元之间的连接和信息传递机制，实现对复杂数据的处理、模式识别及预测等功能。本文将通过几个具体案例分析，详细探讨人工神经网络在不同领域的应用，同时简要介绍深度学习中的正则化方法，以期为读者提供一个全面而深入的理解。
2024-07-08 18:20
BP神经网络和人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANNs）之间的关系与区别，是神经网络领域中一个基础且重要的话题。本文将从定义、结
2024-07-10 15:20
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）作为深度学习的一个重要分支，在图像处理、计算机视觉等领域取得了显著成就。其强大的特征提取能力和层次化的结构设计
2024-07-11 14:33
“使用由 MATLAB 和 Deep Learning Toolbox 设计和训练的神经网络来对 ADC 误差进行后校正后，在 ASIC 上实现时，恩智浦设计的神经网络所需的面积只有 ADC 的 15%，正常工况下的
2022-03-18 11:21
对于神经网络和卷积有了粗浅的了解,关于CNN 卷积神经网络，需要总结深入的知识有很多：人工神经网络 ANN卷积神经网络C
2017-11-16 13:28
在探讨深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）与基本神经网络（通常指传统神经网络或前向神经网络）的区别时，我们需要从多个维度进行深入
2024-07-04 13:20
BP神经网络（Backpropagation Neural Network）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是两种在人工智能和机器学习领域
2024-07-10 15:24
BP 神经网络是一类基于误差逆向传播 (BackPropagation, 简称 BP) 算法的多层前馈神经网络，BP算法是迄今最成功的神经网络学习算法。现实任务中使用
2018-06-19 15:17
在如今的网络时代，错综复杂的大数据和网络环境，让传统信息处理理论、人工智能与人工神经网络都面临巨大的挑战。近些年，深度学习逐渐走进人们的视线，通过深度学习解决若干问题的
2024-01-11 10:51
美国匹兹堡大学的科研人员研制出一种基于石墨烯的神经突触，可用于类似人类大脑的大规模人工神经网络。
2018-07-31 16:54
