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图像识别 LPC55S69
基于CNN（卷积神经网络）的智能垃圾分类及远程监控系统

与非网

2024/07/23

2932

文章

自动驾驶感知系统中卷积神经网络原理的疑点分析
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的核心技术主要包括以下几个方面：局部连接、权值共享、多卷积核以及池化。这些技术共同作用，使得CNN在图像和语音识别等领域取得了显著成就，并广泛用于车辆自动驾驶的图像目标识别中。

智驾最前沿

708

04/07 11:25

自动驾驶卷积神经网络
融合注意力机制的卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM-Attention)的多变量
CNN-BiLSTM-Attention模型是一种在自然语言处理(NLP)任务中常用的强大架构，如文本分类、情感分析等。它结合了卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制的优势，能够捕捉局部特征和序列数据中的长程依赖关系。

算法小狂人

1884

03/25 12:25

Python 卷积神经网络
CNN-SVM时间序列预测/详细原理讲解
CNN-SVM（卷积神经网络-支持向量机）是一种将卷积神经网络（CNN）与支持向量机（SVM）组合起来的深度学习模型。CNN-SVM模型的目标是通过结合CNN的特征提取能力和SVM的分类能力来提升图像分类、模式识别等任务的性能。以下详细介绍这两种模型各自的数学原理及其组合后的工作原理。

算法小狂人

524

03/24 15:30

卷积神经网络 CNN
最简单用TensorFlow实现CNN（cifar10数据集）
CNN的本质是先把数据进行特征提取，再送进DNN。前面特征提取的部分可以概括为CBAPD，C表示卷积（convolution），B表示批标准化（batch normalization），A表示激活（activation），P表示池化（pool），D表示（dropout）

全栈O-Jay

1664

2024/12/11

CNN TensorFlow
借助支持边缘 AI 的 MCU 优化实时控制系统中的系统故障检测
当前关于人工智能 (AI) 和神经网络的讨论主要集中在生成应用（生成图像、文本和视频），很容易忽视 AI 将为工业和基础设施应用中的电子产品带来变革的实际示例。不过，虽然在电机驱动器、太阳能（如图 1 所示）和电池管理应用的实时控制系统中采用 AI 不会像新的大型语言模型那样引起大量关注，但使用边缘 AI 进行故障检测可以显著影响系统的效率、安全性和生产力。图 1 太阳能电池板阵列本文中将讨

与非网编辑

2470

2024/11/28

人工智能 MCU

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