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圖像識(shí)別 LPC55S69
基于CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的智能垃圾分類及遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)

與非網(wǎng)

2024/07/23

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文章

自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理的疑點(diǎn)分析
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks, CNN）的核心技術(shù)主要包括以下幾個(gè)方面：局部連接、權(quán)值共享、多卷積核以及池化。這些技術(shù)共同作用，使得CNN在圖像和語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得了顯著成就，并廣泛用于車輛自動(dòng)駕駛的圖像目標(biāo)識(shí)別中。

智駕最前沿

798

04/07 11:25

自動(dòng)駕駛卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
融合注意力機(jī)制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(CNN-BiLSTM-Attention)的多變量
CNN-BiLSTM-Attention模型是一種在自然語(yǔ)言處理(NLP)任務(wù)中常用的強(qiáng)大架構(gòu)，如文本分類、情感分析等。它結(jié)合了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(BiLSTM)和注意力機(jī)制的優(yōu)勢(shì)，能夠捕捉局部特征和序列數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)程依賴關(guān)系。

算法小狂人

2304

03/25 12:25

Python 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
CNN-SVM時(shí)間序列預(yù)測(cè)/詳細(xì)原理講解
CNN-SVM（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-支持向量機(jī)）是一種將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與支持向量機(jī)（SVM）組合起來(lái)的深度學(xué)習(xí)模型。CNN-SVM模型的目標(biāo)是通過(guò)結(jié)合CNN的特征提取能力和SVM的分類能力來(lái)提升圖像分類、模式識(shí)別等任務(wù)的性能。以下詳細(xì)介紹這兩種模型各自的數(shù)學(xué)原理及其組合后的工作原理。

算法小狂人

730

03/24 15:30

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) CNN
最簡(jiǎn)單用TensorFlow實(shí)現(xiàn)CNN（cifar10數(shù)據(jù)集）
CNN的本質(zhì)是先把數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，再送進(jìn)DNN。前面特征提取的部分可以概括為CBAPD，C表示卷積（convolution），B表示批標(biāo)準(zhǔn)化（batch normalization），A表示激活（activation），P表示池化（pool），D表示（dropout）

全棧O-Jay

1714

2024/12/11

CNN TensorFlow
借助支持邊緣 AI 的 MCU 優(yōu)化實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)中的系統(tǒng)故障檢測(cè)
當(dāng)前關(guān)于人工智能 (AI) 和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的討論主要集中在生成應(yīng)用（生成圖像、文本和視頻），很容易忽視 AI 將為工業(yè)和基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)用中的電子產(chǎn)品帶來(lái)變革的實(shí)際示例。不過(guò)，雖然在電機(jī)驅(qū)動(dòng)器、太陽(yáng)能（如圖 1 所示）和電池管理應(yīng)用的實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)中采用 AI 不會(huì)像新的大型語(yǔ)言模型那樣引起大量關(guān)注，但使用邊緣 AI 進(jìn)行故障檢測(cè)可以顯著影響系統(tǒng)的效率、安全性和生產(chǎn)力。圖 1 太陽(yáng)能電池板陣列本文中將討

與非網(wǎng)編輯

2471

2024/11/28

人工智能 MCU

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