神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 文章進入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)社區(qū)

Deep Learning(深度學(xué)習(xí))神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為啥可以識別呢？

　　今天看到一些感興趣的東西，現(xiàn)在總結(jié)了給大家分享一下，如果有錯，希望大家指正批評，謝謝!那就開始進入正題。　　先從簡單的說起來吧!　　一、基本變換：層　　一般的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由一層一層堆疊而成的，但是每層究竟在做啥呢?　　我從三個方面述說一下：　　數(shù)學(xué)公式　　Y=a*(W*X+b)11　　其中Y是輸出量，X是輸入量，a()是一個激活函數(shù)，W是權(quán)重矩陣，b是偏置向量。每一層都是通過該公式簡單的得到輸出Y。　　數(shù)學(xué)理解　　通過如下5種對輸入空間(輸入向量的集合)的操作，完成輸入空間—>輸出空間的變換(矩陣
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人工智能大事件：日本研究人員成功破譯人腦思維

　　日本研究人員已經(jīng)成功借助人工智能破譯了人類的思維和想象，從而在理解人類思想及其背后的大腦機制領(lǐng)域獲得了重大突破。　　據(jù)阿根廷21世紀(jì)趨勢網(wǎng)站6月6日報道，破解人類思維的內(nèi)容是科學(xué)界長久以來的愿望。事實上，此前的種種研究也已經(jīng)實現(xiàn)了破譯人類所見、回憶、想象和夢境的內(nèi)容。　　例如另一個日本科學(xué)家團隊早在2008年就成功地在電腦屏幕上直接重現(xiàn)了從人類大腦活動中獲取的圖像。　　但包括這一研究在內(nèi)的其他以往研究都遭遇了難以逾越的障礙，因為每個個體的大腦內(nèi)容都具有其獨特性，因此思維模式的目錄創(chuàng)建很難實
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未來機器人會咋看人類？遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父:像螞蟻

　　4月19日消息，據(jù)《衛(wèi)報》報道，談到機器人的未來，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父、德國計算機科學(xué)家尤爾根·施米德胡貝(Jürgen Schmidhuber)在受訪時表示，“未來機器人對我們的關(guān)注將會如同我們對螞蟻的關(guān)注一樣。”他還稱，人工智能將會在2050年超過人類智能。　　機器智能　　在柏林西部的一個倉庫后面的一個工作室中，一群國際科學(xué)家在討論我們的機器人未來。一位來自一家大型歐洲汽車廠商的工程師在發(fā)表一份謹(jǐn)慎樂觀的無人駕駛汽車進展報告。他解釋道，機器人汽車
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斯坦福機器學(xué)習(xí)公開課筆記7-NB多項式模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM初步

　　本篇筆記針對ML公開課的第七個視頻，主要內(nèi)容包括最優(yōu)間隔分類器(Optimal Margin Classifier)、原始/對偶問題(Primal/Dual Problem)、svm的對偶問題，都是svm(support vector machine，支持向量機)的內(nèi)容?！　?nbsp; 　　　　　　　　&n
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CDNN：一鍵生成嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

　　我在之前的兩篇博文中討論了深度學(xué)習(xí)的框架、特點及挑戰(zhàn)以及嵌入式系統(tǒng)中深度學(xué)習(xí)所面臨的具體挑戰(zhàn)。我想在本篇博文中介紹應(yīng)對這些挑戰(zhàn)的工具包。此工具包是提高嵌入式系統(tǒng)深度學(xué)習(xí)開發(fā)效率的極為強大且行之有效的途徑。　　CEVA 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CDNN) 工具包由三項關(guān)鍵部件構(gòu)成：　　CDNN2 軟件框架　　CEVA 網(wǎng)絡(luò)生成器　　CDNN 硬件加速器　　這些部件共同提高了成像及視覺處理器 CEVA-XM 產(chǎn)品系列的功能，從而為可拍照的設(shè)備提供了能耗極低的深度學(xué)習(xí)解決方案。本博文將對這些部件
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基于計算機視覺和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的煙葉品質(zhì)智能識別方法

摘要：在對煙葉品質(zhì)進行圖像處理過程中，借助MATLAB圖像處理工具箱和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，對各種類型的煙葉的數(shù)字圖像進行計算機視覺分析，包括邊緣檢測、輪廓提取、用圖像工具箱抽取煙葉數(shù)字圖像特征，將待測煙葉樣本與標(biāo)
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ARM與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的通信方案設(shè)計

摘要：基于ARM芯片和FPGA的特點，設(shè)計了一種ARM與FPGA人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器之間的通信方案。該方案采用ARM的ZDMA控制器對數(shù)據(jù)傳輸進行控制，完成ARM與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的控制寄存器組、分布式存儲器、樣本存儲器等存儲體
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基于Blackfin561的嵌入式車牌識別系統(tǒng)

基于Blackfin561的嵌入式車牌識別系統(tǒng),摘要介紹了一種基于雙核DSP Blackfin561的嵌入式車牌識別系統(tǒng)。討論了系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)和軟件實現(xiàn)流程，以及基于Hpofield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行車牌識別的方法及過程。首先對視頻圖像進行解碼，以獲取圖像的亮度信號;然后通過
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中國首款智能語音神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理芯片測試成功

2016年中國（成都）電子展參展商成都啟英泰倫科技有限公司（Chipintelli Technology Co., Ltd.）宣布，該公司開發(fā)的中國首款智能語音神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理芯片CI1006已測試成功，即將投入量產(chǎn)。
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我國研發(fā)的世界首款神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器寒武紀(jì)有望明年面世

　　北京中科寒武紀(jì)科技有限公司首席執(zhí)行官陳天石與中科曙光副總裁聶華26日簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議，雙方將在人工智能領(lǐng)域展開深入合作。　　中科院計算所所長孫凝暉表示，計劃今年先以“寒武紀(jì)”IP盒的形式嵌入客戶端、手機端。天使投資的資金到位后開發(fā)一個云端的芯片。這個云端的芯片希望能在明年推出。曙光與“寒武紀(jì)”合作，能讓深度學(xué)習(xí)技術(shù)為更多行業(yè)領(lǐng)域所用，并促進大規(guī)模生產(chǎn)和供應(yīng)。　　陳天石表示，“寒武紀(jì)”處理器正在走產(chǎn)業(yè)化之路，“寒
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清華教授談人工智能：BAT還算不上偉大公司

　　清華大學(xué)教授鄧志東最近明顯“忙了起來”。他向新浪科技展示了最近的時間表：第二天有一場報告，報告結(jié)束后趕飛機去蕪湖，周末深夜再回北京…… 　　“人工智能終于到了風(fēng)口”，一見面，鄧志東就這樣說。　　從1992年來到清華開始博士后研究，再到2016年春天，鄧志東見證了人工智能基礎(chǔ)研究從高峰到低谷再到復(fù)興的全過程。作為國內(nèi)很早一批開始研究深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)者，他在人工智能領(lǐng)域鉆研已經(jīng)超過了20年，所研究的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是讓機器學(xué)會
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焦點科普：人工智能真的“萬能”嗎？

雖然人工智能在計算能力、可靠性等方面遠(yuǎn)超人類，但仍存在大量有待突破的技術(shù)瓶頸，在諸多領(lǐng)域，人工智能還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能挑戰(zhàn)人類，贏了圍棋大師，這并不能說明什么，人類社會可不是僅僅依靠高智慧維持起來，機器最終取代人類，這種狀況暫時還不會出現(xiàn)。
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盤點：未來這四種機器人有市場

　　人類的未來什么樣?站在此刻暢想未來，機器人一定是這幅圖景中的一抹濃彩。這種以自動化技術(shù)和計算機技術(shù)為主體、有機融合各種現(xiàn)代信息技術(shù)和制造技術(shù)的產(chǎn)品，經(jīng)過了半個多世紀(jì)的發(fā)展，如今已經(jīng)在國防、航空航天、工業(yè)生產(chǎn)、服務(wù)、醫(yī)療康復(fù)、教育甚至普通家庭生活中都得到了廣泛的應(yīng)用。現(xiàn)在，科學(xué)家還在構(gòu)想類人腦機器人，未來，也許每個家庭都會有一臺外形和思維都與人一樣的機器人。　　作為高技術(shù)領(lǐng)域中重要的前沿技術(shù)之一，機器人技術(shù)具有前瞻性、先導(dǎo)性的特點，對學(xué)術(shù)研究、產(chǎn)業(yè)升級、培養(yǎng)創(chuàng)新意識、保障國家安全、引領(lǐng)未來經(jīng)濟社會的
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基于FPGA的脫機手寫體漢字識別系統(tǒng)

　　1設(shè)計摘要　　1.1項目背景　　漢字作為非字母化、非拼音化的文字，在當(dāng)今高度信息化的社會里，如何快速高效地將漢字輸入計算機，已成為影響人機交流信息效率的一個重要瓶頸。目前，漢字輸入主要分為人工鍵盤輸入和機器自動識別輸入兩種，其中人工鍵入速度慢且勞動強度大。自動識別輸入分為語音識別和漢字識別兩種，其中漢字識別是將漢字點陣圖形轉(zhuǎn)換成電信號，然后輸入給數(shù)字信號處理器或計算機進行處理，依據(jù)一定的分類算法在漢字字符集合中識別出與之相匹配的漢字。因此，研究脫機手寫體漢字識別的目的就是解決漢字信息如何高速輸
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