“Edge Intelligence”甚至变得越来越多于那些没有正式数据科学培训的设计师 - 因为新硬件变得可用。
4月1日,2021年4月经过阿里奥斯曼或者
利用板级相机提供各种福利。为了帮助确定特征和设计元素的正确组合,这里有一些因素在嵌入式机器视觉摄像头中选择和设计时考虑。
2月11日2021年经过Brian Cha,Flir
步进电机在各种应用中运行良好,但可以与扭矩纹波和当前失真问题斗争。了解Allegro Microsystems的专有算法,作为一个可能的解决方案了解安静。
2021年2月2日经过Dan Jacques,Allegro Microsystems
本文讨论了一种算法,用于找到具有正交输入向量的二维空间中的最佳调整点。该算法根据测量的数据点解决了交叉圆的方程。
2020年12月15日经过罗塞尔·霍比斯坦,德克萨斯州乐器
了解如何I.MX 8M Plus应用程序处理器启用Edge Computing,加速机器学习,适用于各种应用程序,包括工业任务。
2020年11月10日经过本伊斯曼曼,恩氏半导体
本文使用MNIST EIQ查看数字检测和识别,作为若干部件的示例 - 数字识别由TensorFlow Lite模型执行,并且使用GUI来提高I.MX RT1060设备的可用性。
2020年9月22日经过David PISKULA,NXP半导体
本文讨论了可信任的执行环境 - 已经在各种连接的设备中使用 - 通过显示T恤和FPGA SoC如何在机舱AI中工作。
7月28日,2020年7月28日经过Katherine Hsu,十六进制 - 五位安全
了解AutoEncoder的关键部分,如何使用TensorFlow构建和培训和培训变形AutiCoder的类型。
4月6日,2020年4月经过Henry Ansah Fordjour.
本文讨论了一种可阻止您的感知程序实现足够的分类准确性的并发症。
2月6日,2020年经过罗伯特·凯
本文向您展示了如何将偏差值添加到以高级编程语言(如Python)实现的多层的Perceptron。
2月5日,2020年经过罗伯特·凯
在本文中,我们将执行一些分类实验并收集隐藏层维度与网络性能之间的关系的数据。
2月4日,2020年经过罗伯特·凯
本文提供了配置多层Perceptron的隐藏部分的指南。
2020年1月31日经过罗伯特·凯
在本文中,我们将使用Excel生成的样本来培训多层的Perceptron,然后我们将看到网络如何使用验证样本进行。
2020年1月30日经过罗伯特·凯
本文解释了为什么当我们使用神经网络处理数据时验证尤其重要。
2020年1月28日经过罗伯特·凯
随着人工智能和机器学习在各种应用中,AI / ML处理器的可靠性验证至关重要,因为失败可能对AI / ML技术的有效性和合法性产生重大影响。
2020年1月21日经过Natekar,Mentor
本文逐步通过Python程序逐步允许我们培训神经网络并执行高级分类。
2020年1月19日经过罗伯特·凯
本文讨论了我们将使用神经网络培训和分类的实验的Perceptron配置,我们还将查看偏置节点的相关主题。
1月9日,2020年1月9日经过罗伯特·凯
本文介绍了我们在执行权力更新计算时使用的等式,我们还将讨论BackProjagation的概念。
2019年12月27日经过罗伯特·凯
我们可以通过添加一层隐藏的节点来大大提升Perceptron的性能,但那些隐藏的节点也使训练有点复杂。
2019年12月26日经过罗伯特·凯
在本文中,我们将了解为什么我们需要一个通过梯度下降训练的神经网络的新激活函数。
2019年12月25日经过罗伯特·凯
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