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2012-05-10 16:45
一定的早熟收敛问题,引入一种自适应动态改变惯性因子的PSO算法,使算法具有较强的全局搜索能力.将此算法训练的模糊神经网络应用于语音识别中,结果表明,与BP算法相比,粒子群优化的
2010-05-06 09:05
概率。Top-5 识别率指的是 CNN 模型预测出最大概率的前 5 个分 类里有正确类别的概率。2012 年，由 Alex Krizhevshy 提出的 AlexNet给卷 积
2022-08-02 10:39
中，从而减少故障识别的不确定度，提高模式识别的准确性。文章提出了容差模拟电路软故障诊断的小波与量子神经网络方法，利用MonteCarlo分析解决电路容差问题，又利用小波分析，取其能反映故障信号特征
2019-07-05 08:06
复杂数据中提取特征的强大工具。例如，这包括音频信号或图像中的复杂模式识别。本文讨论了 CNN 相对于经典线性规划的优势。后续文章“训练卷积神经网络：什么是机器学习？——第2部分”将讨论如何训练CNN
2023-02-23 20:11
本书介绍了模式识别和人工智能中的基本理论以及相关的模型详细讲述贝叶斯决策、线性判别神经网络理论、隐马尔可夫模型、聚类技术等 给出
2018-09-19 17:01
我们可以对神经网络架构进行优化，使之适配微控制器的内存和计算限制范围，并且不会影响精度。我们将在本文中解释和探讨深度可分离卷积神经网络在 Cortex-M 处理器上实现关键词识别的潜力。关键词
2021-07-26 09:46
硬件神经网络技术ZISC的工作原理如何用VLSI设计硬件神经网络？ZISC技术及其在模式识别中的应用
2021-04-12 06:55
许多种类型，但本文将只关注卷积神经网络(CNN)，其主要应用领域是对输入数据的模式识别和对象分类。CNN是一种用于深度学习的 人工神经网络 。这种网络由输入层、若干卷积
2024-10-24 13:56
是一种常用的无监督学习策略，在使用改策略时，网络的输出神经元相互竞争，每一时刻只有一个竞争获胜的神经元激活。ART神经网络由比较层、
2019-07-21 04:30
