摘 要:通過對支持向量機、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及AdaBoost算法的對比分析,發(fā)現(xiàn)支持向量機、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)造的分類器復(fù)雜度高,效率低。而AdaBoost則從弱分類器中逐步推選出強分類器并組成級聯(lián)分類器,快速將大量的非人臉圖像排除掉,從而提高檢測速度,滿足人臉實時檢測應(yīng)用領(lǐng)域的需求。
在下述的內(nèi)容中,小編將會對人工智能的相關(guān)消息予以報道,如果人工智能是您想要了解的焦點之一,不妨和小編共同閱讀這篇文章哦。
摘要:高職學(xué)院應(yīng)當(dāng)重點培養(yǎng)從事物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域的系統(tǒng)設(shè)計、系統(tǒng)分析、科技開發(fā)及研究方面的工程技術(shù)人 才。文章分析了高校利用物聯(lián)網(wǎng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來優(yōu)化多通道通信關(guān)鍵技術(shù)信息傳感設(shè)備的采集與實現(xiàn)方法,同時給出了采用 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)終端來按約定的協(xié)議實現(xiàn)人與人、人與物、物與物全面互聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)。
摘要:通過已知測井資料對油藏儲量進行預(yù)測,是目前石油行業(yè)一個重要的研究課題。文章介紹了一種基于貝葉斯正規(guī)化算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并把網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到油藏參數(shù)擬合過程中的具體方法,該方法對提高石油生產(chǎn)效率、降低成本具有很大的作用。
摘 要:物流行業(yè)中的貨運影響因素具有不確定性和時變性,為了提高貨物運輸系統(tǒng)的預(yù)測精度,可用智能預(yù)測方法對物流數(shù)據(jù)進行分析與處理。文中運用Matlab工具箱實現(xiàn)模型的相關(guān)算法,對貨運系統(tǒng)歷史數(shù)據(jù)進行擬合,得到輸入輸出數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系,從而進行輸出預(yù)測。文章將多種模型的預(yù)測結(jié)果進行了對比,最終選擇了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型。
“現(xiàn)在來這里跳廣場舞,再也不用帶音箱了,一邊連著光伏座椅的‘藍牙音箱’,一邊可以給手機無線充電,既省流量又省電量?!敝行绿旖蛏鷳B(tài)城蘆花莊園小區(qū)居民王小唐最近在甘露溪公園健身時,明顯感到智慧能源帶來的生活便利。
模型大小不斷增長給現(xiàn)有架構(gòu)帶來了挑戰(zhàn)
這些錯覺究竟來自于哪兒呢?
旅行商問題是優(yōu)化算法的試金石,可以使用多種方法進行求解。
在上篇的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程中介紹了機器學(xué)習(xí)中的支持向量機與前饋網(wǎng)絡(luò)RBF的之間的聯(lián)系,而對于由傳遞函數(shù)為線性函數(shù)組成的單層網(wǎng)絡(luò)的代表自適應(yīng)線性單元更是和傳統(tǒng)信號處理中的自適應(yīng)濾波器相類似。
關(guān)于經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)重要的BP(誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò))是所有學(xué)習(xí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最先接觸到的一個實用網(wǎng)絡(luò),它的原理相對比較簡單,在很多平臺中都非常容易實現(xiàn)。
在法國研究實驗室CEA-Leti的創(chuàng)新日上,F(xiàn)acebook首席AI科學(xué)家Yann LeCun發(fā)表重要講話時,提到Nvidia收購ARM,可以加速運行RISC-V以運行用于邊緣AI應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
Fluent.ai技術(shù)套件用于基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語音到意圖(speech-to-intent)應(yīng)用,針對CEVA最新一代低功耗音頻和傳感器中樞DSP優(yōu)化,瞄準(zhǔn)可穿戴設(shè)備、消費類設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用
2020年8月5日,恩智浦半導(dǎo)體NXP Semiconductors N.V.(納斯達克代碼:NXPI)今日發(fā)布了eIQ機器學(xué)習(xí)(ML)軟件對Glow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)編譯器的支持功能,針對恩智浦的i
佐治亞州立大學(xué)的研究人員與麻省理工學(xué)院(MIT)和麻省總醫(yī)院(MGH)的同事們通過推進獲得了美國國立衛(wèi)生研究院腦研究的 250萬美元贈款創(chuàng)新性神經(jīng)技術(shù)(BRAIN) 研究計劃,旨在徹底改變科學(xué)家對人腦
賓夕法尼亞、MALVERN — 2016 年 3 月 4 日 — 日前,Vishay Intertechnology, Inc.(NYSE 股市代號:VSH)宣布,將
北京時間8月24日晚間消息,谷歌正在研發(fā)一項新技術(shù),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦的工作方式去壓縮圖片。這項技術(shù)能在確保圖片質(zhì)量的同時,大大降低圖片文件的體積。 這項新技術(shù)意義非凡。對于
提出一種新的機器人視覺伺服控制方法,該方法參照人的抓取動作,首先根據(jù)物體在圖像中的位置信息,利用模糊邏輯將機器人的手爪移動到物體附近,然后再根據(jù)物體當(dāng)前圖像和參考圖像之差,利用局部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對
谷歌創(chuàng)建的人工智能實驗室最近發(fā)布了一項新的AI Web服務(wù),名為“Quick,,Draw!”(快點,畫畫吧),非常有趣,可以在人類繪畫時進行實時思考及識別,并且擁有學(xué)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正在以席卷之勢占領(lǐng)計算世界。研究人員使用它們來創(chuàng)建機器,讓機器學(xué)習(xí)大量的此前是人類特有的技能:對象識別,面部識別,自然語言處理,機器翻譯等。所有這些技能,以及更多更多的技能,現(xiàn)在正成