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深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  • 使用InnoSwitch3-CP和HiperPFS-4的100 W USB PD Type-C電源

    使用InnoSwitch3-CP(具有PowiGaN技術的INN3270C-H215)和HiperPFS-4的100 W USB PD Type-C充電器(5 V / 3 A; 9 V / 3 A; 15 V / 3 A; 20 V / 5 A輸出) (PFS7628C)

    標簽: InnoSwitch3-CP HiperPFS-4

    上傳時間: 2022-05-09

    上傳用戶:XuVshu

  • Matlab 深度學習簡介

    MATLAB深度學習簡介深度學習是機器學習的一個類型,該類型的模型直接從圖像、文本或聲音中學 習執行分類任務。通常使用神經網絡架構實現深度學習。“深度”一詞是指網絡 中的層數 — 層數越多,網絡越深。傳統的神經網絡只包含 2 層或 3 層, 而深度網絡可能有幾百層。下面只是深度學習發揮作用的幾個例子:? 無人駕駛汽車在接近人行橫道線時減速。? ATM 拒收假鈔。? 智能手機應用程序即時翻譯國外路標。深度學習特別適合鑒別應用場景,比如人臉辨識、 文本翻譯、語音識別以及高級駕駛輔助系統(包括 車道分類和交通標志識別)。簡言之,精確。先進的工具和技術極大改進了深度學習算法,達到了 很高的水平,在圖像分類上能夠超越人類,能打敗世界最優秀的圍棋 選手,還能實現語音控制助理功能,如 Amazon Echo? 和 Google Home,可用來查找和下載您喜歡的新歌。如果您剛接觸深度學習,快速而輕松的入門方法是使用現有網絡, 比如 AlexNet,用一百多萬張圖像訓練好的 CNN。AlexNet 最常用于 圖像分類。它可將圖像劃分為 1000 個不同的類別,包括鍵盤、鼠標、 鉛筆和其他辦公設備,以及各個品種的狗、貓、馬和其他動物。

    標簽: Matlab

    上傳時間: 2022-06-10

    上傳用戶:

  • 雙目深度圖像重建Matlab代碼

    【資源描述】:雙目深度圖獲取,感覺挺好的

    標簽: matlab

    上傳時間: 2022-06-16

    上傳用戶:wangshoupeng199

  • 兩本C實用書籍pdf:C和指針、C語言深度剖析

    兩本C語言資料,作為硬件開發工程師,非常好的工具書。C和指針、C語言深度剖析

    標簽: C語言

    上傳時間: 2022-06-17

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  • 從感知機到深度神經網絡帶你入坑深度學習

    從感知機到深度神經網絡帶你入坑深度學習機器學習工程師Adi Chris最近學習完吳恩達在Coursera上的最新課程后,決定寫篇博客來記錄下自己對這一領域的理解。他建議通過這種方式可以有效地深入理解一個學習主題。除此之外,也希望這篇博客可以幫助到那些有意入坑的朋友。言歸正傳。在我正式介紹深度學習是什么東西之前,我想先引入一個簡單的例子,借以幫助我們理解為什么需要深度神經網絡。同時,本文附有使用深度神經網絡模型求解異或(XOR)問題的代碼,發布在GitHub上。異或問題何為異或問題?對于給定的兩個上進制輸入,我們通過異或邏輯門得到一個預測輸出,這 過程 為異或問題。注意,輸入不相等時輸出為1,否則為0。1展示了異或函數的所有可能的輸出結束:

    標簽: 深度神經網絡

    上傳時間: 2022-06-19

    上傳用戶:canderile

  • 自制的JLINK-V9,J-LINK-V9.5PCB源文件、原理圖免費分享

    自制的JLINK-V9,J-LINK-V9.5PCB源文件、原理圖免費分享

    標簽: JLINK pcb

    上傳時間: 2022-06-19

    上傳用戶:shjgzh

  • 深度神經網絡的快速學習算法

    神經網絡是機器學習的重要分支,是智能計算的一個主流研究方向,長期受到眾多科學家的關注和研究,它植根于很多學科,結合了數學、統計學、物理學、計算機科學和工程學.已經發現,它能夠解決一些傳統意義上很難解決的問題,也為一些問題的解決提供了全新的想法.在傳統的研究成果中,有很多表達數據的統計模型,但大都是比較簡單或淺層的模型,在復雜數據的學習上通常不能獲得好的學習效果.深度神經網絡采用的則是一種深度、復雜的結構,具有更加強大的學習能力,目前深度神經網絡已經在圖像識別、語音識別等應用上取得了顯著的成功.這使得這項技術受到了學術界和工業界的廣泛重視,正在為機器學習領域帶來一個全新的研究浪潮.

    標簽: 深度神經網絡

    上傳時間: 2022-06-19

    上傳用戶:shjgzh

  • W公司手機芯片封裝質量管理系統設計

    本文以質量管理理論為基礎,針對手機芯片封裝行業過于繁瑣的海量質量數據,建立以數據挖掘技術為基礎的質量管理系統,通過對手機芯片封裝質量數據的采集、分析和處理,對手機芯片的質量缺陷和不合格產品進行分析和統計,診斷造成產品不合格的原因。本文首先回顧了國內外關于質量管理的發展歷程及最新趨勢,并對手機芯片封裝質量管理進行了綜述。在對數據挖掘、合格率管理等方面進行深入分析探討的基礎上,提出了手機芯片封裝質量管理系統的設計目標、設計思路和功能模塊。本文的研究工作主要有以下幾個方面:1、對手機芯片封裝的制造過程、系統模式進行了分析,著重研究了合格率管理和數據挖掘在手機芯片封裝中的應用;2、運用數據挖掘的方法,針對影響芯片封裝質量的多個相關因素,進行各因素的權重判定,確定哪些因素是影響質量的關鍵因素,針對影響質量的關鍵因素,通過對低合格率數據的提取與分析,定位封裝過程中可能造成不合格產品的關鍵點,為質量改善提供依據:3、搜集W公司2006年5月到8月的手機芯片封裝測試數據,進行實證研究,驗證了所提出的研究方法的準確性。

    標簽: 手機芯片封裝 質量管理系統

    上傳時間: 2022-06-21

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  • 15 W無線充電發射器解決方案(原理圖、BOM、應用說明等).

    15 W無線充電發射器解決方案(原理圖、BOM、應用說明等).

    標簽: 無線充電發射器

    上傳時間: 2022-06-21

    上傳用戶:canderile

  • 深度神經網絡及目標檢測學習筆記

    上面是一段實時目標識別的演示, 計算機在視頻流上標注出物體的類別, 包括人、汽車、自行車、狗、背包、領帶、椅子等。今天的計算機視覺技術已經可以在圖片、視頻中識別出大量類別的物體, 甚至可以初步理解圖片或者視頻中的內容, 在這方面,人工智能已經達到了3 歲兒童的智力水平。這是一個很了不起的成就, 畢竟人工智能用了幾十年的時間, 就走完了人類幾十萬年的進化之路,并且還在加速發展。道路總是曲折的, 也是有跡可循的。在嘗試了其它方法之后, 計算機視覺在仿生學里找到了正確的道路(至少目前看是正確的) 。通過研究人類的視覺原理,計算機利用深度神經網絡( Deep Neural Network,NN)實現了對圖片的識別,包括文字識別、物體分類、圖像理解等。在這個過程中,神經元和神經網絡模型、大數據技術的發展,以及處理器(尤其是GPU)強大的算力,給人工智能技術的發展提供了很大的支持。本文是一篇學習筆記, 以深度優先的思路, 記錄了對深度學習(Deep Learning)的簡單梳理,主要針對計算機視覺應用領域。

    標簽: 深度神經網絡 目標檢測

    上傳時間: 2022-06-22

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