随着时间的推移，证明了神经网络在精度和速度方面，比其他的算法性能更好。并且形成了很多种类，像CNN(卷积神经网络),RNN,自编码，深度学习等等。

在神经网络的基础上，卷积神经网络（CNN）是如何完成图像识别任务的？本文介绍了其相关基本原理，一起来看看吧。 上文介绍了神经网络的基础 ...

激活函数是用来加入非线性因素，提高网络表达能力，卷积神经网络中最常用的是ReLU，Sigmoid使用较少。 图1.2.1 常见到的激活函数 图1.2.2 激活函数表达式以及对应的微分函数 CNN在卷积层尽量不要使用Sigmoid和Tanh，将导致梯度消失。首先选用ReLU ...

卷积神经网络：听起来像是生物与数学还有少量计算机科学的奇怪结合，但是这些网络在计算机视觉领域已经造就了一些最有 ...

卷积神经网络（CNN）与态势感知在本质上有着相似的逻辑和目标。卷积神经网络通过卷积核在输入数据（如图像）上滑动，对局部区域进行特征提取，逐步构建出对整个场景的理解，这与态势感知中通过感知局部信息来理解整体环境的过程非常相似。卷积核可以看作是一种感知机 ...

不久之前，清华大学微电子所等机构在 Nature 上发表文章，展示了他们完全基于硬件的卷积神经网络（CNN）实现。他们构建的基于忆阻器的五层 CNN 在 ...

神经网络中的激活函数（如ReLU、Sigmoid等）提供了强大的非线性变换能力，使得神经网络能够捕捉输入数据中复杂的非线性关系。与依赖高阶多项式来拟合数据的传统多项式模型不同，神经网络通过非线性激活函数和多层结构，能够在较低的维度上有效地拟合复杂的数据分布。这种特性使得神经网络在处理高维数据时，能够保持较低的模型复杂度，避免了因维度增加而导致的过拟合风险。

我们还将考虑将迭代结构展开为一个开环系统，这样我们可以设计不同数量的 BP 迭代和 CNN 结构。此外，我们还将通过从实际环境中收集的数据来验证我们的方法。 广告 本文提出了一种新型迭代信念传播-卷积神经网络(BP-CNN)架构，以利用噪声相关性进行相关 ...

SNN 可以作为模拟或数字电路实现。主要区别在于它们的实现方式，而不是它们的逻辑作。两者都利用权重并通过多级数组触发神经元。模拟方法具有连续运行和集成以及非常低功耗运行的优势。数字方法更灵活，更适合某些模型。

为解决以往模拟神经退行性疾病不真实的问题，研究人员开展用 CNN 模型模拟视觉系统疾病的研究。结果显示模型能模拟疾病进展中的认知变化。该研究有助于理解疾病机制，推动相关康复治疗发展，值得科研读者一读。 在科技飞速发展的今天，人工智能与神经 ...

为了解决这一挑战，微云全息开发了一种名为GRU-CNN Crypto Analyzer的新型技术。该技术结合了卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU），通过深度 ...