游戏引擎剖析 为了解决“如何在IPHONE上创建一个游戏”这个大问题，我们需要首先解决诸如“如何显示图像”与“如何播放声音”等一系列小问题。这些问题关系到创建部分游戏引擎。就像人类的身体一样，游戏引擎的每个部分虽然不同，但是却都不可或缺。因此，首先从游戏引擎剖析开始本章。我们将会讨论一个游戏引擎的所有主要部分，包括应用程序框
日前，美国知名科技媒体Android Authority主笔Gary Sims对麒麟970进行了深度解读，讲述了麒麟970的人工智能NPU的工作原理，对芯片设计的深远影响，以及为用户使用场景带来的跨越式体验。“神经网络（Neural Networks）”和“机器学习（Machine Learning）”是近两年移动处理器领域最流行的两个词。华为麒麟970的NPU（神经网络处理器）、Google P
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2023-11-30 15:27:29
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刚入门机器学习，跟着一些博主训练了几个卷积神经网络，使用的比较小的数据集，但在CPU训练神经网络的速度可以说是龟速，一个3000多张图片的数据集都要训练十几分钟。 最近我也把自己毕业设计需要的数据集制作完成了，训练集图片数量大概有13w张，验证集差不多2w张，用CPU训练根本是不可实现的。除了更换GPU显卡，我还在网上了解到可以在云平台上租用GPU来训练自己的神经网络，经过几天的摸索，终于
【网易智能讯9月14日消息】美国当地时间周三，苹果公司(Apple)在其A系列处理器中推出了第二版“神经引擎”(neural engine)，呼吁开发者在移动设备上为机器学习（ML）引入更多用例。这应该有助于在智能手机上普及人工智能（AI）。在AI更广泛的领域内，机器学习中最棘手的问题之一，就是找出计算机应该解决的问题。只有当某件事情被框定为寻找问题的解决方案时，计算机才能够学习和理解。苹
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2024-03-13 15:13:35
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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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2018年下半年，2大手机平台的龙头，不论是苹果和网络大厂，都不约而同地推出了内嵌AI芯片的新款手机。该年9月时，苹果先推出3款新一代iPhone，分别是iPhone XS、iPhone XS Max和iPhone XR，这3款号称是全球首款搭载7奈米芯片的手机，因为它们都内嵌了自行研发的A12 仿生芯片（Bionic Chip）。这款A12仿生芯片由CPU、图像处理芯片（GPU）和新一代神经网络
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2023-07-20 22:52:41
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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
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2024-01-10 20:01:43
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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
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2023-09-15 15:36:43
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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
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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
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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。
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2023-07-10 16:09:28
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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
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2023-11-12 13:25:25
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1、概述 本来想用卷积神经网络来预测点东西，但是效果嘛......，还是继续学习图像类的应用吧～前面学习的神经网络都是一些基础的结构，这些网络在各自的领域中都有一定效果，但是解决复杂问题肯定不够的，这就需要用到深度神经网络。深度神经网络是将前面所学的网络组合起来，利用各自网络的优势，使整体效果达到最优。这一节就简单的记下一些常用的深度神经网络模型，因为tensorflow等框架都将这些网络实现了，
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2023-10-03 20:24:38
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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
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2023-08-18 20:40:14
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AI领域是一个非常交叉的领域，涉及很多技术：数学、软体、硬件和，尤其还有硬件环节，不过一切来源或输入的入口一般有三个：一个是图像识别和处理是其中一个非常重要的环节，一个是自然语言处理，还有一个就是借口输入。一、这是一个python卷积神经网络的代码（开源）：https://github.com/yangshun2005/CNN_sentence 二、下面是一些基本公式，以备忘：写CNN的
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2023-08-10 17:29:39
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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
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2023-08-03 06:54:54
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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
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2023-09-21 08:21:18
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文章目录13.1 Deep Neural Network13.2 Autoencoder13.3 Denoising Autoencoder13.4 Principal Component AnalysisSummary 上节课介绍了神经网络，神经网络的核心是通过一层层的感知器从输入数据中提取模式特征，关键是求解每一层的权重向量，通过反向传播结合梯度下降算法可以很容易的求解出来。那么神经网络应该
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2023-09-22 11:52:05
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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
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2022-04-06 10:13:22
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常用的神经网络模型卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，它包括卷积层（Convolutional layer）和池化层（pooling layer）。循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）。神经网络是一种节点定向连接成环的人工神经网络，这种网络的内部状态可以展示动态时序行为。LSTM（Long Shor
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2023-08-04 11:19:08
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