数,学习率 η(下面会提到)后,BP 算法会先随机初始化每条连接线权重和偏置,然后对于训练集中的每个输入 x 和输出 y,BP 算法都会先执行前向传输得到预测值,然后根据真实值与预测值之间的误差执行逆向反馈更新神经网络中每条连接线的权重和每层的偏好。在没有到达停止https://cloud.tencent.com/developer/article/1076834
11.99%依赖神经网络,特斯拉FSD重大更新,V12到底有什么不一样?但端到端模型的“黑盒”问题目前产业界尚未有十分成熟的解决方案,因此中信证券认为,其最终能否迈向追求极致安全性的L4全无人驾驶仍待观望。 原标题:《99%依赖神经网络!特斯拉FSD重大更新,V12到底有什么不一样?》https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_25460026
12.深圳先进院等提出忆阻器神经网络的高能效权重更新方案在新的学习方案中,随机提取训练样本,基于训练样本更新整个卷积神经网络的权重,计算梯度值获取权重更新的方向,引入忆阻器非理想特性,给予忆阻器单脉冲进行权重更新,该方法不需要复杂的外围电路设计,节省了芯片面积和功耗。研究基于新的学习方案提出了四种权重更新方式,将传统的SGD和PL作为基准,在基于LeNet5网络对MNIST图像https://www.cas.cn/syky/202108/t20210803_4800979.shtml
