苹果发明了一种神经网络系统，可以从由LIDAR传感器生成的点云中分离出对象。\\ 不久之前，苹果进军无人驾驶领域。不过，关于他们的汽车，我们了解的并不多。许多正在研发自动驾驶汽车的公司都使用所谓的LIDAR来检测汽车周围的障碍物。LIDAR发出光脉冲，并测量该脉冲返回传感器的时间，然后就可以计算出汽车与附近的障碍物之间的距离。旋转传感器就可以测得传感器周围的所有障碍物。\\ \\ LIDAR
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2023-10-30 22:59:12
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垃圾分类作为资源回收利用的重要环节之一, 可以有效地提高资源回收利用效率, 进一步减轻环境污染带 来的危害. 随着现代工业逐步智能化, 传统的图像分类算法已经不能满足垃圾分拣设备的要求. 本文提出一种基于 卷积神经网络的垃圾图像分类模型 (Garbage Classification Network, GCNet).&
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2023-08-09 23:27:16
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1.0 什么是神经网络技术?神经网络是由数个至数十亿个被称为神经元的细胞(组成我们大脑的微小细胞）所组成，它们以不同方法连接而型成网络。人工神经网络就是尝试模拟这种生物学上的体系及其操作用于信息处理技术。人工神经网络是利用多个简单计算模型有机构成计算网络用以实现一个复杂的规则。 2.0 神经网络技术的主要用途?利用一定数据在一定误差下逼近一个解析式未知的函数。利用人工神经网络实现空间的
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2023-10-30 23:10:08
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什么是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。生物神经网络：一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionModel），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法
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2024-01-11 11:09:40
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文章目录什么是递归神经网络递归神经网络的训练RNN类型RNNS的优缺点不同RNN结构 对于序列或时间序列数据，传统的前馈网络（ feedforward networks ）不能用于 Train 和 Prediction。需要一种能够保留过去或历史信息的机制来预测未来的价值。递归神经网络(RNNs)是传统前馈人工神经网络的一种变体，它能够处理序列数据，并能训练其掌握过去的知识。本文分为两部分：RN
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2023-08-06 00:21:46
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深度学习——结构递归神经网络(Recursive NN)1、递归神经网络介绍目前，递归神经网络一共包含两种，一种是时间递归神经网络(Recurrent NN)，另外一种是结构性递归神经网络(Recursive NN)。1.1 神经网络处理变长序列对于常规的神经网络而言，其输入节点的长度往往都是固定的。例如下面的一个普通的前馈神经网络。 (图片来源：https://image.baidu.com/s
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2023-09-15 22:59:56
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卷积神经网络通俗理解。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representationlearning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invar
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2023-12-29 19:14:43
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如何选择一款合适的开源框架？不妨先了解一下目前主流的深度学习主流框架。1）TensorFlow：深度学习最流行的库之一，是谷歌在深刻总结了其前身DistBelief的经验教训上形成的；它不仅便携、高效、可扩展，还能在不同计算机上运行：小到智能手机，大到计算机集群；它是一款轻量级的软件，可以立刻生成你的训练模型，也能重新实现它；TensorFlow有强大的社区、企业支持，因此它广泛用于从个人到企业、
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2023-11-04 15:41:22
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当下，深度学习已成为人工智能领域的热门研究方向之一，吸引了大量研究者和工业界从业者的关注和投入。深度学习是机器学习的一种特殊形式，它通过建立多层神经网络模型，实现对复杂数据的高效表征和处理。一、深度学习的基础深度学习的核心思想是建立深层次的神经网络模型，实现对数据的高级表征和处理。在深度学习中，我们通常使用反向传播算法（Backpropagation）来训练神经网络，以求得最优的参数配置，使得网络
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2023-09-15 10:34:09
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一、简介 在以前的前向神经网络上，我们的输出是当前输入和一组权重之间的函数。 在递归神经网络（RNN）上，先前的网络状态也会影响输出，因此递归神经网络也具有“时间概念”。 这种效果是通过在输出到其输入的图层上循环执行的。 换句话说，RNN将是一个具有输入x(t)（输入向量）和先前状态h(t-1)的函数。 新状态将为h(t)。循环功能，将在训练后固定并用于每个时间步骤。递归神经网络是最好的回归模型，
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2023-10-18 05:54:59
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目录1 深度学习简介2 神经网络介绍 1 深度学习简介在介绍深度学习之前，我们先看下这幅图：人工智能>机器学习>深度学习深度学习是机器学习的一个子集，也就是说深度学习是实现机器学习的一种方法。与机器学习算法的主要区别如下图所示：传统机器学习算术依赖人工设计特征，并进行特征提取，而深度学习方法不需要人工，而是依赖算法自动提取特征，这也是深度学习被看做黑盒子，可解释性差的原因。随着计算机
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2023-08-21 14:12:57
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1、什么是神经网络，举例说明神经网络的应用我想这可能是你想要的神经网络吧！ 什么是神经网络： 人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而
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2023-10-31 19:19:39
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卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显，使图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器，这
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2023-07-10 22:08:56
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1、卷积神经网络算法是什么？一维构筑、二维构筑、全卷积构筑。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结
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2023-10-12 13:16:08
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一、前言 随着深度学习技术在智能驾驶、智慧金融、智能制造、智慧农业、智慧医疗、智能家居等领域的逐步应用，作为引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，人工智能的产业化已经取得了显著的效果，显示出带动性很强的“头雁”效应。图像识别技术作为深度学习一个重要应用，是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图
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2023-10-20 09:52:03
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https://blog.csdn.net/qq_36330643/article/details/74936657摘要 过去几年，深度学习在解决诸如视觉识别、语音识别和自然语言处理等很多问题方面都表现出色。在不同类型的神经网络当中，卷积神经网络是得到最深入研究的。早期由于缺乏训练数据和计算能力，要在不产生过拟合的情况下训练高性能卷积神经网络是很困难的。标记数据和近来GPU的发展，使得...
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2018-11-28 16:39:51
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摘要 过去几年，深度学习在解决诸如视觉识别、语音识别和自然语言处理等很多问题方面都表现出色。在不同类型的神经网络当中，卷积神经网络是得到最深入研究的。早期由于缺乏训练数据和计算能力，要在不产生过拟合的情况下训练高性能卷积神经网络是很困难的。标记数据和近来GPU的发展，使得...
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2021-07-01 14:22:02
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在前面的文章中，我们介绍了循环神经网络，它可以用来处理包含序列结构的信息。然而，除此之外，信息往往还存在着诸如树结构、图结构等更复杂的结构。对于这种复杂的结构，循环神经网络就无能为力了。本文介绍一种更为强大、复杂的神经网络：递归神经网络 (Recursive Neural Network, RNN)，以及它的训练算法BPTS (Back Propagation Through Structur
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2023-05-22 15:18:57
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深度学习：GAN 对抗网络原理详细解析（零基础必看）什么是GAN网络GAN的意义及应用场景GAN的基本网络结构如何优化网络（定义损失）GAN网络的局限性一个小栗子 什么是GAN网络GAN的全称是Generative adversarial network，中文翻译过来就是对抗式神经网络。对抗神经网络其实是两个网络的组合，可以理解为一个网络生成模拟数据（生成网络Generator），另一个网络判断
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2023-09-25 12:54:57
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图像识别和自然语言处理是目前应用极为广泛的AI技术，这些技术不管是速度还是准确度都已经达到了相当的高度，具体应用例如智能手机的人脸解锁、内置的语音助手。这些技术的实现和发展都离不开神经网络，可是传统的神经网络只能解决关于辨识的问题，并不能够为机器带来自主创造的能力，例如让机器写出一篇流畅的新闻报道，生成一副美丽的风景画。但随着GAN的出现，这些都成为了可能。什么是GAN？生成式对抗网络（GAN,
