在神经网络建模中，经常会出现关于神经网络应该有多复杂的问题，即它应该有多少层，或者它的滤波器矩阵应该有多大。这个问题没有简单的答案。与此相关，讨论网络过拟合和欠拟合非常重要。过拟合是模型过于复杂
2023-11-24 15:35:47
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神经网络Matlab程序
2009-09-15 12:52:24
神经网络在训练时的优化首先是对模型的当前状态进行误差估计，然后为了减少下一次评估的误差，需要使用一个能够表示错误函数对权重进行更新，这个函数被称为损失函数。损失函数的选择与神经网络模型从示例中学
2022-10-20 17:14:15
神经网络基本介绍
2018-01-04 13:41:23
神经元 第3章 EBP网络(反向传播算法) 3.1 含隐层的前馈网络的学习规则 3.2 Sigmoid激发函数下的BP算法 3.3 BP网络的训练与测试 3.4 BP算法的改进 3.5 多层
2012-03-20 11:32:43
将神经网络移植到STM32最近在做的一个项目需要用到网络进行拟合，并且将拟合得到的结果用作控制，就在想能不能直接在单片机上做神经网络计算，这样就可以实时计算，不依赖于上位机。所以要解决的主要是两个
2022-01-11 06:20:53
神经网络简介
2012-08-05 21:01:08
、成本及功耗的要求。轻型嵌入式神经网络卷积式神经网络 (CNN) 的应用可分为三个阶段：训练、转化及 CNN 在生产就绪解决方案中的执行。要想获得一个高性价比、针对大规模车辆应用的高效结果，必须在每阶段
2017-12-21 17:11:34
基于深度学习的神经网络算法
2019-05-16 17:25:05
，神经网络之父Hiton始终坚持计算机能够像人类一样思考，用直觉而非规则。尽管这一观点被无数人质疑过无数次，但随着数据的不断增长和数据挖掘技术的不断进步，神经网络开始在语音和图像等方面超越基于逻辑的人
2018-06-05 10:11:50
CV之YOLOv3：深度学习之计算机视觉神经网络Yolov3-5clessses训练自己的数据集全程记录
2018-12-24 11:51:47
CV之YOLO：深度学习之计算机视觉神经网络tiny-yolo-5clessses训练自己的数据集全程记录
2018-12-24 11:50:57
工智能应用开发可归纳为以下几个步骤：（1）准备数据集在传统的有监督的神经网络算法中，数据集对最终的算法性能起着决定性的关键作用。因此，神经网络算法训练的首要任务，就是实现数据集的搜集工作。在机器视觉任务中，有
2020-05-18 17:13:24
MATLAB神经网络
2013-07-08 15:17:13
递归网络newelm 创建一Elman递归网络2. 网络应用函数sim 仿真一个神经网络init 初始化一个神经网络adapt 神经网络的自适应化train 训练一个神经网络3. 权函数dotprod
2009-09-22 16:10:08
我在MATLAB中进行了神经网络模型训练，然后将训练好的模型的阈值和权值导出来，移植到STM32F407单片机上进行计算，但是在单片机上的计算结果和在MATLAB上的不一样，一直找不到原因。代码在
2020-06-16 11:14:28
请问：我在用labview做BP神经网络实现故障诊断，在NI官网找到了机器学习工具包（MLT），但是里面没有关于这部分VI的帮助文档，对于”BP神经网络分类“这个范例有很多不懂的地方，比如
2017-02-22 16:08:08
习神经神经网络，对于神经网络的实现是如何一直没有具体实现一下：现看到一个简单的神经网络模型用于训练的输入数据:对应的输出数据:我们这里设置：1：节点个数设置：输入层、隐层、输出层的节点
2021-08-18 07:25:21
`本篇主要介绍：人工神经网络的起源、简单神经网络模型、更多神经网络模型、机器学习的步骤：训练与预测、训练的两阶段：正向推演与反向传播、以TensorFlow + Excel表达训练流程以及AI普及化教育之路。`
2020-11-05 17:48:39
的神经网络编程，想基于此开发板，进行神经网络的学习，训练和测试神经网络。项目计划：1.基于官方的文档及资料，熟悉此开发板。2.测试官方demo，学习ARM内核和FPGA如何协调工作。3.基于自己最近
2019-01-09 14:48:59
项目名称：基于PYNQ的卷积神经网络加速试用计划：申请理由：本人研究生在读，想要利用PYNQ深入探索卷积神经网络的硬件加速，在PYNQ上实现图像的快速处理项目计划：1、在PC端实现Lnet网络的训练
2018-12-19 11:37:22
能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统，通俗的讲就是具备学习功能。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具。简单来说，就是给定输入，神经网络经过一系列计算之后，输出最终结果。这好比人的大脑
2019-03-03 22:10:19
成功了。总结本文讲解了基于python代码的神经网络图形识别。这里使用了一个较小的样本数据来训练神经网络，即完成了手写图形的识别。训练样本及测试数据均来自于网络，感兴趣的朋友可以自己手写数字来进行测试
2019-03-18 21:51:33
上的USB摄像头作为主要传感器，采集得到的前方道路图像经过数据预处理后，接入神经网络的输入层，由神经网络的输出层状态将生成控制信号，控制小车的直走、左转、右转、与停止。交通标识识别功能同样使用USB
2019-03-02 23:10:52
指神经网络在学习新知识的同时要保持对之前学习的知识的记忆，而不是狗熊掰棒子SOM神经网络是一种竞争学习型的无监督神经网络，它能将高维输入数据映射到低维空间（通常为二维），同时保持输入数据在高维空间
2019-07-21 04:30:00
`BP神经网络首先给出只包含一个隐层的BP神经网络模型（两层神经网络）： BP神经网络其实由两部分组成：前馈神经网络：神经网络是前馈的，其权重都不回送到输入单元，或前一层输出单元（数据信息是单向
2019-07-21 04:00:00
这个网络输入和相应的输出来“训练”这个网络，网络根据输入和输出不断地调节自己的各节点之间的权值来满足输入和输出。这样，当训练结束后，我们给定一个输入，网络便会根据自己已调节好的权值计算出一个输出。这就是神经网络的简单原理。 神经网络原理下载-免费
2008-06-19 14:40:42
人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)是一种类似生物神经网络的信息处理结构，它的提出是为了解决一些非线性，非平稳，复杂的实际问题。那有哪些办法能实现人工神经网络呢？
2019-08-01 08:06:21
简单理解LSTM神经网络
2021-01-28 07:16:57
分辨率、转换、迁移、描述等等都已经可以使用深度学习技术实现。其背后的技术可以一言以蔽之：深度卷积神经网络具有超强的图像特征提取能力。其中，风格迁移算法的成功，其主要基于两点：1.两张图像经过预训练
2018-05-08 15:57:47
优化神经网络训练方法有哪些？
2022-09-06 09:52:36
全连接神经网络和卷积神经网络的区别
2019-06-06 14:21:42
请问用matlab编程进行BP神经网络预测时，训练结果很多都是合适的，但如何确定最合适的？且如何用最合适的BP模型进行外推预测？
2014-02-08 14:23:06
本文首先简单的选取了少量的样本并进行样本归一化，这样就得到了可供训练的训练集和测试集。然后训练了400×25×2的三层BP神经网络，最后对最初步的模型进行了误差分析并找到了一种效果显著的提升方法！
2021-07-12 06:49:37
以前的神经网络几乎都是部署在云端（服务器上），设备端采集到数据通过网络发送给服务器做inference（推理），结果再通过网络返回给设备端。如今越来越多的神经网络部署在嵌入式设备端上，即
2021-12-23 06:16:40
卷积神经网络为什么适合图像处理？
2022-09-08 10:23:10
卷积神经网络(CNN)究竟是什么，鉴于神经网络在工程上经历了曲折的历史，您为什么还会在意它呢? 对于这些非常中肯的问题，我们似乎可以给出相对简明的答案。
2019-07-17 07:21:50
十余年来快速发展的崭新领域，越来越受到研究者的关注。卷积神经网络（CNN）模型是深度学习模型中最重要的一种经典结构，其性能在近年来深度学习任务上逐步提高。由于可以自动学习样本数据的特征表示，卷积
2022-08-02 10:39:39
卷积神经网络的层级结构 卷积神经网络的常用框架
2020-12-29 06:16:44
复杂数据中提取特征的强大工具。例如，这包括音频信号或图像中的复杂模式识别。本文讨论了 CNN 相对于经典线性规划的优势。后续文章“训练卷积神经网络：什么是机器学习？——第2部分”将讨论如何训练CNN
2023-02-23 20:11:10
什么是卷积神经网络？ImageNet-2010网络结构是如何构成的？有哪些基本参数？
2021-06-17 11:48:22
为提升识别准确率，采用改进神经网络，通过Mnist数据集进行训练。整体处理过程分为两步：图像预处理和改进神经网络推理。图像预处理主要根据图像的特征，将数据处理成规范的格式，而改进神经网络推理主要用于输出结果。 整个过程分为两个步骤：图像预处理和神经网络推理。需要提前安装Tengine框架，
2021-12-23 08:07:33
最近在学习电机的智能控制，上周学习了基于单神经元的PID控制，这周研究基于BP神经网络的PID控制。神经网络具有任意非线性表达能力，可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制。利用BP
2021-09-07 07:43:47
得出得神经网络学习误差曲线和数字识别结果如图1 所示。 本文将0 ~ 9 共10 类数据中的每类取20 个做测试样本，共200 个测试样本对系统进行性能测试。测试结果如表1 所列。由表1 中的数据
2018-11-13 16:04:45
FPGA实现神经网络关键问题分析基于FPGA的ANN实现方法基于FPGA的神经网络的性能评估及局限性
2021-04-30 06:58:13
基于光学芯片的神经网络训练解析，不看肯定后悔
2021-06-21 06:33:55
作者：Nagesh Gupta 创始人兼 CEOAuviz Systems Nagesh@auvizsystems.com凭借出色的性能和功耗指标，赛灵思 FPGA 成为设计人员构建卷积神经网络
2019-06-19 07:24:41
本文介绍了如何使用Keras框架，搭建一个小型的神经网络-多层感知器，并通过给定数据进行计算训练，最好将训练得到的模型提取出参数，放在51单片机上进行运行。
2021-11-22 07:00:41
如何用stm32cube.ai简化人工神经网络映射？如何使用stm32cube.ai部署神经网络？
2021-10-11 08:05:42
原文链接：http://tecdat.cn/?p=5725 神经网络是一种基于现有数据创建预测的计算系统。如何构建神经网络？神经网络包括：输入层：根据现有数据获取输入的层隐藏层：使用反向传播优化输入变量权重的层，以提高模型的预测能力输出层：基于输入和隐藏层的数据输出预测
2021-07-12 08:02:11
训练一个神经网络并移植到Lattice FPGA上，通常需要开发人员既要懂软件又要懂数字电路设计，是个不容易的事。好在FPGA厂商为我们提供了许多工具和IP，我们可以在这些工具和IP的基础上做
2020-11-26 07:46:03
，并能在脑海中重现这些图像信息，这不仅与人脑的海量信息存储能力有关，还与人脑的信息处理能力，包括数据压缩能力有关。在各种神经网络中，多层前馈神经网络具有很强的信息处理能力，由于其采用BP算法，因此也
2019-08-08 06:11:30
现有的图数据规模极大，导致时序图神经网络的训练需要格外长的时间，因此使用多GPU进行训练变得成为尤为重要，如何有效地将多GPU用于时序图神经网络训练成为一个非常重要的研究议题。本文提供了两种方式来
2022-09-28 10:37:20
的成分做为电路故障特征，再输入给量子神经网络。不仅解决了一个可测试点问题，并提高了辨识故障类别的能力，而且在网络训练之前，利用主元分析降低了网络输入维数。通过实验可以看出，这种方法不仅能实现模拟电路单软软故障诊断，也能实现多软软故障诊断，实验统计结果表明：故障诊断率为100％。
2019-07-05 08:06:02
人工神经网络在AI中具有举足轻重的地位，除了找到最好的神经网络模型和训练数据集之外，人工神经网络的另一个挑战是如何在嵌入式设备上实现它，同时优化性能和功率效率。 使用云计算并不总是一个选项，尤其是当
2021-11-09 08:06:27
当训练好的神经网络用于应用的时候，权值是不是不能变了？？？？就是已经训练好的神经网络是不是相当于得到一个公式了，权值不能变了
2016-10-24 21:55:22
本文提出了一个基于FPGA 的信息处理的实例：一个简单的人工神经网络应用Verilog 语言描述，该数据流采用模块化的程序设计，并考虑了模块间数据传输信号同 步的问题，有效地解决了人工神经网络并行数据处理的问题。
2021-05-06 07:22:07
小女子做基于labview的蒸发过程中液位的控制，想使用神经网络pid控制，请问这个控制方法可以吗？有谁会神经网络pid控制么。。。叩谢
2016-09-23 13:43:16
求助大神 小的现在有个难题： 一组车重实时数据 对应一个车重的最终数值（一个一维数组输入对应输出一个数值） 这其中可能经过均值、方差、去掉N个最大值、、、等等的计算 我的目的就是弄清楚这个中间计算过程 最近实在想不出什么好办法就打算试试神经网络 请教大神用什么神经网络好求神经网络程序
2016-07-14 13:35:44
嵌入式设备自带专用属性，不适合作为随机性很强的人工智能深度学习训练平台。想象用S3C2440训练神经网络算法都会头皮发麻，PC上的I7、GPU上都很吃力，大部分都要依靠服务器来训练。但是一旦算法训练
2021-08-17 08:51:57
针对模糊神经网络训练采用BP算法比较依赖于网络的初始条件,训练时间较长,容易陷入局部极值的缺点,利用粒子群优化算法(PSO)的全局搜索性能,将PSO用于模糊神经网络的训练过程.由于基本PSO算法存在
2010-05-06 09:05:35
脉冲耦合神经网络（PCNN）在FPGA上的实现，实现数据分类功能，有报酬。QQ470345140.
2013-08-25 09:57:14
CV之YOLOv3：深度学习之计算机视觉神经网络Yolov3-5clessses训练自己的数据集全程记录(第二次)——Jason niu
2018-12-24 11:52:25
我在matlab中训练好了一个神经网络模型，想在labview中调用，请问应该怎么做呢？或者labview有自己的神经网络工具包吗？
2018-07-05 17:32:32
`将非局部计算作为获取长时记忆的通用模块，提高神经网络性能在深度神经网络中，获取长时记忆（long-range dependency）至关重要。对于序列数据（例如语音、语言），递归运算
2018-11-12 14:52:50
应用神经网络理论，建立了预测状态监测数据趋势的BP 神经网络模型，并通MATLAB 实现了仿真编程。实验中，选取多组数据对网络进行了训练和测试，证实了算法和模型的有效性。
2009-09-11 15:53:10
26 基于小波神经网络的信息系综合评价系统的训练算法
为了对基于小波神经网络的信息系统综合评价系统进行训练，必须确定网络参数Wk ，bk
2009-02-27 09:36:12665 
基于自适应果蝇算法的神经网络结构训练_霍慧慧
2017-01-03 17:41:580 要训练神经网络，我们需要“训练数据集”。训练数据集是由对应目标z（期望输出）的输入信号（x_1和 x_2）组成。神经网络的训练是一个迭代过程。在每个迭代中，使用来自训练数据集的新数据修改网络节点的加权系数。整个迭代由前向计算和反向传播两个过程组成。
2017-10-18 18:20:308226 
项两部分。误差项衡量神经网络模型在训练数据集上的拟合程度，而正则项则是控制模型的复杂程度，防止出现过拟合现象。
2017-11-16 15:30:5412889 为提高大样本集情况下BP神经网络的训练效率，提出了一种基于局部收敛权阵进化的BP神经网络MapReduce训练方法，以各Map任务基于其输入数据分片训练产生的局部收敛权阵作为初始种群，在Reduce
2017-11-23 15:07:4012 间．为了降低运行程序带来的时间消耗，提出一种基于神经网络的路径覆盖测试数据进化生成方法，主要思想是：首先，利用一定样本训练神经网络，以模拟个体的适应值；在利用遗传算法生成测试数据时，先利用训练好的神经网络粗略
2018-01-15 11:35:220 算法进行训练。值得指出的是，BP算法不仅可用于多层前馈神经网络，还可以用于其他类型的神经网络，例如训练递归神经网络。但我们通常说 “BP 网络” 时，一般是指用 BP 算法训练的多层前馈神经网络。
2018-06-19 15:17:1542819 
我们进行了一个交互式网络实验，让你能与一个名为 sketch-rnn 的循环神经网络模型一起绘制作品。我们利用来自于 Quick Draw！ 游戏的数百万涂鸦训练该神经网络。一旦开始绘制对象，sketch-rnn 将提出许多可行的方法基于你中断的位置继续绘制此对象。试试第一个演示。
2018-07-25 10:24:183175 
本视频主要详细介绍了神经网络分类，分别是BP神经网络、RBF（径向基）神经网络、感知器神经网络、线性神经网络、自组织神经网络、反馈神经网络。
2019-04-02 15:29:2212601 3月24日消息，据国外媒体报道，电动汽车制造商特斯拉申请了一项专利，该专利涉及如何从其庞大的客户车队中获取训练数据，以训练其自动驾驶神经网络。
2020-03-24 13:42:371814 minibatch 的大小， 输出神经元的编码方式， 代价函数的选择， 权重初始化的方法， 神经元激活函数的种类， 参加训练模型数据的规模 这些都是可以影响神经网络学习速度和最后分类结果，其中神经网络的学习速度主要根据训练集上代价函数下降的快慢有关，而最后的分类的结果主要
2021-06-19 14:49:143122 
神经网络是一个具有相连节点层的计算模型，其分层结构与大脑中的神经元网络结构相似。神经网络可通过数据进行学习，因此，可训练其识别模式、对数据分类和预测未来事件。
2023-07-26 18:28:411623 
python卷积神经网络cnn的训练算法 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）一直是深度学习领域重要的应用之一，被广泛应用于图像、视频、语音等领域
2023-08-21 16:41:37859 模型训练是将模型结构和模型参数相结合，通过样本数据的学习训练模型，使得模型可以对新的样本数据进行准确的预测和分类。本文将详细介绍 CNN 模型训练的步骤。 CNN 模型结构 卷积神经网络的输入
2023-08-21 16:42:00885 深度神经网络是一种基于神经网络的机器学习算法，其主要特点是由多层神经元构成，可以根据数据自动调整神经元之间的权重，从而实现对大规模数据进行预测和分类。卷积神经网络是深度神经网络的一种，主要应用于图像和视频处理领域。
2023-08-21 17:07:361869 卷积神经网络主要包括哪些 卷积神经网络组成部分 卷积神经网络（CNN）是一类广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域的人工神经网络。它具有良好的空间特征学习能力，能够处理具有二维或三维形状的输入数据
2023-08-21 17:15:22938 。训练神经网络的挑战在训练数据集的新示例之间取得平衡。七个具体的技巧，可帮助您更快地训练出更好的神经网络模型。学习和泛化使用反向传播设计和训练网络需要做出许多看似任
2023-12-30 08:27:54319 
训练经过约50次左右迭代，在训练集上已经能达到99%的正确率，在测试集上的正确率为90.03%，单纯的BP神经网络能够提升的空间不大了，但kaggle上已经有人有卷积神经网络在测试集达到了99.3%的准确率。
2024-03-20 09:58:4440 
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