“涌现”是一种复杂系统中的现象，指的是当系统由许多简单部分相互作用时，会自发地产生出全局性的特性或行为，这些特性或行为无法直接从个体部分的性质推导出来。涌现现象...

在数字化时代，文本到语音（Text-to-Speech, TTS）技术已成为人机交互的关键桥梁，无论是为视障人士提供辅助阅读，还是为智能助手注入声音的灵魂，TT...

Keras是一个高层神经网络API，由Python编写，并且能够在TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）以及T...

激活函数主要用来向神经网络中加入非线性因素，以解决线性模型表达能力不足的问题，它对神经网络有着极其重要的作用。我们的网络参数在更新时，使用的反向传播算法（BP）...

激活函数（Activation Function）是神经网络中非常关键的组成部分，主要用于在神经网络的节点（或称神经元）上引入非线性因素。这是因为神经网络的基本...

踏入深度学习的奇妙世界，就像开启了一场探索未知的旅程。今天，我们将携手踏上一小段轻松而充满乐趣的入门之旅——价格分类。想象一下，通过神奇的神经网络，我们能够教会...

在 GPT-1 发布之前，传统自然语言处理领域的模型 (如LSTM 网络 )的训练方式一般是先随机初始化一组词向量参数，或者通过无监督的浅层神经网络(如 Wor...

人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

机器翻译（Machine Translation，简称MT）是指使用计算机软件将文字或语音从一种语言翻译成其他语言的技术。

当你阅读这篇文章时，你身体的哪个器官正在考虑它？当然是大脑！但是你知道大脑是如何工作的吗？嗯，它有神经元或神经细胞，它们是大脑和神经系统的主要单位。这些神经元接...

论文标题:Feature Contamination: Neural Networks Learn Uncorrelated Features and Fail...

神经网络根据连接方式和功能特点可分为多种类型，如前馈神经网络、循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）等。每种类型都有其特定的应用场景和优势。例如，CNN...

大模型的成功离不开深度学习技术的快速发展。这里以Transformer架构为例，展示大模型的一个基本组成部分。Transformer是一种基于自注意力机制的神经...

表面肌电（surface electromyography, sEMG）信号是神经肌肉系统在进行随意性和非随意性活动时的生物电变化经表面电极引导、放大、显示和记...

现在脑机接口的硬件部分就是Link和intan有实物了吧？Link其实也没有披露特别多的细节，但是作为构架的学习应该是够的。有微电子的基础可能做这个东西会好一些...

人工智能的发展起步于1950年，期间经历了各种里程碑和变革，与此相关的神经网络技术也从最初的单层感知到复杂的层级和卷积神经网络一路创新和变革，不断推动人工智能领...

本文将介绍基于米尔电子MYD-YD9360商显板（米尔基于芯驰D9360国产开发板）的TinyMaxi轻量级的神经网络推理库方案测试。

计划采用 Python 搭建神经网络算法，并运用集成学习的思想构建随机神经网络模型，逐步优化算法的内部结构与超参数，解决原始数据集训练过程中出现的问题，以获取更...

人工神经网络（ Artificial Neural Network， 简写为ANN）也简称为神经网络（NN），是一种模仿生物神经网络结构和功能的 计算模型。人脑...

神经网络可以导航人类设计者提供给它们的地图，例如使用 GPS 的自动驾驶汽车，但这是人类首次证明神经网络可以创建自己的地图。这种在空间上存储和组织信息的能力最终...