RNN递归神经网络引入不同类型的神经元——递归神经元。这种类型的第一个网络被称为约旦网络(Jordan Network),在网络中每个隐含神经元会收到它自己的在固定延迟(一次或多次迭代)后的输出。除此之外,它与普通的模糊神经网络非常相似。 当然,它有许多变化 — 如传递状态到输入节点,可变延迟等,但主要思想保持不变。这...

工控电脑是一种基于嵌入式系统的操作平台，可实现工业自动化控制领域中的各种功能，如数据采集、控制、监控、通信等。它具有稳定性高、可靠性强、扩展性好等特点，可直接支持彩色触摸屏操作，并且拥有模拟量输入、开关量输出接口，支持音视频编解码、网络化传输等功能。工控电脑常用于工业自动化控制领域，如电力、石化、交通、金融等行业，可以用于设备监控、生产过程控制、数据采集与处理等方面。相较于普通计算机，工控电脑具有更加稳定、可靠、高效的特点，可以提高生产效率和产品质量，减少生产成本和维护费用。在工控电脑的设计和应用中，安全…工控电脑，基于嵌入式系统的操作平台，可实现当前广泛使用的工控机、平板电脑、HMI（人机界面）等产品的功能，直接支持彩色触摸屏操作，更带有模拟量输入、开关量输出接口，支持音视频编解码、网络化传输，可直接搭建小型控制系统或作为安防、工...

CNN的全称是"Convolutional Neural Network"(卷积神经网络)。而神经网络是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元组成，按不同的连接方式构建不同的网络。CNN是其中的一种，还有GAN(生成对抗网络)，RNN（递归神经网络）等，神经...

1、图像识别和计算机视觉。人工神经网络在图像分类、目标检测、人脸识别等计算机视觉任务中表现出色。例如，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在图像识别和图像分割领域广泛应用。2、语音识别和自然语言处理。循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memo...

深度学习：一种特殊的机器学习技术，使用神经网络模型对数据进行表征学习。涉及卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。自然语言处理（NLP）：使计算机能够理解、解释和生成人类语言。计算机视觉：使计算机能够从图片或视频中识别和处理视觉信息。知识表示与推理：构建用于存储关于世界...

创建轮廓的 AI 算法可以基于深度学习、计算机视觉等技术，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。这些算法能够通过学习大量的图像数据来识别和提取物体的轮廓，从而实现对复杂形状的建模和生成。相比之下，PS 栅格化是通过使用 Photoshop 等图像处理软件来创建栅格化图像。这个过程通常涉及将原始图像...

因此,RNN难以学到长时间距离的依赖关系,轨迹预测的准确度就会降低。 而Transformer的关键在于引入注意力机制,凭借优秀的长序列处理能力和更高的并行计算效率,大幅提升了BEV 空间中的特征级融合效果,最终通过更强的泛化表现,从多种技术路线中杀了出来。 但是,Transformer对数据规模有硬性要求,如果数据量达不到要求,其...

DNN也演变成许多不同的网络拓扑结构，所以有CNN（卷积神经网络），RNN（递归神经网络），LSTM（长期短期记忆），GAN（生成敌对网络），转移学习，注意模型（attention model）所有的这些被统称为深度学习（Deep Learning），它正在引起整个机器学习界的关注。强化学习：另一个关键组成部分是关于如何模仿一个人...

自然语言处理（NLP）算法是一种用于处理和理解人类自然语言输入的计算机算法。这些算法可以执行各种任务，如文本分类、情感分析、文本摘要和机器翻译等。在实际应用中，NLP算法通常涉及使用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，来捕捉和分析文本数据中的模式和关系。这些算法在许多领域...

2. 深度学习：深度学习是机器学习领域的一个分支，涉及神经网络的构建、训练和应用。学习深度学习的基本模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。3. 自然语言处理：学习处理和理解自然语言的技术和方法，包括文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等。4. 计算机视觉：...

1. DL在圈内的意思 DL是“Deep Learning”的缩写，意为“深度学习”，是一种机器学习的分支。与传统的机器学习算法相比，深度学习算法具有更强的模拟人脑神经网络的能力，能够在海量数据的基础上进行学习和预测。因此，在人工智能领域，DL被广泛应用于图像、语音、自然语言处理等多个领域。2. DL的应用...