- 今天看到一些感兴趣的东西，现在总结了给大家分享一下，如果有错，希望大家指正批评，谢谢!那就开始进入正题。 先从简单的说起来吧! 一、基本变换：层 一般的神经网络是由一层一层堆叠而成的，但是每层究竟在做啥呢? 我从三个方面述说一下： 数学公式 Y=a*(W*X+b)11 其中Y是输出量，X是输入量，a()是一个激活函数，W是权重矩阵，b是偏置向量。每一层都是通过该公式简单的得到输出Y。 数学理解 通过如下5种对输入空间(输入向量的集合)的操作，完成输入空间—>输出空间的变换(矩阵
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深度学习 神经网络
- 日本研究人员已经成功借助人工智能破译了人类的思维和想象，从而在理解人类思想及其背后的大脑机制领域获得了重大突破。
据阿根廷21世纪趋势网站6月6日报道，破解人类思维的内容是科学界长久以来的愿望。事实上，此前的种种研究也已经实现了破译人类所见、回忆、想象和梦境的内容。
例如另一个日本科学家团队早在2008年就成功地在电脑屏幕上直接重现了从人类大脑活动中获取的图像。
但包括这一研究在内的其他以往研究都遭遇了难以逾越的障碍，因为每个个体的大脑内容都具有其独特性，因此思维模式的目录创建很难实
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人工智能 神经网络
- 4月19日消息，据《卫报》报道，谈到机器人的未来，递归神经网络之父、德国计算机科学家尤尔根·施米德胡贝(Jürgen Schmidhuber)在受访时表示，“未来机器人对我们的关注将会如同我们对蚂蚁的关注一样。”他还称，人工智能将会在2050年超过人类智能。
机器智能
在柏林西部的一个仓库后面的一个工作室中，一群国际科学家在讨论我们的机器人未来。一位来自一家大型欧洲汽车厂商的工程师在发表一份谨慎乐观的无人驾驶汽车进展报告。他解释道，机器人汽车
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神经网络 机器人
- 本篇笔记针对ML公开课的第七个视频，主要内容包括最优间隔分类器(Optimal Margin Classifier)、原始/对偶问题(Primal/Dual Problem)、svm的对偶问题，都是svm(support vector machine，支持向量机)的内容。
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机器学习 神经网络
- 我在之前的两篇博文中讨论了深度学习的框架、特点及挑战以及嵌入式系统中深度学习所面临的具体挑战。我想在本篇博文中介绍应对这些挑战的工具包。此工具包是提高嵌入式系统深度学习开发效率的极为强大且行之有效的途径。
CEVA 深度神经网络 (CDNN) 工具包由三项关键部件构成：
CDNN2 软件框架
CEVA 网络生成器
CDNN 硬件加速器
这些部件共同提高了成像及视觉处理器 CEVA-XM 产品系列的功能，从而为可拍照的设备提供了能耗极低的深度学习解决方案。本博文将对这些部件
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CEVA 神经网络
- 摘要：在对烟叶品质进行图像处理过程中，借助MATLAB图像处理工具箱和神经网络技术，对各种类型的烟叶的数字图像进行计算机视觉分析，包括边缘检测、轮廓提取、用图像工具箱抽取烟叶数字图像特征，将待测烟叶样本与标
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计算机视觉 方法 神经网络 智能识别
- 摘要：基于ARM芯片和FPGA的特点，设计了一种ARM与FPGA人工神经网络处理器之间的通信方案。该方案采用ARM的ZDMA控制器对数据传输进行控制，完成ARM与神经网络处理器的控制寄存器组、分布式存储器、样本存储器等存储体
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神经网络 嵌入式 通信 ARM FPGA S3C44BOX ZDMA
- 基于Blackfin561的嵌入式车牌识别系统,摘要 介绍了一种基于双核DSP Blackfin561的嵌入式车牌识别系统。讨论了系统的硬件结构和软件实现流程，以及基于Hpofield神经网络进行车牌识别的方法及过程。首先对视频图像进行解码，以获取图像的亮度信号;然后通过
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车牌识别 Blackfin561 Hopfield DSP 神经网络
- 2016年中国（成都）电子展参展商成都启英泰伦科技有限公司（Chipintelli Technology Co., Ltd.）宣布，该公司开发的中国首款智能语音神经网络处理芯片CI1006已测试成功，即将投入量产。
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智能语音 神经网络
- 北京中科寒武纪科技有限公司首席执行官陈天石与中科曙光副总裁聂华26日签署战略合作协议，双方将在人工智能领域展开深入合作。
中科院计算所所长孙凝晖表示，计划今年先以“寒武纪”IP盒的形式嵌入客户端、手机端。天使投资的资金到位后开发一个云端的芯片。这个云端的芯片希望能在明年推出。曙光与“寒武纪”合作，能让深度学习技术为更多行业领域所用，并促进大规模生产和供应。
陈天石表示，“寒武纪”处理器正在走产业化之路，“寒
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神经网络 处理器
- 清华大学教授邓志东最近明显“忙了起来”。他向新浪科技展示了最近的时间表：第二天有一场报告，报告结束后赶飞机去芜湖，周末深夜再回北京……
“人工智能终于到了风口”，一见面，邓志东就这样说。
从1992年来到清华开始博士后研究，再到2016年春天，邓志东见证了人工智能基础研究从高峰到低谷再到复兴的全过程。作为国内很早一批开始研究深度神经网络的学者，他在人工智能领域钻研已经超过了20年，所研究的深度神经网络，是让机器学会
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人工智能 神经网络
- 虽然人工智能在计算能力、可靠性等方面远超人类，但仍存在大量有待突破的技术瓶颈，在诸多领域，人工智能还远远不能挑战人类，赢了围棋大师，这并不能说明什么，人类社会可不是仅仅依靠高智慧维持起来，机器最终取代人类，这种状况暂时还不会出现。
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人工智能 神经网络
- 人类的未来什么样?站在此刻畅想未来，机器人一定是这幅图景中的一抹浓彩。这种以自动化技术和计算机技术为主体、有机融合各种现代信息技术和制造技术的产品，经过了半个多世纪的发展，如今已经在国防、航空航天、工业生产、服务、医疗康复、教育甚至普通家庭生活中都得到了广泛的应用。现在，科学家还在构想类人脑机器人，未来，也许每个家庭都会有一台外形和思维都与人一样的机器人。
作为高技术领域中重要的前沿技术之一，机器人技术具有前瞻性、先导性的特点，对学术研究、产业升级、培养创新意识、保障国家安全、引领未来经济社会的
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机器人 神经网络
- 1设计摘要
1.1项目背景
汉字作为非字母化、非拼音化的文字，在当今高度信息化的社会里，如何快速高效地将汉字输入计算机，已成为影响人机交流信息效率的一个重要瓶颈。目前，汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种，其中人工键入速度慢且劳动强度大。自动识别输入分为语音识别和汉字识别两种，其中汉字识别是将汉字点阵图形转换成电信号，然后输入给数字信号处理器或计算机进行处理，依据一定的分类算法在汉字字符集合中识别出与之相匹配的汉字。因此，研究脱机手写体汉字识别的目的就是解决汉字信息如何高速输
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FPGA 神经网络 汉字识别
- 1实机测试实验系统的结构如图5所示。扭矩仪的测量范围是10kg-cm。在这个控制系统里的电动势估计神经网络...
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神经网络 传感器 电机驱动 BLDC
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