哎，这也不明白？我来告诉你为什么。1、技术团队无优势：Cocos2D-Android版本与iPhone版本完全无关，无论作者还是团队都不同，所以iPhone版的技术优势和原有的iPhone社区支持对于Cocos2D-Android根本不复存在，可以这么说，他除了山寨个名字外，就和Cocos2D-iPhone半分关系都没 有了。2、iPhone的语法优势在Android中不复存在：众所周知，Coco
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2024-02-28 17:39:53
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1 引言 作为曾经的iOS开发者，在研究深度学习的时候，总有一个想法就是在iPhone上运行深度学习，不管是在手机上训练还是利用训练好的数据进行测试。 因为iOS的开发环境支持C++，因此，只要你的代码是C/C++，本质上就可以在iOS上运行。 怎么才能更快更好地在iOS上运行CNN呢？2 方法1：通过Matlab转码 Matlab自带转成c的工具，如果你研究过UFLDL
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2023-11-23 22:58:33
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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
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2023-10-22 21:45:54
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哪个背单词的软件好用我前些天也在找，试了很多，得出结论是，想吃免费的午餐时不大可能的，大多数软件都要收费，比较好的有迈西英语，我爱背单词等。若有钱不放支持下作者，购买完整版。如果非想用免费的，单词风暴这款软件相对来说还好，虽然也有限制，但如果只想被单词不用它其它的功能，是不错的选择，因为这款软件未对背单词的量采取限制，可以无限的使用基本功能。如果想扩展功能也可以发自己的注册码，挣积分，这就看个人了
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2023-09-12 23:55:12
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【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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文章目录融入字典知识的神经中文分词一、背景二、 主要方法 融入字典知识的神经中文分词一、背景当前基于深度神经网络的中文分词方法直接从标注样本/句子中学习相关信息，缺乏处理稀有词以及和训练集来自不同领域的数据的能力。OOV(Out-of-vocabulary)问题是监督学习最主要的问题。例如，中文句子“人工智能最近很火”，它的正确分割是“人工智能/最近/很火”。然而，如果“人工智能”没有出现在标注
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2023-12-02 14:53:47
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神经元与神经网络1 什么是神经网络和神经元2 神经网络的种类2.1 单层神经网络2.2 感知机2.3 多层神经网络3 神经元的工作方式3.1 激活函数3.2 参数初始化4 神经网络的搭建4.1 通过Sequential构建4.2 利用function API构建4.3 通过model的子类构建5 小结 1 什么是神经网络和神经元人工神经网络（英语：Artificial Neural Networ
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2023-09-05 18:44:26
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设计了三个类神经元package org.nn.component;
/**
* 神经元<hr>
* 创建方式如：<br>
* Neural neural = new Neural(1.2125);// 输入参数为神经元的输入值，类型了double
* @author Weibing Long<br>
* @since 2017.11.23
*
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2023-10-02 20:34:44
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1简介杰弗里·埃弗里斯特·辛顿（Geoffrey Everest Hinton），计算机学家、心理学家，被称为“神经网络之父”、“深度学习鼻祖”。他研究了使用神经网络进行机器学习、记忆、感知和符号处理的方法，并在这些领域发表了超过200篇论文。他是将（Backpropagation）反向传播算法引入多层神经网络训练的学者之一，他还联合发明了波尔兹曼机（Boltzmann machine）。他对于神
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2023-08-08 23:01:12
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目录1. 神经元2. 感知机与多层网络2.1感知机2.2 多层网络3. 误差逆传播算法 机器学习中谈论神经网络时指 的是"神经网络学 习 " 或者说，是机器学习与神经网络这两个学科领域的交叉部分 。1. 神经元 神经网络 (neural networks)是由具有适应性的简单单元组成的广
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2023-08-21 14:46:47
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神经网络有监督的算法。神经网络算法既能做回归又能做分类。我们说人工智能做的就是拟人，神经网络就做的最佳的拟人。1.神经元介绍：神经网络是由很多神经元组成。神经元的每个输入是机器学习中的每个特征维度X，每个连接是权重W，将特征维度和权重相乘再相加汇总，经过一个非线性变换（函数变换）后的结果，就是一个神经元的输出。也是下层神经元的输入。也就是说对于一个神经元，有可能就是一个线性回归，也有可能就是一个逻
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2023-08-04 20:46:52
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神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。神经网络中最基本的成分是神经元（neuron）模型。即上述定义中的“简单单元”。在生物神经网络中，每个神经元与其他申请元相连，当它“兴奋”时，就会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；如果某神经元的电位超过一个“阈值”，那么它就会被激活，即“兴奋”起来，向其他神经
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2023-08-06 00:04:16
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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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神经网络(neural networks)是仿照动物的神经系统而来，期望机器可以获得类似人类的学习的能力。一、神经元模型神经网络中最基本的模型叫做神经元（neuron）或者（unit）。1943年， McCulloch and Pitts 按照生物神经元的功能（兴奋的接受，传递）抽象出神经元模型，即"M-P神经元模型"。上图中，表示来自n个其他神经元的输入信号，为这个n信号的权重。神经元收到这些输
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2023-08-07 20:35:48
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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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带臂机器狗来了，捡垃圾、跳大绳、种花、写字，波士顿动力Spot迎来重大升级今天，波士顿动力发布了Spot机器人全新视频，除了添加了一条机械臂，它还能实现捡垃圾、跳绳、种花等多种功能。Spot机器狗是波士顿动力公司首款零售机器人，已经在去年6月公开发售，售价7.5万美元。在发售的同时，波士顿动力创始人Marc Raibert也透露了将会出售带有机械臂的Spot机器狗。据悉，该机械臂具备六自由度，可以
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2023-11-21 22:30:23
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神经损伤是一种范围领域比较广泛的疾病，包括中枢神经损伤以及周围神经损伤，这两种神经损伤治疗起来都比较复杂，首先要缓解损伤来改善症状。其次则是需要逐步修复神经，帮助神经恢复正常的功能，这样才能保证患者的生活。神经损伤要怎样治疗？1、营养神经类的药物使用营养神经类的药物主要就是促进神经重新生长以及修复，这样子就能够逐步缓解患者的症状，并且彻底治愈神经损伤。常见的药物也就是一些维生素类的神经营养药，比如
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2023-12-04 18:58:14
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今天学习了两个神经网络，分别是自适应谐振（ART）神经网络与自组织映射（SOM）神经网络。整体感觉不是很难，只不过一些最基础的概念容易理解不清。 首先ART神经网络是竞争学习的一个代表，竞争型学习是一种常用的无监督学习策略，在使用改策略时，网络的输出
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2023-12-21 15:34:35
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本篇博客主要分享学习了神经网络的相关知识、原理、实例与扩展，包括基本的神经元模型、梯度下降法、BP算法、多层前馈神经网络及相关各个环节的优化处理等；六、神经网络最基本的成分为神经元模型，如下M-P神经元模型：每个神经元收到n个其他神经元传递过来的输入信号，这些信号通过带权重的连接传递给细胞体，这些权重又称为连接权（connection weight）。细胞体分为两部分，前一部分计算总输入值（即输入
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2024-04-13 13:28:35
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目录1. BP神经网络结构与原理1.1 结构1.2 原理1.3 流程2. BP神经网络的实现2.1 第一种实现2.1.1 前向计算2.1.2 反向传播2.2 第二种实现2.2.1 交叉熵代价函数2.2.2 种规范化技术2.3 python实现2.3.1 案例一2.3.2 案例二 1. BP神经网络结构与原理注：1.1 结构BP网络是在输入层与输出层之间增加若干层(一层或多层)神经元，这些神经元称
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2023-10-12 18:57:49
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