B-P反向传播网络概述
B-P（Back Propagation）反向传播网络在感知机的基础上，添加了一层或多层隐层，所以也可以将此模型称为多层感知机（MultiLayer Perception MLP）。
CPU Qualcomm B-P时间：2020-06-04 10:07:51
人工神经网络感知模型及其传播
在本节中，我们结合上节神经网络相关内容拓展到了感知模型，带领大家对此部分有了更为清晰的认知，下面我们开始学习了解权重值的优化。
CPU Qualcomm OpenGL时间：2020-06-01 10:42:34
机器学习中人工神经网络的搭建
神经网络中的核心处理部分是节点，同时在神经网络中，处理单元通常按层次分布于神经网络的输入层、隐层和输出层中，因此分别称之为输入节点、隐节点和输出节点。
CPU Qualcomm OpenGL时间：2020-05-28 11:48:57
人工神经网络运作过程
人工神经网络中最小和最重要的单元是神经元。与生物神经系统一样，这些神经元彼此连接在一起，它们具有很强的处理能力。一般而言，人工神经网络试图复制真实大脑的行为和过程，这就是为什么他们的建筑是基于生物观察建模的原因。
Qualcomm 神经网络时间：2020-05-25 10:06:32
人工神经网络组成及用例
人工神经网络背后的概念和科学已经存在了数十年。但是直到最近几年，神经网络的承诺才变为现实，并帮助AI行业摆脱了漫长的冬季。
Qualcomm 神经网络时间：2020-05-21 17:01:40
什么是人工神经网络(ANN)
人工神经网络，顾名思义，是一个可以说是仿生学的概念。人类发现神经元之间相互协作可以完成信息的处理和传递，于是提出了人工神经网络的概念，用于进行信息处理。
Qualcomm 神经网络时间：2020-05-20 09:55:00
SNPE输入数据和预处理（1）
SNPE作为高通提供的应用在AI方面的SDK，它可以和高通DSP中针对人工智能所拓展的部分一起为大家带来良好的体验。其通过独特的数据处理，将Caffe等模型转换为可以在手机端进行的分析及体验的APK应用程序，同时可以让开发更加的得心应手。
CPU Qualcomm 数据处理时间：2020-05-18 10:00:00
SNPE输入数据和预处理（2）
上一节中我们对数据处理部分的图像数据进行了大量的介绍，在SNPE中可以对其进行很多种的操作，接下来我们将继续对SNPE的数据处理进行深入的探讨
CPU Qualcomm OpenGL时间：2020-05-15 13:35:24
SNPE模型转换(2)
在上节中我们介绍了Caffe、Tensorflow的模型转换，接下来我们继续对SNPE中提及的其它模块进行介绍。
CPU Qualcomm OpenGL时间：2020-05-15 13:33:57
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5月27日
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