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数学家提出了使用神经网络处理嘈杂高维数据的新方法. 来自RUDN大学和柏林自由大学的数学家们提出了一种利用人工神经网络研究观测数据的概率分布的新方法。. 新方法可以更好地与所谓的异常值，即明显偏离整体样本的输入数据对象。. 这篇文章发表在《人工 ...
期刊网 电子 传感器与微系统 > 正文 传感器与微系统杂志2019年第02期基于局部二值特征和BP神经网络的头部姿态估计 用户：lld 2021-04-10上传 侵权/申诉
当神经网络应用于实际工程问题时，网络的训练数据集或多或少都有噪声或异常值掺入其中．为了使网络具有更好的稳键性，文中根据稳健统计学原理，针对前馈神经网络（FNN）提出了一种稳健估计（RE）函数作为新的网络目标函数．以函数逼近问题为例，理论分析和计算机模拟实验证明了RE方法的 ...
神经网络的发展历史曲折荡漾，既有被人捧上天的时刻，也有摔落在街头无人问津的时段，中间经历了数次大起大落。从单层神经网络（感知器）开始，到包含一个隐藏层的两层神经网络，再到多层的深度神经网络，一共有三次兴起过程。
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。
AAAI 2020 | 王培松：稀疏二值神经网络，不需要任何技巧，取得SOTA精度（视频解读）. 本文是对中科院自动化所完成，被 AAAI2020 录用的论文《Sparsity-inducing Binarized Neural Networks》进行解读。. 二值网络（BNN）由于其对于硬件非常友好，获得了学术界和工业界的广泛 …
基于FPGA的二值卷积神经网络加速器研究大多是针对小尺度的图像输入，而实际应用主要以YOLO、VGG等大尺度的卷积神经网络作为骨干网络。通过从网络拓扑、流水线等层面对卷积神经网络硬件进行优化设计，从而解决逻辑资源以及性能瓶颈，实现输入尺度更大、网络层次更深的二值VGG神经网络加速器。
以烟叶颜色和纹理特征值作为输入变量,建立了烘烤过程中烟叶含水量的BP神经网络预测模型和基于遗传算法的最小二乘支持向量机预测模型,其预测平均绝对误差分别为0.037 4和0.017 0,预测误差标准差分别为0.048 5和0.020 0,前者预测精度略低于后者,但2个模型
【摘要】：对人工神经网络(artificial neural network,ANN)、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)以及二值神经网络(binary neural …
水果自动识别的BP神经网络 方法 陈源;张长江 针对多种水果混合的图像,对各种水果的提取和识别进行研究。利用Matlab软件进行图像数据获取、对比度增强、去噪、二值化处理;为弥补二值化后图像中出现的断边、孔洞,借助Sobel算子进行边缘提取以接合断边 ...
数学家提出了使用神经网络处理嘈杂高维数据的新方法. 来自RUDN大学和柏林自由大学的数学家们提出了一种利用人工神经网络研究观测数据的概率分布的新方法。. 新方法可以更好地与所谓的异常值，即明显偏离整体样本的输入数据对象。. 这篇文章发表在《人工 ...
期刊网 电子 传感器与微系统 > 正文 传感器与微系统杂志2019年第02期基于局部二值特征和BP神经网络的头部姿态估计 用户：lld 2021-04-10上传 侵权/申诉
当神经网络应用于实际工程问题时，网络的训练数据集或多或少都有噪声或异常值掺入其中．为了使网络具有更好的稳键性，文中根据稳健统计学原理，针对前馈神经网络（FNN）提出了一种稳健估计（RE）函数作为新的网络目标函数．以函数逼近问题为例，理论分析和计算机模拟实验证明了RE方法的 ...
神经网络的发展历史曲折荡漾，既有被人捧上天的时刻，也有摔落在街头无人问津的时段，中间经历了数次大起大落。从单层神经网络（感知器）开始，到包含一个隐藏层的两层神经网络，再到多层的深度神经网络，一共有三次兴起过程。
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。
AAAI 2020 | 王培松：稀疏二值神经网络，不需要任何技巧，取得SOTA精度（视频解读）. 本文是对中科院自动化所完成，被 AAAI2020 录用的论文《Sparsity-inducing Binarized Neural Networks》进行解读。. 二值网络（BNN）由于其对于硬件非常友好，获得了学术界和工业界的广泛 …
基于FPGA的二值卷积神经网络加速器研究大多是针对小尺度的图像输入，而实际应用主要以YOLO、VGG等大尺度的卷积神经网络作为骨干网络。通过从网络拓扑、流水线等层面对卷积神经网络硬件进行优化设计，从而解决逻辑资源以及性能瓶颈，实现输入尺度更大、网络层次更深的二值VGG神经网络加速器。
以烟叶颜色和纹理特征值作为输入变量,建立了烘烤过程中烟叶含水量的BP神经网络预测模型和基于遗传算法的最小二乘支持向量机预测模型,其预测平均绝对误差分别为0.037 4和0.017 0,预测误差标准差分别为0.048 5和0.020 0,前者预测精度略低于后者,但2个模型
【摘要】：对人工神经网络(artificial neural network,ANN)、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)以及二值神经网络(binary neural …
水果自动识别的BP神经网络 方法 陈源;张长江 针对多种水果混合的图像,对各种水果的提取和识别进行研究。利用Matlab软件进行图像数据获取、对比度增强、去噪、二值化处理;为弥补二值化后图像中出现的断边、孔洞,借助Sobel算子进行边缘提取以接合断边 ...
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