datasheet

大学堂

您的位置：EEWORLD大学堂 / 机器学习/算法 / 机器学习贝尔实验室黄大威 / 多层感应器（二）

  • 本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看：
  • 多层感应器（二）
  • 登录
课程目录课程笔记
课程介绍
相关标签： 机器学习 聚类 有监督 无监督 多层感知
机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

显示全部 ↓
推荐视频

用户评论

暂时无评论

猜您喜欢

推荐帖子

0分帖赚分~~~
0
qwer1111 嵌入式系统
求Vicor-怀格公司电源系列丛书
求Vicor-怀格公司电源系列丛书听说这个系列挺好的，:congratulate::congratulate:求各位大神帮帮忙
sbsbpv 电源技术
Cortex-M比Cortex-A性能强...
IMX283主频454MHz,499.4DMIPS,STM32F7主频216MHz,462DMIPS,性能差距已经非常非常小了,我已经分不清处理器和单片机的区别了,至少同主频下Cortex-M7秒杀Cortex-A5了.Cortex-A5是1.57 DMIPS/MHz,Cortex-M7是2.13 DMIPS/MHz.觉得ARM再这样下去,累死的是原厂和电工,还没好好修复BUG,就新东西出来...
cl17726 聊聊、笑笑、闹闹
如何使用TI的DLP+DMD组件来构建波长范围700-2500nm的土壤样品反射式扫描光栅？
TI发布的2款光谱仪：一款是DLP[img]file:///C:\Users\-lenovo-\AppData\Local\Temp\1AS}U}ODMKO{]04{F%MJ_R9.png[/img] NIRscan[img]file:///C:\Users\-lenovo-\AppData\Local\Temp\3GBR]CCZH$`S4[Z}8}{3)}T.png[/img] EVM ，另一款
mzklvxx DSP 与 ARM 处理器
哈，刚发现了论坛一个功能
说来惭愧，在坛子里泡了这么久，才发现了这个功能，也着实不是很光彩的事。不过，念在一发现就迫不及待地与大家分享的情面上，也是值得表扬的。嗬嗬，言归正传：在我们看到贴子的回复时，在最上端有个“只看该作者”，开始以为不过是个装饰品，今天点击才发现，可以看到这个主题下所有这个人的回复。觉得挺方便，呵呵
soso 为我们提建议&公告
比赛一完，这个版块就要冷清了
[i=s] 本帖最后由 paulhyde 于 2014-9-15 03:45 编辑 [/i]估计等明年省赛才会热闹，在论坛逛的基本是“老人”了
longhaozheng 电子竞赛

推荐文章

迎接工业革命浪潮：重塑传统系统，迎接未来机遇 2025年05月28日
过去几十年来，工业自动化的发展经历了一系列变革，并取得了长足的进步。这些技术创新正在推动工业 4.0 的实现，甚至在向工业 5.0 迈进。这一转变集中体现在智能技术、数据分析和人机协作等领域，对现有工业体系构成了众多挑战。改造传统系统，拥抱现代技术，是企业保持竞争力的关键步骤。 本文旨在探讨工业设计工程师和系统集成商在此过程中所面临的挑战，并推荐众多技术解决方案来克服这些障碍...
智聚边缘 创见未来 贸泽电子2025技术创新论坛探讨“边缘AI与机器学习”新纪元 2025年05月22日
2025年5月22日 – 提供超丰富半导体和电子元器件™的业界知名新品引入 (NPI) 代理商贸泽电子 (Mouser Electronics)宣布将于5月28-20日举办2025贸泽电子技术创新论坛首场活动。 本期论坛将深度聚焦“边缘AI与机器学习”，云集Analog Devices, Amphenol, NXP, Silicon Labs, VICOR等业界知名厂商及产学...
工业信号调节器的故障诊断：基于机器学习的预测性维护 2025年04月21日
工业信号调节器作为工业自动化系统的核心组件，其稳定运行直接影响生产线的效率与安全性。传统故障诊断方法依赖人工经验与定期维护，存在响应滞后、成本高昂等问题。本文提出基于机器学习的预测性维护框架，通过数据采集、特征提取、模型训练与实时监测，实现工业信号调节器的故障精准预测，为工业4.0时代的智能制造提供技术支撑。 一、工业信号调节器故障诊断的挑战与机遇 1.1 传统方法的局限...
传统机器学习方法和应用指导 2025年04月03日
在上一篇文章中，我们介绍了机器学习的关键概念术语。在本文中，我们会介绍传统机器学习的基础知识和多种算法特征，供各位老师选择。 01 传统机器学习 传统机器学习，一般指不基于神经网络的算法，适合用于开发生物学数据的机器学习方法。尽管深度学习（一般指神经网络算法）是一个强大的工具，目前也非常流行，但它的应用领域仍然有限。与深度学习相比，传统方法在给定问题上的开发和测试速度更快...

推荐内容

热门视频更多

开源项目推荐更多

热门文章更多

电路图

可能感兴趣器件

完成课时学习+分/次

 
EEWorld订阅号

 
EEWorld服务号

 
汽车开发圈

 
机器人开发圈

About Us 关于我们 客户服务 联系方式 器件索引 网站地图 最新更新 手机版 版权声明

站点相关： 汽车电子 智能硬件

北京市海淀区中关村大街18号B座15层1530室 电话:(010)82350740 邮编：100190

电子工程世界版权所有 京B2-20211791 京ICP备10001474号-1 电信业务审批[2006]字第258号函 京公网安备 11010802033920号 Copyright © 2005-2025 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved