由Python算法編程來(lái)實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)理論

一、多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由三部分組成：輸出層、隱藏層、輸出層，每層由單元組成； 輸入層由訓(xùn)練集的實(shí)例特征向量傳入，經(jīng)過(guò)連接結(jié)點(diǎn)的權(quán)重傳入下一層，前一層的輸出是下一層的輸

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在無(wú)人駕駛中應(yīng)用的3D感知與物體檢測(cè)

無(wú)人駕駛的感知部分作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)的領(lǐng)域范圍，也不可避免地成為CNN發(fā)揮作用的舞臺(tái)。本文是無(wú)人駕駛技術(shù)系列的第八篇，深入介紹CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）在無(wú)人駕駛3D感知與物體檢測(cè)中的應(yīng)用。 C

基于IoT設(shè)備的CNN推理機(jī)實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)方案

通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備能夠得以解析非結(jié)構(gòu)化的多媒體數(shù)據(jù)，智能地響應(yīng)用戶和環(huán)境事件，但是卻伴隨著苛刻的性能和功耗要求。本文作者探討了兩種方式以便將深度學(xué)習(xí)和低功耗的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備成功整

適用于自動(dòng)駕駛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決方案及學(xué)習(xí)方法

CEVA 汽車市場(chǎng)營(yíng)銷主管 Jeff VanWashenova 高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng) (ADAS) 可提供解決方案，用以滿足駕乘人員對(duì)道路安全及出行體驗(yàn)的更高要求。諸如車道偏離警告、自動(dòng)剎車

泓觀科技發(fā)布首款異步卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片

1.瑞薩否認(rèn)將以200億美元收購(gòu)美信  稍早，CNBC報(bào)道瑞薩電子正在洽談收購(gòu)美國(guó)芯片制造商美信集成Maxim Integrated, 收購(gòu)價(jià)格接近200億美元。今日彭博社報(bào)道

深度學(xué)習(xí)遇上物理學(xué),更好地識(shí)別粒子和分析數(shù)據(jù)

當(dāng)你向Facebook上傳了一張你朋友的照片后，這張照片就進(jìn)入了一個(gè)復(fù)雜的幕后處理過(guò)程。算法迅速行動(dòng)并分析照片的每一個(gè)像素，直到將朋友的名字和這張照片匹配起來(lái)。這類型的前沿技術(shù)也被用在了自動(dòng)駕駛

深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在每一層提取到的特征以及訓(xùn)練的過(guò)程

前面幾篇文章講到了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN，但是對(duì)于它在每一層提取到的特征以及訓(xùn)練的過(guò)程可能還是不太明白，所以這節(jié)主要通過(guò)模型的可視化來(lái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在每一層中是如何訓(xùn)練的。我們知道，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身包含了一系

知識(shí)普及：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是怎樣工作的？可以做些什么？

在走進(jìn)深度學(xué)習(xí)的過(guò)程中，最吸引作者的是一些用于給對(duì)象分類的模型。最新的科研結(jié)果表示，這類模型已經(jīng)可以在實(shí)時(shí)視頻中對(duì)多個(gè)對(duì)象進(jìn)行檢測(cè)。而這就要?dú)w功于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域最新的技術(shù)革新。 眾所周知

美光科技推出綜合性人工智能開(kāi)發(fā)平臺(tái)

收購(gòu) FWDNXT 為創(chuàng)新內(nèi)存和人工智能工作負(fù)載提供重要基石

#Deep Learning回顧#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet

原文：#Deep Learning回顧#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNetCNN的發(fā)展史? ? ? ?上一篇回顧講的是2006年Hinton他們的Science

AlexNet層級(jí)分析

先盜一圖，摘自ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks（Hinton） 由作者的原文可知，AlexNet模型在訓(xùn)

基于CNN的紅外圖像預(yù)處理系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)

Facebook進(jìn)軍新聞界！與CNN ?？怂惯_(dá)成合作協(xié)議

當(dāng)?shù)貢r(shí)間星期三，F(xiàn)acebook宣布將向數(shù)家新聞機(jī)構(gòu)提供資金，為其平臺(tái)制作獨(dú)家原創(chuàng)新聞節(jié)目。這些新聞節(jié)目將登陸Watch頻道——Facebook專門用來(lái)播放原創(chuàng)視頻節(jié)目的頻道。

人工智能診斷皮膚癌 比醫(yī)生還精準(zhǔn)

德國(guó)、法國(guó)與美國(guó)科學(xué)家的一項(xiàng)聯(lián)合研究發(fā)現(xiàn)，人工智能診斷皮膚癌的能力首次超越皮膚科醫(yī)生，有助加快診斷過(guò)程，幫助病人盡早對(duì)抗癌癥，并降低正常的痣被誤診為癌癥的風(fēng)險(xiǎn)。

介紹一款基于FPGA的CNN硬件加速器IP

隨著人工智能(AI)的不斷發(fā)展，它已經(jīng)從早期的人工特征工程進(jìn)化到現(xiàn)在可以從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，機(jī)器視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別以及自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域都取得了重大突破。CNN(Convolutional Neural Network，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))在人工智能領(lǐng)域受到越來(lái)越多的青睞，它是深度學(xué)習(xí)技術(shù)中極具代表性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之一，尤其在圖像處理領(lǐng)域取得了很大的成功。隨著網(wǎng)絡(luò)變得越來(lái)越大、越來(lái)越復(fù)雜，我們需要大量的計(jì)算資源來(lái)對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，因此人們紛紛將注意力轉(zhuǎn)向FPGA(Field Programmable Gate Array，現(xiàn)