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如何獲得最優(yōu)形狀感到迷茫?形狀優(yōu)化的概念,并借助一個典型案例來演示其用法
設(shè)計新的結(jié)構(gòu)時,你是否曾經(jīng)對如何獲得最優(yōu)形狀感到迷茫?如果是這樣,那么你一定會樂意學(xué)習(xí)一種非常有用的“形狀優(yōu)化”技術(shù)。今天我們將探討形狀優(yōu)化的概念,并借...
a) 通過反復(fù)堆疊3*3的小型卷積核和2*2的最大池化層構(gòu)建。 b) VGGNet擁有5段卷積,每一段卷積網(wǎng)絡(luò)都會將圖像的邊長縮小一半,但將卷積通道數(shù)翻...
2018-08-21 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù) 4157 0
汽車自適應(yīng)巡航系統(tǒng)的多性能指標(biāo)控制算法
如何協(xié)調(diào)這些性能指標(biāo)成為ACC系統(tǒng)設(shè)計的關(guān)鍵問題。
上海交大提出切片循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其速度是標(biāo)準(zhǔn)RNN的136倍
每個數(shù)據(jù)集的結(jié)果如表2所示。我們選擇不同的n和k值,得到不同的SRNN。例如,SRNN(16,1)表示n = 16且k = 1,當(dāng)T為512時,可以得到...
2018-08-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)RNN 4706 0
inotify框架的使用和原理!如何添加對于目標(biāo)文件的watch呢?
為了防止文件描述符fd的快速消耗,inotify提出了一個inotify instance(inotify實例)的概念。每一個inotify實例表示一個...
Linux內(nèi)核學(xué)習(xí)經(jīng)驗總結(jié)分享
操作系統(tǒng)是介于底層硬件和應(yīng)用軟件之間的接口,其各個子系統(tǒng)的實現(xiàn)很大程度上依賴于硬件特性。書上介紹這些子系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)的時候,我們讀過了,也就知道了,如...
現(xiàn)在給你舉個例子:我們學(xué)控制的時候,比如一個二階電路RLC系統(tǒng)微分方程是:LC*Uc''+RC*Uc'+Uc=U設(shè)想你借這個微分方程多費勁,那么你用la...
上面的表給出了各種典型的機器學(xué)習(xí)算法所用到的數(shù)學(xué)知識點。我們之前已經(jīng)總結(jié)過,理解絕大多數(shù)算法和理論,有微積分/高等數(shù)學(xué),線性代數(shù),概率論,最優(yōu)化方法的知...
2018-08-09 標(biāo)簽:人工智能函數(shù)機器學(xué)習(xí) 2.4萬 0
DeepMind最新提出“神經(jīng)算術(shù)邏輯單元”,旨在解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)值模擬能力不足的問題
雖然加法和減法使得許多有用的系統(tǒng)泛化成為可能,但是可能需要學(xué)習(xí)更復(fù)雜的數(shù)學(xué)函數(shù)(例如乘法)的強健能力。 圖2描述了這樣一個單元:神經(jīng)算術(shù)邏輯單元(NAL...
2018-08-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù) 3747 0
常用的PHP加密函數(shù)有哪些?不可逆加密函數(shù)和可逆轉(zhuǎn)加密函數(shù)概述
像常用的MD5、hash、crypt、sha1這種就是單項散列加密,單項散列加密是不可逆的。 像URL編碼、base64編碼這種就是對稱加密,是可逆的...
機器學(xué)習(xí)優(yōu)化算法中梯度下降,牛頓法和擬牛頓法的優(yōu)缺點詳細(xì)介紹
梯度下降法實現(xiàn)簡單,當(dāng)目標(biāo)函數(shù)是凸函數(shù)時,梯度下降法的解是全局解。一般情況下,其解不保證是全局最優(yōu)解,梯度下降法的速度也未必是最快的。
2018-08-04 標(biāo)簽:優(yōu)化算法函數(shù)機器學(xué)習(xí) 5.2萬 0
激活函數(shù)中sigmoid、ReLU等函數(shù)的一些性質(zhì)
非線性:當(dāng)激活函數(shù)是線性的時候,一個兩層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以基本逼近所有的函數(shù),但是,如果激活函數(shù)是恒等激活函數(shù)的時候,就不滿足這個性質(zhì)了,而且如果MLP使...
2018-08-02 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù) 1.2萬 0
首先我們要知道,源代碼編譯成程序,程序是放在硬盤上的,而非內(nèi)存里!只有執(zhí)行時才會被調(diào)用到內(nèi)存中!我們來看看程序結(jié)構(gòu),ELF是是Linux的主要可執(zhí)行文件...
搭建一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思路和步驟
在定義好網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)并初始化參數(shù)完成之后,就要開始執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程了。而訓(xùn)練的第一步則是執(zhí)行前向傳播計算。假設(shè)隱層的激活函數(shù)為 tanh 函數(shù), 輸出...
2018-07-26 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù) 1.3萬 0
同時,k值的選取也會直接影響聚類結(jié)果,最優(yōu)聚類的k值應(yīng)與樣本數(shù)據(jù)本身的結(jié)構(gòu)信息相吻合,而這種結(jié)構(gòu)信息是很難去掌握,因此選取最優(yōu)k值是非常困難的。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型使用什么樣的優(yōu)化算法?
我們都知道訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于一種稱為反向傳播的著名技術(shù)。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中,我們首先進行前向傳播,計算輸入信號和相應(yīng)權(quán)重的點積,接著應(yīng)用激活函數(shù),激活函數(shù)...
2018-07-23 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法函數(shù) 8047 0
講解隨機梯度下降、類別數(shù)據(jù)編碼、Vowpal Wabbit機器學(xué)習(xí)庫
在數(shù)據(jù)量不大的情況下,上面的數(shù)學(xué)效果不錯(我們這里不討論局部極小值、鞍點、學(xué)習(xí)率選擇、動量等問題,請參考《深度學(xué)習(xí)》一書的數(shù)值計算那一章)。批量梯度下降...
2018-07-17 標(biāo)簽:函數(shù)機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 6616 0
結(jié)構(gòu)體包括第幾個按鍵、所屬按鍵時鐘、Port、Gpio、短按回調(diào)函數(shù)與長按回調(diào)函數(shù),gokitKeyFunction是一個函數(shù)指針類型的定義,使用回調(diào)的...
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