神经形态芯片第16页

Python深度学习实践：使用TensorFlow构建图像分类器

我们将深入探讨卷积神经网络（CNN）的基本原理，实现一个能够识别MNIST手写数字的数据集模型，并通过实战代码演示整个过程，最终展示模型的训练与评估。

Evaporator Core·2025-02-28 13:42

深度学习进阶：构建多层神经网络

在上一篇文章中，我们从零开始构建了一个简单的两层神经网络，并通过异或问题（XOR）展示了神经网络的强大能力。

孤寂大仙v·2025-02-28 12:37

神经网络中的Adam

Adam（AdaptiveMomentEstimation）是一种广泛使用的优化算法，结合了RMSprop和动量（Momentum）的优点。它通过计算梯度的一阶矩估计（mean）和二阶矩估计（uncenteredvariance），为每个参数提供自适应学习率。Adam由DiederikP.Kingma和JimmyBa在2014年的论文《Adam:AMethodforStochasticOptimi

化作星辰·2025-02-28 08:01

神经网络中的Nesterov Momentum

NesterovAcceleratedGradient(NAG)，也称为NesterovMomentum，是一种改进版的动量优化算法，旨在加速梯度下降过程中的收敛速度，并提高对最优解的逼近效率。它由YuriiNesterov在1983年提出，是对传统动量方法的一种增强。###传统动量法回顾在传统的动量方法中，更新规则不仅考虑当前的梯度，还包含了之前所有梯度的方向和大小的累积（即“动量”），以帮助克

化作星辰·2025-02-28 08:31

树莓百度百科新动态：宜宾项目的深远影响与意义

形成了从芯片研发、软件开发到系统集成的完整产业链条。这种产业集聚效应不仅提高了产业的协同效率，还降低了企业的运营成本。

树莓集团·2025-02-28 08:28

神经网络中的Adagrad

Adagrad（AdaptiveGradient）是一种自适应学习率的优化算法，专门设计用于在训练过程中自动调整每个参数的学习率。这种方法对于处理稀疏数据特别有效，并且非常适合那些需要频繁更新但很少使用的参数的学习任务。###Adagrad的核心思想Adagrad通过累积过去所有梯度平方的和来调整每个权重的学习率。具体来说，它为网络中的每个参数维护一个历史梯度平方和，然后用这个累积值来缩放当前的学

化作星辰·2025-02-28 07:53

基于STM32的智能健康监测手环系统

2.系统设计2.1硬件设计主控芯片：STM32L476RG，超低功耗设计（7天）无线充电（Qi标准，2小时充满）2.2软件架构生理信号处理：小波变换消

STM32发烧友·2025-02-28 06:18

电脑开机无显示的故障原因

BIOS故障：BIOS芯片损坏、BIOS设置错误或BIO

小魚資源大雜燴·2025-02-28 05:11

蓝桥杯嵌入式备赛

1.STM32G431RB板子介绍1.1核心芯片性能STM32G431RB基于高性能的Arm®Cortex®-M432位RISC内核，工作频率高达170MHz。

回不去的bug·2025-02-28 04:57

大模型专栏博文汇总和索引

Donvink·2025-02-28 03:53

联发科芯片的随身wifi改串命令

【果迷改双串】#随身wifi#adbshell卡1echo'AT+EGMR=1,10,"888888888888888"'>/dev/radio/pttycmd1卡2echo'AT+EGMR=1,7,"666666666666666"'>/dev/radio/pttycmd1

虎王科技·2025-02-28 03:53

（一文搞定）使用sd卡，往野火EBF6UL/LL-pro板子，移植官方uboot、kernel以及构建rootfs

（此操作，事先请先安装usb转串口ch340驱动）1、EBF6UL/LL-pro简介这是野火的开发版，芯片使用的nxp的imx6ull。其他不在介

又摆有菜·2025-02-28 03:49

H100生成式AI效能跃升指南

本文将从芯片架构创新出发，首先解析第四代TensorCore如何通过FP8精度支持与动态指令调度机制，实现矩阵运算效率的指数级提升；继而探讨显存子系统在带宽扩容与智能缓存分配上的突破，揭示其突破生成式AI

智能计算研究中心·2025-02-28 02:14

金融风控与医疗影像算法创新前沿

医疗影像诊断领域则依托三维卷积神经网络（3D-CNN）架构，实现了对CT、MRI等多模态影像的精准病灶分割，诊断准确率较传统方法提升23.6%。

智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

算力革新引领数字中国智能跃迁

当前算力体系呈现三大演进方向：异构计算突破传统芯片性能瓶颈，实现CPU、GPU、FPGA等多元架构的协同调度；边缘计算推动工业设备、物联网终端等场景的实时响应能力提升，形成“云-边-端”三级计算网络；量子计算则在加密通信

智能计算研究中心·2025-02-28 02:14

AI探索笔记：浅谈人工智能算法分类

这张图片通过三个同心圆展示了人工智能、机器学习和深度学习之间的包含关系，其中人工智能是最广泛的范畴，机器学习是其子集，专注于数据驱动的算法改进，而深度学习则是机器学习中利用多层神经网络进行学习的特定方法

安意诚Matrix·2025-02-28 00:52

Xxl-job 3.0.0 切换postgresql数据库执行器无法注册

lbyxkey·2025-02-27 23:46

pytorch阶段性总结2

nn神经网络functional当中卷积的使用importtorchimporttorch.nn.functionalasF#数据input=torch.tensor([[1,2,0,3,1],[0,1,2,3,1

Colinnian·2025-02-27 23:41

AI探索笔记：线性回归

下面分别用传统方法（sklearn）和神经网络（pytorch）来解决线性回归问题。

安意诚Matrix·2025-02-27 22:37

DCMNet一种用于目标检测的轻量级骨干结构模型详解及代码复现

早期的手工特征提取方法如Viola-Jones和HOG逐渐被卷积神经网络（CNN）取代，其中AlexNet在2012年的ILSVRC比赛中表现突出，推动了CNN在计算机视觉中的广泛应用。

清风AI·2025-02-27 21:03

UNet：UNet在自然环境监测中的应用案例_2024-07-24_09-14-11.Tex

UNet：UNet在自然环境监测中的应用案例UNet模型概述UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络模型，由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox在

chenjj4003·2025-02-27 21:29

神经网络参数量计算

算一个只有两层的神经网络的参数量，我们需要考虑两层之间的连接权重和偏置项。以下是详细的计算步骤：网络结构输入层（第一层）：有2个神经元。输出层（第二层）：有3个神经元。

坠金·2025-02-27 20:49

图神经网络：拓扑数据分析的新时代

随着图数据的广泛应用，图神经网络（GraphNeuralNetwork,GNN）作为一种强大的深度学习工具，逐渐成为机器学习领域中的一颗新星。

Jason_Orton·2025-02-27 19:44

智算中心的核心硬件是什么？

以下是对智算中心核心硬件的详细阐述：一、AI芯片AI芯片是专门为加速人工智能计算而设计的硬件，能够与各种AI算法协同工作，满足对算力的极高需求。

Imagination官方博客·2025-02-27 19:42

TensorFlow基础架构

处理结构计算图纸Tensorflow首先要定义神经网络的结构,然后再把数据放入结构当中去运算和training.处理结构因为TensorFlow是采用数据流图（dataflowgraphs）来计算,所以首先我们得创建一个数据流流图

humbinal·2025-02-27 19:40

深度学习重要论文阅读笔记 ResNet （2025.2.26）

文章目录问题背景数据预处理神经网络模型模型性能知识点积累英语单词积累问题背景随着神经网络变得更深（层数变多），模型的训练过程也会变得更加困难。

北岛寒沫·2025-02-27 16:50

深度学习-自学手册

人工智能机器学习神经网络前馈神经网络：没有回路的反馈神经网络：有回路的DNN深度神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络LSTM是RNN的一种，长短期记忆网络自然语言处理神经网络神经元-分类器Hebb

谁用了尧哥这个昵称·2025-02-27 15:37

DeepSeek 高阶应用技术详解（4）

本篇将深入探讨DeepSeek在时间序列分析、图神经网络（GNN）和推荐系统中的应用。这些领域是深度学习的前沿方向，具有广泛的实际应用价值。

Evaporator Core·2025-02-27 14:33

【漫话机器学习系列】106.线性激活函数（Linear Activation Function）

在神经网络中，激活函数的作用是将网络的线性组合映射到某种非线性输出。传统的线性激活函数常用于一些特定场景，比如回归问题，其中预测的目标值与输入特征之间可能存在线性关系。

IT古董·2025-02-27 13:25

Windows环境安装torch_geometric库报错

Windows下安装，最近在学习图神经网络需要用到geometric_torch结果怎么装都装不上。

一穷二白到年薪百万·2025-02-27 11:11

用 PyTorch/TensorFlow 搭建简单全连接神经网络

目录用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络网络结构概述1.使用PyTorch构建网络2.使用TensorFlow构建网络总结用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络在本篇博客中

gs80140·2025-02-27 08:21

50、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-11、添加RNN递归神经网络层为了浮现RNN的神经网络使用框架。

importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand

小宇爱·2025-02-27 06:01

计算机视觉：经典数据格式(VOC、YOLO、COCO)解析与转换(附代码)

第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章

全栈你个大西瓜·2025-02-27 05:57

半导体芯片制造中 W CVD（钨化学气相沉积）

半导体芯片制造中WCVD（钨化学气相沉积）的Nucleation解析在钨（W）化学气相沉积（CVD）工艺中，Nucleation（成核）是沉积过程的初始阶段，指钨原子或分子在基底表面形成初始晶核的过程。

少年码客·2025-02-27 04:20

Navicat Premium 16/17 安装包（Win/Mac）支持M系列芯片可视化数据库管理工具

目录下载链接:https://pan.baidu.com/s/1faPBE6hZPwjVOErTLiy6oA?pwd=1234提取码:1234一、环境部署与基础配置1.1双版本安装指南1.2中文汉化配置二、数据库管理核心功能2.1多协议连接方案2.2数据迁移与同步三、高阶开发技巧3.1智能SQL编辑器3.2可视化查询构建3.3数据模型设计四、效率革命：15个杀手级技巧4.1快捷键矩阵4.2自定义工

吃汤圆的抹香鲸·2025-02-27 04:49

深度学习的前沿与挑战：从基础到最新进展

深度学习的工作原理深度学习的关键技术1.卷积神经网络（CNN）2.循环神经网络（RNN）3.生成对抗网络（GAN）4.变分自编码器（VAE）5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉

Jason_Orton·2025-02-27 03:09

第十三站：卷积神经网络（CNN）的优化

前言：在上一期我们构建了基本的卷积神经网络之后，接下来我们将学习一些提升网络性能的技巧和方法。这些优化技术包括数据增强、网络架构的改进、正则化技术。

武狐肆骸·2025-02-27 03:08

芯片中常见的缩写

IC(integratedcircuit):集成电路ASP(applicationspecificprocessor):在特定应用领域使用的DSPSDRAM（SynchronousDynamicRandomAccessMemory):同步动态随机存取存储器DDR(DoubleDataRateSDRAM):双倍速率同步动态随机存储器（内存的一种）DMA(DirectMemoryAccess):直接存

yyc_audio·2025-02-27 02:27

深度学习：从神经网络到智能应用

二.深度学习的基本原理1.神经网络的组成2.激活函数3.反向传播（Backpropagation）三.深度学习的常见模型四.深度学习的应用场景五.深度学习的挑战与未来结语引言深度学习（DeepLearning

Jason_Orton·2025-02-27 00:43

请解释 React 中的 Hooks，何时使用 Hooks 更合适？

就像给函数组件装上了"智能芯片"，让原本只能做简单展示的组件具备了处理复杂逻辑的能力。

程序员黄同学·2025-02-26 22:59

理解CPU与GPU频繁数据传输

基础理解在学习深度学习神经网络过程中，有时候会遇到一些描述“尽量避免CPU与GPU频繁数据传输”。那这句话应该如何理解呢？我们知道CPU可以访问内存，而GPU也有自己的显存。

_DCG_·2025-02-26 22:58

深度学习批次数据处理的理解

基础介绍在计算机视觉深度学习网络中，在训练阶段数据输入通常是一个批次，即不是一次输入单张图片，而是一次性输入多张图片，而神经网络的结构内部一次只能处理一张图片，这时候很自然就会考虑为什么要这样的输入？

_DCG_·2025-02-26 22:28

STM32F407开发板模块端口介绍

开发板上有两个MCU,一个是STM32F407ZGT6芯片(FPU+DSP,LQFP144封装，1024KBFlash,196KBSRAM),另一个是STM32F103C8T6芯片(LQFP48封装，64KBFlash

黄卷青灯77·2025-02-26 22:57

c语言串口控制单片机,利用USART实现单片机与串口通信[C语言]

//串口调试助手发送数据给877，877收到后再转发回串口助手//硬件要求：拨码开关S7全置ON，其他拨码开关置OFF#include//包含单片机内部资源预定义__CONFIG(0x1832);//芯片配置字

weixin_39622283·2025-02-26 22:24

ADV212图像压缩芯片调试记录一

项目场景：最近两个月在调试ADV212芯片，目的是在FPGA平台上采用该芯片实现对图像数据的压缩功能。

cjx_csdn·2025-02-26 21:51

【FreeRTOS】中断机制

一款芯片的中断涉及到硬件触发，软件触发，软件中断处理。所以FreeRTOS的中断机制其实不好单独拿出来看。

佳大先生·2025-02-26 19:37

DeepSeek为云厂商带来新机遇，东吴证券看好AI带动百度智能云增长

近日，摩根士丹利（亚洲）发布研究报告《DeepSeek-AlBifurcation》，报告指出DeepSeek的爆火催生了低成本人工智能市场，为数据中心、芯片及云服务提供商带来新的发展机遇。

大力财经·2025-02-26 16:18

数字后端流程--Route

Globalroute是对芯片的

芯火相传·2025-02-26 16:16

【人工智能数学基础篇】线性代数基础学习：深入解读矩阵及其运算

矩阵不仅在数据科学中广泛应用，更是神经网络、图像处理、自然语言处理等领域的重要工具。

猿享天开·2025-02-26 14:33

《数字围城与看不见的手：网络安全的经济哲学简史》

这组跨越时空的数据揭示永恒定律：财富形态决定安全范式，防护技术永远比攻击手段晚进化0.618个黄金分割周期。一、数据资本论：生产要素的惊险跳跃当亚当·斯密凝视别针工厂时，他看到的劳动分工正

·2025-02-26 14:47

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