- 今天给大家聊一聊人工神经网络在几个领域的应用场景。 一、信息领域应用 1.1 信息处理人工神经网络可以模仿或者代替与人的思维相关的功能，实现问题求解、问题自动诊断，从而解决传统方法所不能或难以解决的问题，场景：智能仪器、自动跟踪监测仪器、自动报警系统、自动故障诊断系统等方面。 1.1 模式识别模式识别主要是对事物或现象的各种形式的信息处理和分析，从而可以达到对事物或现象进行描述、辨认、分类、... 今天给大家聊一聊人工神经网络在几个领域的应用场景。 一、信息领域应用 1.1 信息处理人工神经网络可以模仿或者代替与人的思维相关的功能，实现问题求解、问题自动诊断，从而解决传统方法所不能或难以解决的问题，场景：智能仪器、自动跟踪监测仪器、自动报警系统、自动故障诊断系统等方面。 1.1 模式识别模式识别主要是对事物或现象的各种形式的信息处理和分析，从而可以达到对事物或现象进行描述、辨认、分类、...
- U-net网络常见于图像分割任务，最初的提出是用于解决神经细胞的边界分割，相对于传统的 FCN 结构，U-Net网络创新性地加入了跳跃连接，使得我们可以利用浅层的空间信息帮助细节的恢复。此后，U-Net便在分割领域大放异彩，在压缩、超分辨率等方向也得到了进一步的应用，很好地证明了这种编码-解码结构的有效性。 U-net网络常见于图像分割任务，最初的提出是用于解决神经细胞的边界分割，相对于传统的 FCN 结构，U-Net网络创新性地加入了跳跃连接，使得我们可以利用浅层的空间信息帮助细节的恢复。此后，U-Net便在分割领域大放异彩，在压缩、超分辨率等方向也得到了进一步的应用，很好地证明了这种编码-解码结构的有效性。
- 时间安排2022年05月27日 — 2022年05月30日 No.1 第一天 一、 机器学习简介与经典机器学习算法介绍什么是机器学习？机器学习框架与基本组成机器学习的训练步骤机器学习问题的分类经典机器学习算法介绍章节目标：机器学习是 人工智能的重要技术之一，详细了解机器学习的原理、机制和方法，为学习深度学习与迁移学习打下坚实的基础。 二、深度学习简介与经典网络结构介绍... 时间安排2022年05月27日 — 2022年05月30日 No.1 第一天 一、 机器学习简介与经典机器学习算法介绍什么是机器学习？机器学习框架与基本组成机器学习的训练步骤机器学习问题的分类经典机器学习算法介绍章节目标：机器学习是 人工智能的重要技术之一，详细了解机器学习的原理、机制和方法，为学习深度学习与迁移学习打下坚实的基础。 二、深度学习简介与经典网络结构介绍...
- RNN是可以用BN的，只需要让每个Batch的长度相等，可以通过对每个序列做补长，截断来实现。RNN不适合用BN的原因：Normalize的对象(position)来自不同分布。CNN中使用BN，对一个batch内的每个channel做标准化。多个训练图像的同一个channel，大概率来自相似的分布。(例如树的图，起始的3个channel是3个颜色通道，都会有相似的树形状和颜色深度)RNN中... RNN是可以用BN的，只需要让每个Batch的长度相等，可以通过对每个序列做补长，截断来实现。RNN不适合用BN的原因：Normalize的对象(position)来自不同分布。CNN中使用BN，对一个batch内的每个channel做标准化。多个训练图像的同一个channel，大概率来自相似的分布。(例如树的图，起始的3个channel是3个颜色通道，都会有相似的树形状和颜色深度)RNN中...
- 近年来 ，随着信息技术的飞速发展 ，智能设备正在逐渐地融入到人们的日常生活当中 ，语音作为人机交互的最为便捷的方式之一 ，得到了广泛的应用。让机器听懂人类语言的同时 ，如何实现与人类有感情的自然交流 ，是无数科研工作者的目标。语音情感识别的主要内容就是建立一种能够从语音中分析和识别人类情感的计算系统 ，实现人与机器的人性化交流。 语音情感识别的主要任务是将蕴含在语音中的情感信息提取出... 近年来 ，随着信息技术的飞速发展 ，智能设备正在逐渐地融入到人们的日常生活当中 ，语音作为人机交互的最为便捷的方式之一 ，得到了广泛的应用。让机器听懂人类语言的同时 ，如何实现与人类有感情的自然交流 ，是无数科研工作者的目标。语音情感识别的主要内容就是建立一种能够从语音中分析和识别人类情感的计算系统 ，实现人与机器的人性化交流。 语音情感识别的主要任务是将蕴含在语音中的情感信息提取出...
- 代码链接：https://gitee.com/ascend/modelzoo/tree/master/contrib/TensorFlow/Research/speech/ds-cnn/ds-cnn_tf_huangjinsaiDSCNN网络在白银赛段的时候就发现运行的性能比GPU要慢很多倍，一直没找到原因所在黄金赛段利用profiling工具终于找到原因通过分析aicpu_0_1文件感觉A... 代码链接：https://gitee.com/ascend/modelzoo/tree/master/contrib/TensorFlow/Research/speech/ds-cnn/ds-cnn_tf_huangjinsaiDSCNN网络在白银赛段的时候就发现运行的性能比GPU要慢很多倍，一直没找到原因所在黄金赛段利用profiling工具终于找到原因通过分析aicpu_0_1文件感觉A...
- 第一章 绪论1.1 机器学习 机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是一门人工智能的科学,主要研究如何在经验学习中改善具体算法的性能，对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。1.2 研究现状 机器学习可追溯到17世... 第一章 绪论1.1 机器学习 机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是一门人工智能的科学,主要研究如何在经验学习中改善具体算法的性能，对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。1.2 研究现状 机器学习可追溯到17世...
- 基于终端计算在能耗、效率等方面拥有明显的优势， 尤其在万物互联的 IoT 时代的背景下，TinyML 在最近两年可谓“状态火热”。近日，新一代LPWAN技术ZETA推出“ZETA+TinyML”端智能系列产品，正在工业预测性维护、数智化物流、智慧城市等领域加速应用落地。搭配LPWAN网络定制的增量OTA远程升级技术，进一步降低物联软件的部署和运营成本。ZETA+TinyML的端智能应用或从根源解决 基于终端计算在能耗、效率等方面拥有明显的优势， 尤其在万物互联的 IoT 时代的背景下，TinyML 在最近两年可谓“状态火热”。近日，新一代LPWAN技术ZETA推出“ZETA+TinyML”端智能系列产品，正在工业预测性维护、数智化物流、智慧城市等领域加速应用落地。搭配LPWAN网络定制的增量OTA远程升级技术，进一步降低物联软件的部署和运营成本。ZETA+TinyML的端智能应用或从根源解决
- KNN (K-Nearest Neighbors) 算法是一种常用的分类与回归方法。它的基本思想是对于给定的一个样本，在训练数据集中寻找与它最近的K个邻居，通过这K个邻居的信息来预测这个样本的类别或数值。 KNN算法可以用于分类（比如手写识别）和回归（比如预测房价）问题。它的基本流程如下：准备训练数据：需要准备一组有标签的数据，这些数据将用于训练KNN模型。计算样本与训练数据的距离：需要选择... KNN (K-Nearest Neighbors) 算法是一种常用的分类与回归方法。它的基本思想是对于给定的一个样本，在训练数据集中寻找与它最近的K个邻居，通过这K个邻居的信息来预测这个样本的类别或数值。 KNN算法可以用于分类（比如手写识别）和回归（比如预测房价）问题。它的基本流程如下：准备训练数据：需要准备一组有标签的数据，这些数据将用于训练KNN模型。计算样本与训练数据的距离：需要选择...
- tensorflow神经网络 # import tensorflow as tf import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() ... tensorflow神经网络 # import tensorflow as tf import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() ...
- NVIDIA SimNet 是一个物理信息神经网络（ PINN ）工具包，面向工程师、科学家、学生和研究人员，他们正在开始使用人工智能驱动的物理模拟。 NVIDIA SimNet 是一个物理信息神经网络（ PINN ）工具包，面向工程师、科学家、学生和研究人员，他们正在开始使用人工智能驱动的物理模拟。
- 写在前面：大家好！我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！ 这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是：【AI 菌】的Github 本教程会持续更新，如果对您有帮助的话... 写在前面：大家好！我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！ 这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是：【AI 菌】的Github 本教程会持续更新，如果对您有帮助的话...
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