神经拟态

【聚焦】算力需求快速增长可重构神经元器件研发受到我国政策重视

可重构、多功能神经形态器件可以实现更加复杂与高效的神经网络架构，因此可重构神经元器件成为研究热点。可重构神经元器件，是神经形态计算组件，其模拟生物神经元的灵活性、多样性工作原理，能够动态调整功能与

神经元器件算力 2025-04-23

AI网络革命：当“数字神经”觉醒，万亿级投资风口已至

2013-2014年，中国互联网经历了一场波澜壮阔的认知升级。彼时，4G网络全面铺开，智能手机渗透率突破50%，微信、支付宝等超级应用彻底重构了社交与支付的底层逻辑。资本市场上，“互联网+”概念席卷A股，无数初创企业以“连接一切”的愿景登上风口

AI网络波士顿动力 2025-03-06

神经网络，谁是盈利最强企业？

神经网络是一种模仿人脑神经元结构和功能的计算模型，用于解决各种机器学习和深度学习问题。它由大量的节点(或称为“神经元”）组成，这些节点通过加权的连接相互连接。盈利能力通常表现为一定时期内企业收益数额的多少及其水平的高低

神经网络星宸科技 2024-10-10

PyTorch 2简介：卷积神经网络

介绍在本系列的上一部分中，我们使用了CIFAR-10数据集，并介绍了PyTorch的基础知识：张量及其相关操作数据集和数据加载器构建基本的神经网络基本模型的训练和评估

PyTorch2 神经网络 2023-06-26

使用Numpy从头构建卷积神经网络

使用该网络对手写数字进行分类。所获得的结果不是最先进的水平，但仍然令人满意。现在想更进一步，我们的目标是开发一个仅使用Numpy的卷积神经网络（CNN）。这项任务背后的动机与创建全连接的网络的动机相同：尽管Python深度学习库是强大的工具，但它阻止从业者理解底层正在发生的事情

卷积神经网络 Numpy 2023-02-08

使用数据增强从头开始训练卷积神经网络（CNN）

介绍该文致力于处理神经网络中的过度拟合。过度拟合将是你主要担心的问题，因为你仅使用 2000 个数据样本训练模型。存在一些有助于克服过度拟合的方法，即 dropout 和权重衰减（L2 正则化）。我们将讨论数据增强，这是计算机视觉独有的，在使用深度学习模型解释图像时，数据增强在任何地方都会用到

数据增强卷积神经网络 2022-11-24

神经网络技术，特斯拉储备了多少牛专利？马斯克为啥爱它爱的疯狂！

知情郎·眼｜侃透天下专利事儿马斯克（Elon Musk）是真爱视觉神经网络技术。日前，特斯拉首次披露了自研AI芯片及Dojo系统更多细节，并表示自家人型机器人Tesla Bot“擎天柱”头部将配备与自家汽车相同的智能驾驶摄像头，与汽车共用AI系统

DojoExapod 特斯拉神经网络 2022-08-29

SENSORO智慧社区服务方案：抓住基层治理的“神经末梢”

今年5月，中央9部门联合印发的《关于深入推进智慧社区建设的意见》提出，到2025年，基本构建起网格化管理、精细化服务、信息化支撑、开放共享的智慧社区服务平台，初步打造成智慧共享、和睦共治的新型数字社区，社区治理和服务智能化水平显著提高

智慧社区 SENSORO 智慧城市 2022-07-14

基于卷积神经网络的图像分类

现在是学习卷积神经网络及其在图像分类中的应用了。什么是卷积？卷积运算是使用具有恒定大小的“窗口”移动图像，并将图像像素与卷积窗口相乘以获得输出图像的过程。让我们看看下面的例子：我们看到一个9x9图像和一个3x3卷积滤波器，其恒定权重为3 0 3 2 0 2 1 0 1，以及卷积运算的计算

卷积神经网络图像分类 CNN 2022-07-14

用Pytorch训练神经网络

本文目标是如何使用Pytorch以尽可能短的方式从图像中预测颜色、填充级别等连续属性。我们将学习加载现有网络，修改它以预测特定属性，并用不到40行代码（不包括空格）对其进行训练。Standart神经网络通常专注于分类问题，比如识别猫和狗

神经网络 Pytorch 2022-04-22

人工神经网络训练图像分类器

我们将仅使用全连接层在20000张图像上训练图像分类模型。所以没有卷积和其他花哨的东西，我们将把它们留到下一篇文章中。不用说，但你真的不应该使用普通的人工神经网络来分类图像。图像是二维的，通过展平图像，你将失去使图像可识别的模式

深度学习神经网络图像分类 2022-04-19

建立卷积神经网络模型

自从开始在网上写作以来，非常依赖Unsplash。这是一个创造高质量图像的地方。但是你知道Unsplash可以使用机器学习来帮助标记照片吗？对于上传到Unsplash［…］的每个图像，我们通过一系列机器学习算法运行图像，以了解照片的内容，消除了参与者手动标记照片的需要

卷积神经网络 2022-03-02

图神经网络入门，图神经网络的挑战

目录图神经网络背后的动机GNN 算法GNN 在 Karate 网络上的实现GNN 的应用GNN 的挑战GNN 研究论文图神经网络背后的动机由于图形能够以可以客观分析的方式表示现实世界，因此如今它们受到了很多关注

神经网络节点数据图形 2021-12-01

人工神经元新的可能性，或能实现真正的人工智能

前言:科学家们构建出了一种合成脑细胞的关键部分,这些合成细胞能在毫秒级别上留存记忆,这一成果在将来可能会使类脑计算机成为现实。这些合成出的关键部分采用离子来产生电信号,与大脑中神经元传输信息的方式相同

人工智能存储 2021-09-26

一文教你使用卷积神经网络和Python进行图像分类

介绍本文将讨论有关图像分类的所有内容。在过去的几年里,深度学习已经被证明是一个非常强大的工具,因为它能够处理大量的数据。隐藏层的使用超越了传统技术,尤其是在模式识别方面。最受欢迎的深度神经网络之一是卷积神经网络 (CNN)

神经网络图像分类 2021-07-19

普诺飞思获创新工场新一轮投资，加速神经拟态视觉传感技术商业化

全球AI专家李开复博士创办的创新工场领投，小米及韦豪创芯跟投，助力普诺飞思扩展全球布局、深耕中国市场2021年7月6日，中国上海——世界领先的神经拟态视觉解决方案企业普诺飞思（Prophesee）今日宣布 C轮融资，由创新工场领投、小米及上海韦豪创芯跟投，数家老股东加码

普诺飞思视觉传感技术 2021-07-06

有什么办法能在边缘设备上拟合大型神经网络？

前言:对于任何想要创建可扩展服务的人来说,部署大内存的深度学习算法是一项挑战。从长远来看,云服务是昂贵的。在边缘设备上离线部署模型更便宜,并且还有其他好处。唯一的缺点是它们缺乏内存和计算能力。本文探讨了一些可用于在内存受限设置中拟合神经网络的技术

边缘设备计算机视觉模型部署 2021-06-29

常用神经网络图绘图工具整理

编者荐语论文与报告中经常会使用到神经网络图，所以可以帮助我们更轻松便捷进行绘制的工具，还是需要提前准备几个的。文章整理了12个常用的绘图工具，排名不分先后。1． PlotNeuralNet主要的优点如

神经网络图 PlotNeuralNet NNSVG Caffe Tensorboard 2021-06-21

如何在神经网络中初始化权重和偏差？

介绍人工神经网络是受人类神经元工作启发的计算系统。它是深度学习的支柱，在几乎所有领域取得了更大的里程碑，从而带来了我们解决问题的进化。因此，每个有抱负的数据科学家和机器学习工程师都必须对这些神经网络有很好的了解

人工神经网络 ANN Epoch Batch Iteration 2021-06-07

BP神经网络算法

人工神经网络（artificial neural networks， ANN）系统是20世纪40年代后出现的，它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成。

BP神经网络算法神经网络算法 2021-02-26

一文教你使用卷积神经网络进行图像分类

介绍卷积神经网络属于深度学习的子域。深度学习中的算法以与人脑相同的方式来处理信息,但其规模很小,因为我们的大脑太复杂了(我们的大脑大约有860亿个神经元)。为什么使用CNN进行图像分类?图像分类通过从图像中提取特征,以观察数据集中的某些模式

卷积神经网络图像分类 2021-02-24

深度神经网络，为何备受关注？

深度神经网络是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一种技术。

深度神经网络神经网络 2021-02-09

卷积神经网络：解决图像分类、语义分割或机器翻译问题

金翅导读卷积神经网络已成功应用于解决诸如图像分类语义分割或机器翻译等问题，其中解决的这些问题的基础数据表示具有网格状结构。但是，目前许多有趣的任务的数据为无法以网格状结构表示的数据，而这些数据位于不规则的域中

图卷积网络机器翻译卷积神经网络大数据图像分类 2021-01-07

神经拟态计算是什么？

随着深度学习技术的出现，人工智能领域取得了不小的进步，不过与此带来了人工智能系统的功耗不断增加，成为了人工智能发展的一个技术瓶颈。

神经拟态人工智能英特尔 2020-12-18

英特尔神经拟态计算芯片Loihi不负众望语音命令识别能效提高1000倍

今天，英特尔分享了英特尔神经拟态研究社区（INRC）的最新进展。该社区自2018年成立以来发展迅速，现已拥有100多名成员。英特尔今天宣布，联想、罗技、梅赛德斯－奔驰和机器视觉传感器公司Prophesee加入INRC，共同探索神经拟态计算在商业用例上的价值

英特尔神经拟态计算芯片 2020-12-04

用于半监督学习的图随机神经网络

导读:在 NeurIPS 2020 上,清华大学联合微众银行、微软研究院以及博世人工智能中心提出了 Graph Random Neural Network (GRAND),一种用于图半监督学习的新型图神经网络框架

图随机神经网络 2020-12-01

深度神经网络语音，微软或将正式发布此系列产品

以往，谈及对合成语音的刻板印象，很多人会联想到《星球大战》中的C－3PO——那个有着近似人类外形金光闪闪的家伙，它是整个系列影片中毫无争议的搞笑担当，其动作僵硬而滑稽，说起话来喋喋不休，声音中混杂着轻微的交流声和金属质感的回声

语音微软神经网络语音人工智能 2020-12-01

机器学习实战：GNN（图神经网络）加速器的FPGA解决方案

Achronix 公司推出的 Speedster7t系列高性能FPGA，专门针对数据中心和机器学习工作负载进行了优化，消除了CPU、GPU以及传统 FPGA 存在的若干性能瓶颈。

GNN 图神经网络 FPGA解决方案 2020-10-20

AI！美空军研究实验室开发飞行员个性化神经学习系统

2020年8月12日，美空军研究实验室（AFRL）公开旨在使用神经技术帮助飞行员快速掌握知识和技能的“个体化神经学习系统”（iNeuraLS）项目。iNeuraLS是一个新型增强型学习平台，将通过技能获取过程中认知状态的闭环调制来实现快速学习，该项目已开展三年并获得资金资助

AI 美空军飞行员个性化神经学习系统 2020-09-04

领先！我国科学家成功研制全球神经元规模最大的类脑计算机

昨日，全球神经元规模最大的类脑计算机正式亮相。该计算机由浙江大学联合之江实验室共同研制，是我国首台基于自主知识产权类脑芯片的类脑计算机（Darwin Mouse），标志着我国类脑计算技术发展迎来新里程碑。

人工智能类脑计算机 DarwinOS 2020-09-03

TransRepair：自动测试及修复神经网络翻译模型的不一致性问题

机器翻译是计算语言学的一个分支，是人工智能的终极目标之一，具有重要的科学研究价值。同时，机器翻译又具有重要的实用价值。随着经济全球化及互联网的飞速发展，机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面起到越来越重要的作用。

自动测试修复神经网络翻译模型 2020-08-23

使用Python可视化卷积神经网络方法汇总

介绍深入学习中最具争议的话题之一是如何解释和理解一个经过训练的模型——特别是在医疗等高风险行业的背景下。“黑匣子”一词经常与深度学习算法联系在一起，如果我们不能解释模型是如何工作的，我们怎么能相信模型的结果呢？

Python 卷积神经网络深入学习 2020-08-17

英研究团队研发非神经网络硬件降低人工智能功耗

日前，英国纽卡斯尔大学的研究人员研发出一种非神经网络硬件，可以显著降低人工智能的功率消耗。

纽卡斯尔大学神经网络人工智能机器学习学习自动机 AI推理 AI训练 Tsetlin 2020-07-28

谷歌提出基于神经网络搜索的目标检测新型架构，同时适应图像识别

如果可以设计出一种主干模型避免空间信息的损失，是不是就能天然地同时适应于图像识别与定位任务了？

谷歌神经网络搜索目标检测新型架构图像识别 2020-07-24

CVPR 2020 最佳论文提名 | 神经网络能否识别镜像翻转

这篇文章在多种领域（人脸，互联网图片，数字处理图像）上利用卷积神经网络发现了许多常人难以捕捉的”视觉手性“线索，并通过自监督训练在多项数据集上达到了60％甚至到90％的精度。

神经网络镜像翻转 CVPR 2020 2020-07-22

宋继强谈英特尔计算创新：在超异构和神经拟态计算发力

2020年7月15日上午，第十五届“开源中国开源世界”高峰论坛如期举行。英特尔中国研究院院长宋继强在此次论坛上发表了题为《神经拟态计算，探索智能互联时代的计算创新》主题演讲。

宋继强英特尔计算创新超异构计算神经拟态计算 2020-07-17

机器人也能有“触觉”？英特尔神经拟态计算大有可为

新加坡国立大学（NUS）的两名研究人员，同时也是英特尔神经拟态研究社区（INRC）的成员发表了最新研究结果，表明在机器人领域，与基于事件的视觉和触觉感知相结合，英特尔神经拟态计算大有可为。

英特尔神经拟态计算机器人 2020-07-16

DL基石-神经网络简易教程

在这篇文章中，我们将去学习神经网络的基础知识。

DL基石神经网络简易教程人工神经网络 2020-06-18

科研大咖共话神经拟态计算：下一代AI新宠

近日，英特尔中国研究院院长宋继强与杜克大学电子与计算机工程系教授陈怡然教授以及浙江大学计算机学院教授唐华锦教授进行了一次有关神经拟态计算的行业对话。

AI 神经拟态计算深度学习 2020-05-27

将三维形貌转为艺术简体画？神经轮廓算法助力绘制三维形状精准轮廓

来自麻省大学阿默斯特分校和Adobe的研究人员最近提出了一种结合可操作几何特征的三维模块和操作图像与视角特征的图像模块共同实现对三维模型线条的描述，这种方法在精度和视觉效果上都超过了传统的方法，可以精确简洁地描述模型的线条表示。

神经轮廓算法三维形貌艺术简体画 2020-05-25

【聚焦】算力需求快速增长 可重构神经元器件研发受到我国政策重视