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

與非網(wǎng)

2024/07/23

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文章

融合注意力機制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(CNN-BiLSTM-Attention)的多變量
CNN-BiLSTM-Attention模型是一種在自然語言處理(NLP)任務(wù)中常用的強大架構(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)、雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(BiLSTM)和注意力機制的優(yōu)勢，能夠捕捉局部特征和序列數(shù)據(jù)中的長程依賴關(guān)系。

算法小狂人

1746

03/25 12:25

Python 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
CNN-SVM時間序列預測/詳細原理講解
CNN-SVM（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-支持向量機）是一種將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與支持向量機（SVM）組合起來的深度學習模型。CNN-SVM模型的目標是通過結(jié)合CNN的特征提取能力和SVM的分類能力來提升圖像分類、模式識別等任務(wù)的性能。以下詳細介紹這兩種模型各自的數(shù)學原理及其組合后的工作原理。

算法小狂人

400

03/24 15:30

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

全棧O-Jay

1690

2024/12/11

CNN TensorFlow
借助支持邊緣 AI 的 MCU 優(yōu)化實時控制系統(tǒng)中的系統(tǒng)故障檢測
當前關(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)施應用中的電子產(chǎn)品帶來變革的實際示例。不過，雖然在電機驅(qū)動器、太陽能（如圖 1 所示）和電池管理應用的實時控制系統(tǒng)中采用 AI 不會像新的大型語言模型那樣引起大量關(guān)注，但使用邊緣 AI 進行故障檢測可以顯著影響系統(tǒng)的效率、安全性和生產(chǎn)力。圖 1 太陽能電池板陣列本文中將討

與非網(wǎng)編輯

2422

2024/11/28

人工智能 MCU
通過軟件洞察和用例分析塑造的NPU IP架構(gòu)
Ido Gus,?深度學習高級團隊負責人,?傳感器與音頻業(yè)務(wù)部門, Ceva ? 神經(jīng)處理單元（NPU）的出現(xiàn)徹底改變了機器學習領(lǐng)域，使深度學習任務(wù)所需的復雜數(shù)學計算得以高效地執(zhí)行。通過優(yōu)化矩陣乘法和卷積運算，NPU極大地增強了AI（人工智能）模型在各個領(lǐng)域的能力，從服務(wù)器群到電池驅(qū)動設(shè)備。 TinyML（微型機器學習）的出現(xiàn)進一步推動了AI的發(fā)展，其重點是在資源有限的嵌入式設(shè)備上實現(xiàn)機

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2119

2024/07/15

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