前几天Google发布了Android 9，给广大开发者带来许多新特性，最令人振奋的是Android Neural Network API。神经网络结合TensorFlow，让Android移动设备更加智能，拥抱人工智能时代！Android神经网络API，基于Android C开发，在移动设备运行密集型计算的机器学习。NNAPI为高级的机器学习框架的构建与训练神经网络（比如TensorFlow L
转载
2023-12-08 20:32:50
27阅读
导读INT8量化是一种深度学习推理加速技术，可以将32位浮点数格式的神经网络权重和激活值转换为8位整数格式，从而大幅降低神经网络的计算量和存储空间需求。本文分享了神经网络的INT8量化教程，值得收藏学习。开篇刚开始接触神经网络量化是2年前那会，用NCNN和TVM在树莓派上部署一个简单的SSD网络。那个时候使用的量化脚本是参考于TensorRT和NCNN的PTQ量化（训练后量化）模式，使用交叉熵的方
转载
2024-01-12 19:28:45
87阅读
前言在过去 10 年的时间里，“神经网络”一词已经超越了科学和专业环境。神经网络组织理论出现于上世纪中叶，但直到 2012 年计算机能力才达到足以训练神经网络的值。由于这一点，它们开始广泛使用。神经网络越来越多地用于移动应用程序开发。德勤报告显示，发达国家成年人安装的应用程序中有 60% 以上使用了神经网络。据统计，Android 的普及率已经连续数年领先于竞争对手。使用神经网络：识别和处理声音（
转载
2024-01-19 14:41:59
27阅读
文章目录九、神经网络的学习9.1 代价函数9.2 反向传播算法9.3 理解反向传播9.4 梯度检验9.5 随机初始化9.6 总体回顾9.7 神经网络举例：无人驾驶九、神经网络的学习9.1 代价函数 ？？？9.2 反向传播算法Back Propagation => BP神经网络 δ表示误差值，输出的aj(4)与yi的差值；先计算结果，在根据误差调整参数，原理和逻辑回归差不多，只是过程复杂了，这
转载
2024-01-22 12:18:55
42阅读
深度学习框架之视频处理应用关于视频分析或者图像处理过程如下： 1.首先要提取视频中的运动物体，常用算法有：帧差法，GMM，vibe等； 2.提取前景（运动物体）后对其进行跟踪，主要算法有：camshift，粒子滤波，TLD，压缩感知等； 3.对监控视频的去模糊，去雾，夜视增强等，可基于opencv来实现。 4.最后通过机器学习对视频进行分析。下面着重介绍机器学习的分支：深度学习，也就是深度
转载
2023-10-22 21:45:54
62阅读
当谷歌开发最新版的Android移动操作系统时，这家网络巨头对这个操作系统解读用户语音命令的方式作出了一些重大的改变。当时谷歌基于所谓的“神经网络”安装了一个语音识别系统，这个“神经网络”是一种计算机化的学习系统，在很大程度上能像人脑那样运作。 负责开发这个项目的谷歌研究科学家文森特·凡毫克(Vincent Vanhoucke)称，对许多用户来说，谷歌作出的这种改变所带来的影响非常大。“这个项目
转载
2023-07-25 20:07:29
124阅读
引言本文为大家介绍一篇神经网络压缩方面相关的经典论文，由MIT 韩松团队发表于ICLR 2020的论文《Once-for-All: Train One Network and Specialize it for Efficient Deployment》.本文是通过一种 Once for All 的网络，可高效生成 10^19 独立工作的子网络以便适配到不同的硬件平台，包括服务器端各种不同的GPU
转载
2024-01-04 13:43:53
116阅读
本文编辑：CynthiaiPhone X发布之后，999美元的售价并没有让人止步，相反，新iPhone的Face ID等功能让越来越多的人期待，库克在《早安美国》节目里也说了，iPhone X搭载了那么多新技术，999美元的价格绝对物有所值。 恩，这点我挺赞同，就想问问有几个朋友已经默默入手iPhone 7？对于一名软件开发从业者来说，新iPhone最让我们关注的其实是那颗A11芯片。尽
转载
2023-09-08 11:23:48
116阅读
网上有很多关于tensorflow lite在安卓端部署的教程，但是大多只讲如何把训练好的模型部署到安卓端，不讲如何训练，而实际上在部署的时候，需要知道训练模型时预处理的细节，这就导致了自己训练的模型在部署到安卓端的时候出现各种问题。因此，本文会记录从PC端训练、导出到安卓端部署的各种细节。欢迎大家讨论、指教。PC端系统：Ubuntu14tensorflow版本：tensroflow1.14安卓版
转载
2024-01-09 22:50:10
42阅读
在过去的几年里，深度神经网络（DNN）已经在计算机视觉和其他领域取得了巨大的进展。然而，由于深度神经网络较高的计算复杂度，以及移动设备性能和功率限制，导致深度神经网络在移动设备上部署仍然具有挑战性。 为解决移动设备部署的种种缺陷和难题，中山大学无人系统研究所陈刚副教授和黄凯教授联合鹏城实验室发表在DATE 2020的论文 《PhoneBit: Efficient GPU-Accelera
转载
2023-12-22 15:30:41
7阅读
七、激活函数的使用 通过之前的学习我们都了解到了激活函数的作用，现在我们将会讲解一下激活函数在不同的神经网络中的应用： 1、首先是sigmoid 函数： a=11+e−z 它的图像可以表示为： 但是这个激活函数多使用在二分分类输出的神经网络，因为需要寻找1和0值，所以在一般的神经网络中我们很少使用这个激活函数。对应的导数为： g′(z)=a(1−a) 这为后面的计算节省了很多时间。 2
转载
2024-01-10 20:01:43
186阅读
卷积神经网络一、卷积神经网络与BP网络（传统前馈神经网络）相比具有以下特点：（1）、采取局部连接（稀疏连接），减少了所需参数； （2）、可直接处理二维数据，故常被用于图片处理操作； （3）、具有三个基本层——卷积层、池化层、全连接层：卷积层CNN算法常用于图片处理，其中卷积层是通过多个卷积核对输入的图片像素矩阵进行局部连接，通过权值共享与卷积的方式进行图片的特征提取得到特征映射数据。（所以卷积核又
转载
2023-09-15 15:36:43
439阅读
谷歌实际操作已经有3年了为什么还是没有将网络的能力指数增加 原因是为什么 这萝卜还用说 坑一定是现在的神经网络本质就是无法指数级别优化的所以谷歌填坑这么多年仍然没有填好,但是走向正确的道理之前一定是经过错误,才能避免错误的 如果谷歌得到了什么启示,目前的神经网络会得到很大的改进,或者是颠覆的创造.人类的基因也是如此的, 我们的染色体经过不断的自我复制的过程中进步,但是基因不过是一个编码而已真正强大
原创
2022-04-06 10:13:22
436阅读
1 基本概念BP神经网络是一种通过误差反向传播算法进行误差校正的多层前馈神经网络，其最核心的特点就是：信号是前向传播，而误差是反向传播。前向传播过程中，输入信号经由输入层、隐藏层逐层处理，到输出层时，如果结果未到达期望要求，则进入反向传播过程，将误差信号原路返回，修改各层权重。2 BP神经网络结构BP神经网络包含输入层、隐藏层和输出层，其中，隐藏层可有多个，其中，输入层和输出层的节点个数是固定的（
原创
2021-03-23 20:00:09
3030阅读
谷歌实际操作已经有3年了为什么还是没有将网络的能力指数增加原因是为什么这萝卜还用说坑一定是现在的神经网络本质就是无法指数级别优化的所以谷歌填坑这么多年仍然没有填好,但是走向正确的道理之前一定是经过错误,才能避免错误的如果谷歌得到了什么启示,
原创
2021-04-22 20:32:04
852阅读
卷积神经网络 CNN 文章目录卷积神经网络 CNN一、概述二、卷积的概念三、CNN原理3.1 卷积层3.2 池化层3.3 完全连接层3.4 权值矩阵BP算法3.5 层的尺寸设置四、CNN简单使用五、总结 一、概述 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。
转载
2023-07-10 16:09:28
1432阅读
深度学习是一种特殊的机器学习，通过学习将世界使用嵌套的概念层次来表示并实现巨大的功能和灵活性，其中每个概念都定义为与简单概念相关联，更为抽象的表示以较为不抽象的方式来计算。卷积神经网络是一种前馈型神经网络，受生物自然视觉认知机制启发而来。卷积神经网络一般用于计算机视觉领域，由于有时候图片像素很多，导致神经网络输入特征值的维数很多。CNN结构图 在结构图中，第一层输入图片，进行卷积操作，得到第二层深
转载
2023-11-12 13:25:25
438阅读
卷积学习网络1.卷积神经网络简介一般的前馈神经网络权重参数矩阵过大，过拟合风险很高，并且在做图像处理时需要将图像展开为向量，这会丢失一些空间信息，于是在此基础上开发出卷积神经网络作为优化。卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，与普通前馈神经网络不一样的是，卷积神经网络的输入层为图像数据（32x32x3矩阵）而不是将图像数据展开为向量计算，隐含层不再仅仅是神经层简单的线性非线性
转载
2023-08-18 20:40:14
552阅读
人工神经网络——前馈神经网络——多层神经网络——CNN、DNN、DBN。CNN（卷积神经网络）CNN、RNN、LSTM等各种神经网络都是基于FCNN（全连接神经网络）出发的，最基础的原理都是由反向传播而来。反向传播示意图：神经网络的训练是有监督的学习，也就是输入X 有着与之对应的真实值Y ，神经网络的输出Y 与真实值Y 之间的损失Loss 就是网络反向传播的东西。整个网络的训练过程就是不断缩小损失
转载
2023-09-21 08:21:18
902阅读
有哪些深度神经网络模型目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork);另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的网络结构递
转载
2023-08-03 06:54:54
672阅读
