这就需要在实际工作中具体分析问题,合理选择。12 基于神经网络的控制称为神经网络控制(NNC),简称神经控制(NC——Neurocontrol)这一新词是在国际自控联杂志《自动化》(Automatica)1994年No.11首次使用的,最早源于1992年H.Tolle和E.Ersu的专著《Neurocontrol》。基于神经网络的智能模拟用于控制,是实现智能控制的一种...
我们假设网络的隐藏层,即\(a^{[2]}\)有50个units,那么按照\(keepProb=0.8\)可以知道需要删除10个units,也就是说\(a^{[2]}\)会减少20%,那么我们在计算下一层,即\(z^{[3]}=w^{[3]}a^{[2]}+b^{[3]}\)时就会使得\(z^{[3]}\)的期望值(均值)发生变化,为了不影响\(z^{[3]}\)的期...
(3)单次前向传递:YOLO通过一个卷积神经网络(CNN)进行单次前向传递,同时预测所有边界框的位置和类别。相比于其他目标检测算法,如基于滑动窗口或区域提议的方法,YOLO具有更快的速度,因为它只需要一次前向传递即可完成预测。 (4)损失函数:YOLO使用多任务损失函数来训练网络。该损失函数包括位置损失、置信度损失和类别损...
这样的理解基本上是对的,预训练模型的训练和使用分别对应两个阶段:预训练阶段(pre-training)和 微调(fune-tuning)阶段。 预训练阶段一般会在超大规模的语料上,采用无监督(unsupervised)或者弱监督(weak-supervised)的方式训练模型,期望模型能够获得语言相关的知识,比如句法,语法知识等等。经过超大规模语料的”洗礼”,预...
同时由于遍历工作量太大,一般认为个典型的神经网络被分为四个阶段,每个阶段的特征层次各不相同。所以我们假设 SNN 中两个阶段交界处的时间信息传递很重要。 为此我们设计了如下实验,首先在 CIFAR-10 上训练 Spiking Resnet,并将其设为基线,为了确定哪些神经元的时间梯度会对模型的训练过程产生显著影响,我们移除了...
第三个概念:崩溃清零。技术的发展不以人的意志而转移,利弊空间也同时打开。一些技术在短时间内成为人们追捧的焦点,却在短短的几年里就崩塌而销声匿迹。信息技术发展的过程正在经历人脑形成的历史过程(从简单的神经元细胞逐渐形成简单的神经网络,最后进化...
神经网络初始化:Xavier&凯明 | - 可以缓解梯度消失和梯度爆炸的问题 - Sigmoid 和 Tanh 一般使用 Xavier(2010)的初始化方法,保持输入和输出方差一致 - ReLu 类激活函数,一般使用 Kaiming (2015) 的方法,保持输入和输出方差一致 Xavier初始化的实现过程基本上遵循以下步骤: ...
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第1页共1页20232024学年普通高中信息技术 必修1 数据与计算沪科版2019期末考试模拟卷 十一一选择题本大题共20小题,每小题2分,共40分1. 将一个时长为1分钟采样频率为44.1kHz量化位数为16位的未经压缩的WAV格式立体
第一阶段解决敏感个人信息的法律语境切换,即“敏感”的法律化问题;第二阶段确定权益侵害风险基准的具体维度,即什么程度的风险才符合敏感个人信息的风险基准;第三阶段确定敏感个人信息的判定标准,即确定个人信息满足何种特性时才达到敏感所要求的风险基准。《个人信息保护法》第28条第1款明确了敏感个人信息的法律基准,并...