對于用戶來說，究竟Oculus Rift和PlayStation VR誰更勝一籌呢？我們來進(jìn)行一下對比。
2016-03-21 15:12:00
1110 NVIDIA CUDA 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫（cuDNN）是一個(gè) GPU 加速的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基元庫，能夠以高度優(yōu)化的方式實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)例程（如前向和反向卷積、池化層、歸一化和激活層）。
2022-07-23 11:04:341292 在如今的網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，錯(cuò)綜復(fù)雜的大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，讓傳統(tǒng)信息處理理論、人工智能與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都面臨巨大的挑戰(zhàn)。近些年，深度學(xué)習(xí)逐漸走進(jìn)人們的視線，通過深度學(xué)習(xí)解決若干問題的案例越來越多。一些傳統(tǒng)的圖像
2024-01-11 10:51:32596 
GPU。除了性能外，FPGA 的強(qiáng)大還源于它們具有適應(yīng)性，通過重用現(xiàn)有的芯片可以輕松實(shí)現(xiàn)更改，從而讓團(tuán)隊(duì)在六個(gè)月內(nèi)從想法進(jìn)展到原型（和用18個(gè)月構(gòu)建一個(gè) ASIC 相比）?！?.測試中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器
2017-04-27 14:10:12
硬件公司供貨的不斷增加，GPU 在深度學(xué)習(xí)中的市場需求還催生了大量公共云服務(wù)，這些服務(wù)為深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目提供強(qiáng)大的 GPU 虛擬機(jī)。
但是顯卡也受硬件和環(huán)境的限制。Larzul 解釋說：“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
2024-03-21 15:19:45
多層感知機(jī) 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)in collaboration with Hsu Chung Chuan, Lin Min Htoo, and Quah Jia Yong. 與許忠傳，林敏濤和華佳勇合作
2021-07-12 06:35:22
大家有知道labview中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM的工具包是哪個(gè)嗎？求分享一下，有做這方面的朋友也可以交流一下，大家共同進(jìn)步
2017-10-13 11:41:43
03_深度學(xué)習(xí)入門_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反向傳播算法
2019-09-12 07:08:05
第1章 概述 1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與發(fā)展 1.2 生物神經(jīng)元 1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成 第2章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型 2.1 MP模型 2.2 感知器模型 2.3 自適應(yīng)線性
2012-03-20 11:32:43
將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)移植到STM32最近在做的一個(gè)項(xiàng)目需要用到網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行擬合，并且將擬合得到的結(jié)果用作控制，就在想能不能直接在單片機(jī)上做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，這樣就可以實(shí)時(shí)計(jì)算，不依賴于上位機(jī)。所以要解決的主要是兩個(gè)
2022-01-11 06:20:53
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
2012-08-05 21:01:08
近年來，深度學(xué)習(xí)的繁榮，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，顛覆了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)特征工程的時(shí)代，將人工智能的浪潮推到了歷史最高點(diǎn)。然而，盡管各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型層出不窮，但往往模型性能越高，對超參數(shù)的要求也越來越嚴(yán)格
2019-09-11 11:52:14
及 3x3 的 24 層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 其性能表現(xiàn)幾乎是一個(gè)在典型的 GPU/CPU 綜合處理引擎上運(yùn)行的類似 CNN 的三倍，盡管其所需的內(nèi)存帶寬只是后者的五分之一且功耗大幅降低。下一代深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2017-12-21 17:11:34
基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2019-05-16 17:25:05
，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父Hiton始終堅(jiān)持計(jì)算機(jī)能夠像人類一樣思考，用直覺而非規(guī)則。盡管這一觀點(diǎn)被無數(shù)人質(zhì)疑過無數(shù)次，但隨著數(shù)據(jù)的不斷增長和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷進(jìn)步，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始在語音和圖像等方面超越基于邏輯的人
2018-06-05 10:11:50
FPGA加速的關(guān)鍵因素是什么？EdgeBoard中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子在FPGA中的實(shí)現(xiàn)方法是什么？
2021-09-28 06:37:44
Si整流器與SiC二極管：誰會更勝一籌
2021-06-08 06:14:04
Surface Pro上述的缺點(diǎn)，而且更具有四種使用形態(tài)（詳細(xì)可以百度了解），隨心所欲，無拘無束。并且待機(jī)時(shí)間最長8小時(shí)，平板模式下也能用5.6個(gè)小時(shí)。Surface Pro與ThinkPadX1Helix較勁，ThinkPadX1Helix還是更勝一籌。`
2013-06-20 13:05:16
[X86架構(gòu)和ARM架構(gòu)，在工業(yè)領(lǐng)域的優(yōu)勢爭霸]X86與ARM誰更勝一籌？ X86作為經(jīng)典的CISC指令集，其架構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)在于功能強(qiáng)大，而且通用性、兼容性、與實(shí)用性要強(qiáng)。而哈弗結(jié)構(gòu)的ARM架構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)
2014-08-01 10:45:41
請問：我在用labview做BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)故障診斷，在NI官網(wǎng)找到了機(jī)器學(xué)習(xí)工具包（MLT），但是里面沒有關(guān)于這部分VI的幫助文檔，對于”BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類“這個(gè)范例有很多不懂的地方，比如
2017-02-22 16:08:08
探索整個(gè)過程中資源利用的優(yōu)化使整個(gè)過程更加節(jié)能高效預(yù)計(jì)成果：1、在PYNQ上實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2、對以往實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化3、為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)路在硬件上，特別是在FPGA實(shí)現(xiàn)提供一種優(yōu)化思路和方案
2018-12-19 11:37:22
前言前面我們通過notebook，完成了在PYNQ-Z2開發(fā)板上編寫并運(yùn)行python程序。我們的最終目的是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，完成手寫的數(shù)字識別。在這之前，有必要講一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和工作原理。何為
2019-03-03 22:10:19
小車運(yùn)動的控制信號，實(shí)現(xiàn)小車自動駕駛。在初步實(shí)現(xiàn)方案中，為了快速實(shí)現(xiàn)整體功能，使用軟件神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為控制器，使用單片機(jī)作為底盤電機(jī)的控制器。在進(jìn)一步的實(shí)現(xiàn)中，所有數(shù)據(jù)處理和底盤控制全部由Zynq FPGA
2019-03-02 23:10:52
電子發(fā)燒友總結(jié)了以“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”為主題的精選干貨，今后每天一個(gè)主題為一期，希望對各位有所幫助！（點(diǎn)擊標(biāo)題即可進(jìn)入頁面下載相關(guān)資料）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的學(xué)習(xí)方法與應(yīng)用實(shí)例（pdf彩版）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門資料MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個(gè)案例分析《matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用設(shè)計(jì)》深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-05-07 19:18:14
是一種常用的無監(jiān)督學(xué)習(xí)策略，在使用改策略時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的輸出神經(jīng)元相互競爭，每一時(shí)刻只有一個(gè)競爭獲勝的神經(jīng)元激活。ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由比較層、識別層、識別閾值、重置模塊構(gòu)成。其中比較層負(fù)責(zé)接收輸入樣本，并將其傳遞
2019-07-21 04:30:00
為何現(xiàn)在的串行通信傳輸方式會更勝一籌？串行通信要比并行通信的速度更高嗎？
2021-10-15 09:09:36
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)人的認(rèn)識過程而開發(fā)出的一種算法。假如我們現(xiàn)在只有一些輸入和相應(yīng)的輸出，而對如何由輸入得到輸出的機(jī)理并不清楚，那么我們可以把輸入與輸出之間的未知過程看成是一個(gè)“網(wǎng)絡(luò)”，通過不斷地給
2008-06-19 14:40:42
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，ANN)是一種類似生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理結(jié)構(gòu)，它的提出是為了解決一些非線性，非平穩(wěn)，復(fù)雜的實(shí)際問題。那有哪些辦法能實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢？
2019-08-01 08:06:21
`我思故我在 亮出你的觀點(diǎn)自從類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以用強(qiáng)大的運(yùn)算能力加以模擬之后，強(qiáng)人工智能才開始出現(xiàn)。即便如此，以目前 CPU 的運(yùn)算能力來講，模擬類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的代價(jià)非常之大，于是有人想到了用
2017-08-23 15:42:16
成熟，更深層且功能更強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷地被開發(fā)。并且，各種計(jì)算器件比如 CPU 和 GPU 在不斷強(qiáng)化，甚至出現(xiàn)了更高效的器件比如 FPGA，相信未來，這項(xiàng)技術(shù)會帶我們進(jìn)入一個(gè)更智能的世界。 本期作者
2018-05-11 11:43:14
FPGA實(shí)現(xiàn)。易于適應(yīng)新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)深度學(xué)習(xí)是一個(gè)非?；钴S的研究領(lǐng)域，每天都在設(shè)計(jì)新的 DNN。其中許多結(jié)合了現(xiàn)有的標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算，但有些需要全新的計(jì)算方法。特別是在具有特殊結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)難以在 GPU 上
2023-02-17 16:56:59
簡單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-01-28 07:16:57
的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用的方法。AlexNet在研發(fā)的時(shí)候，使用的GTX580僅有3GB的顯存，所以創(chuàng)造性的把模型拆解在兩張顯卡中，架構(gòu)如下：1.第一層是卷積層，針對224x224x3的輸入圖片進(jìn)行卷積操作
2018-05-08 15:57:47
全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
2019-06-06 14:21:42
inference在設(shè)備端上做。嵌入式設(shè)備的特點(diǎn)是算力不強(qiáng)、memory小。可以通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做量化來降load和省memory，但有時(shí)可能memory還吃緊，就需要對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在memory使用上做進(jìn)一步優(yōu)化
2021-12-23 06:16:40
【深度學(xué)習(xí)】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN
2020-06-14 18:55:37
《深度學(xué)習(xí)工程師-吳恩達(dá)》03卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—深度卷積網(wǎng)絡(luò)：實(shí)例探究 學(xué)習(xí)總結(jié)
2020-05-22 17:15:57
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)究竟是什么，鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程上經(jīng)歷了曲折的歷史，您為什么還會在意它呢? 對于這些非常中肯的問題，我們似乎可以給出相對簡明的答案。
2019-07-17 07:21:50
network，DBN）[24]， 從此拉開了深度學(xué)習(xí)大幕。隨著深度學(xué)習(xí)理論的研究和發(fā)展，研究人員提 出了一系列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。為了比較不同模型 的質(zhì)量，收集并整理了文獻(xiàn)中模型在分類任務(wù)上的 識別率，如圖 1
2022-08-02 10:39:39
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用框架
2020-12-29 06:16:44
什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？ImageNet-2010網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是如何構(gòu)成的？有哪些基本參數(shù)？
2021-06-17 11:48:22
更勝一籌。關(guān)鍵詞識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)管道由于要保持“永遠(yuǎn)在線”，KWS 應(yīng)用的功耗預(yù)算受到很大限制。雖然 KWS 應(yīng)用也可在專用 DSP 或高性能 CPU 上運(yùn)行，但更適合在 Arm Cortex-M 微控制器
2021-07-26 09:46:37
FPGA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵問題分析基于FPGA的ANN實(shí)現(xiàn)方法基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能評估及局限性
2021-04-30 06:58:13
的激光雷達(dá)物體識別技術(shù)一直難以在嵌入式平臺上實(shí)時(shí)運(yùn)行。經(jīng)緯恒潤經(jīng)過潛心研發(fā)，攻克了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在嵌入式平臺部署所面臨的算子定制與加速、量化策略、模型壓縮等難題，率先實(shí)現(xiàn)了高性能激光檢測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并成功地在嵌入式平臺（德州儀TI TDA4系列）上完成部署。系統(tǒng)功能目前該系統(tǒng)：?支持接入禾賽Pandar 40和
2021-12-21 07:59:18
基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激光雷達(dá)物體識別系統(tǒng)及其嵌入式平臺部署
2021-01-04 06:26:23
最近在學(xué)習(xí)電機(jī)的智能控制，上周學(xué)習(xí)了基于單神經(jīng)元的PID控制，這周研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有任意非線性表達(dá)能力，可以通過對系統(tǒng)性能的學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)具有最佳組合的PID控制。利用BP
2021-09-07 07:43:47
更勝一籌。關(guān)鍵詞識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)管道由于要保持“永遠(yuǎn)在線”，KWS 應(yīng)用的功耗預(yù)算受到很大限制。雖然 KWS 應(yīng)用也可在專用 DSP 或高性能 CPU 上運(yùn)行，但更適合在 Arm Cortex-M 微控制器
2019-07-23 06:59:07
i.MX 8開發(fā)工具從相機(jī)獲取數(shù)據(jù)并使用一個(gè)GPU并應(yīng)用圖像分割算法。然后將該信息饋送到專用于識別交通標(biāo)志的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理引擎的另一GPU。
2019-05-29 10:50:46
FPGA 上實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)。CNN 是一類深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在處理大規(guī)模圖像識別任務(wù)以及與機(jī)器學(xué)習(xí)類似的其他問題方面已大獲成功。在當(dāng)前案例中,針對在 FPGA 上實(shí)現(xiàn) CNN 做一個(gè)可行性研究
2019-06-19 07:24:41
如何用stm32cube.ai簡化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射？如何使用stm32cube.ai部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？
2021-10-11 08:05:42
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=5725 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建預(yù)測的計(jì)算系統(tǒng)。如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括：輸入層：根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)獲取輸入的層隱藏層：使用反向傳播優(yōu)化輸入變量權(quán)重的層，以提高模型的預(yù)測能力輸出層：基于輸入和隱藏層的數(shù)據(jù)輸出預(yù)測
2021-07-12 08:02:11
某人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FPGA處理器能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算處理，為了實(shí)現(xiàn)集數(shù)據(jù)通信、操作控制和數(shù)據(jù)處理于一體的便攜式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，需要設(shè)計(jì)一種基于嵌入式ARM內(nèi)核及現(xiàn)場可編程門陣列FPGA的主從結(jié)構(gòu)處理系統(tǒng)滿足要求。
2021-05-21 06:35:27
訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并移植到Lattice FPGA上，通常需要開發(fā)人員既要懂軟件又要懂?dāng)?shù)字電路設(shè)計(jì)，是個(gè)不容易的事。好在FPGA廠商為我們提供了許多工具和IP，我們可以在這些工具和IP的基礎(chǔ)上做
2020-11-26 07:46:03
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Ar-tificial Neural Networks)的簡稱，是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一。人腦在接受視覺感官傳來的大量圖像信息后，能迅速做出反應(yīng)
2019-08-08 06:11:30
現(xiàn)有的圖數(shù)據(jù)規(guī)模極大，導(dǎo)致時(shí)序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要格外長的時(shí)間，因此使用多GPU進(jìn)行訓(xùn)練變得成為尤為重要，如何有效地將多GPU用于時(shí)序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練成為一個(gè)非常重要的研究議題。本文提供了兩種方式來
2022-09-28 10:37:20
都說射頻技術(shù)什么的，還有一種叫做射頻標(biāo)識？這兩者有什么不同，兩者之間有什么聯(lián)系呢，誰更勝一籌呢？射頻（RF）是Radio Frequency的縮寫，表示可以輻射到空間的電磁頻率，頻率范圍從
2020-10-30 07:53:01
本文提出了一個(gè)基于FPGA 的信息處理的實(shí)例：一個(gè)簡單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用Verilog 語言描述，該數(shù)據(jù)流采用模塊化的程序設(shè)計(jì)，并考慮了模塊間數(shù)據(jù)傳輸信號同 步的問題，有效地解決了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行數(shù)據(jù)處理的問題。
2021-05-06 07:22:07
FPGA的嵌入式應(yīng)用。某人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FPGA處理器能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算處理，為了實(shí)現(xiàn)集數(shù)據(jù)通信、操作控制和數(shù)據(jù)處理于一體的便攜式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，需要設(shè)計(jì)一種基于嵌入式ARM內(nèi)核及現(xiàn)場可編程門陣列FPGA的主從結(jié)構(gòu)處理系統(tǒng)滿足要求。
2019-09-20 06:15:20
例如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2018-03-07 19:44:24
小女子做基于labview的蒸發(fā)過程中液位的控制，想使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制，請問這個(gè)控制方法可以嗎？有誰會神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制么。。。叩謝
2016-09-23 13:43:16
生物識別技術(shù)是什么？生物識別技術(shù)有哪幾種？到底哪種生物識別技術(shù)更勝一籌呢？
2021-06-28 08:25:37
1、加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的必備開源項(xiàng)目 到底純FPGA適不適合這種大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)？這個(gè)問題其實(shí)我們不適合回答，但是FPGA廠商是的實(shí)際操作是很有權(quán)威性的，現(xiàn)在不論是Intel還是Xilinx都沒有在
2022-10-24 16:10:50
2018年全球第三大風(fēng)力發(fā)電機(jī)制造商論文下載地址：https://arxiv.org/pdf/1902.05625v1.pdf論文代碼地址：https://github.com/BinhangYuan/WaveletFCNN需要簡單儲備的知識離散小波轉(zhuǎn)換（DWT）深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回顧離散小波變
2021-07-12 07:38:36
脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PCNN）在FPGA上的實(shí)現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類功能，有報(bào)酬。QQ470345140.
2013-08-25 09:57:14
解析深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與視覺實(shí)踐
2020-06-14 22:21:12
請問一下fpga加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么要用arm核呢？用其他的不行嗎
2022-07-25 14:37:58
急急急?。。”救诵“?，在電機(jī)控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是新手，想請教一下大神們，有了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電機(jī)控制方面的應(yīng)用嗎？有個(gè)導(dǎo)師給我分配任務(wù)，讓我查一下相關(guān)領(lǐng)域的最新產(chǎn)品和技術(shù)，就是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)控制芯片有
2018-08-15 20:35:04
視覺任務(wù)中，并取得了巨大成功。然而，由于存儲空間和功耗的限制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在嵌入式設(shè)備上的存儲與計(jì)算仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。前面幾篇介紹了如何在嵌入式AI芯片上部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：【嵌入式AI開發(fā)】篇五|實(shí)戰(zhàn)篇一：STM32cubeIDE上部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之pytorch搭建指紋識別模型.onnx...
2021-12-14 07:35:25
最高的精度。由此表明非局部模塊可以作為一種比較通用的基本組件，在設(shè)計(jì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)使用。實(shí)驗(yàn)及結(jié)果在這一節(jié)我們簡單介紹論文中描述的實(shí)驗(yàn)及結(jié)果。 視頻的基線模型是 ResNet-50 C2D。三維輸出映射
2018-11-12 14:52:50
《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》講義
2017-07-20 08:58:24
0 計(jì)基于GPU的加速庫 。cuDNN為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的標(biāo)準(zhǔn)流程提供了高度優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)方式，例如convolution、pooling、normalization以及activation layers的前向以及后向過程。 cuDNN只是NVIDIA深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件開發(fā)包中的其中一種加速庫。
2017-12-08 10:40:022094 針對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分布式多機(jī)多GPU上的加速訓(xùn)練問題，提出一種基于虛擬化的遠(yuǎn)程多GPU調(diào)用的實(shí)現(xiàn)方法。利用遠(yuǎn)程GPU調(diào)用部署的分布式GPU集群改進(jìn)傳統(tǒng)一對一的虛擬化技術(shù)，同時(shí)改變深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分布式
2018-03-29 16:45:250 這個(gè)五月科技界巨頭微軟、谷歌、英特爾先后舉辦開發(fā)者大會，這三次大會最大的共同點(diǎn)就是AI，都是他們大力發(fā)展的領(lǐng)域，那么三巨頭誰更勝一籌呢？
2018-05-28 14:23:581778 由 Demi 于 星期四, 2018-09-06 09:33 發(fā)表 現(xiàn)在提到“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”和“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，會覺得兩者沒有什么區(qū)別，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還能不是“深度”（deep）的嗎？我們常用
2018-09-06 20:48:01556 在捕捉“高層結(jié)構(gòu)”方面更勝一籌——說話者的聲音中包含了微妙的一致性，而這幾乎無法用文字描述，但是人的耳朵很好地辨別出來。
2019-07-18 15:13:042949 這篇文章為大家介紹了一下面向低功耗AI芯片上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，隨著這幾年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和硬件（CPU,GPU,FPGA,ASIC）的迅猛發(fā)展，深度學(xué)習(xí)在包...
2020-12-14 23:40:08536 隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，許多研究者嘗試?yán)?b class="flag-6" style="color: red">深度學(xué)習(xí)來解決文本分類問題，特別是在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面，出現(xiàn)了許多新穎且有效的分類方法。對基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類問題進(jìn)行分析，介紹
2021-03-10 16:56:5636 深度學(xué)習(xí)是推動當(dāng)前人工智能大趨勢的關(guān)鍵技術(shù)。在 MATLAB 中可以實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練和部署全流程開發(fā)和應(yīng)用。聯(lián)合高性能 NVIDIA GPU 加快深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和推斷。
2022-02-18 13:31:441714 在介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，我們先回顧一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識。就目前而言，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)算法的核心，我們所熟知的很多深度學(xué)習(xí)算法的背后其實(shí)都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2023-02-23 09:14:442252 來源：青榴實(shí)驗(yàn)室 1、引子 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNNs)最近在圖像分類或語音識別等復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中表現(xiàn)出的優(yōu)異性能令人印象深刻。 在本文中，我們將了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識和三個(gè)最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：多層
2023-05-15 14:20:01549 
來源：青榴實(shí)驗(yàn)室1、引子深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNNs)最近在圖像分類或語音識別等復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中表現(xiàn)出的優(yōu)異性能令人印象深刻。在本文中，我們將了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識和三個(gè)最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2023-05-17 09:59:19946 
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其主要特點(diǎn)是由多層神經(jīng)元構(gòu)成，可以根據(jù)數(shù)據(jù)自動調(diào)整神經(jīng)元之間的權(quán)重，從而實(shí)現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測和分類。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，主要應(yīng)用于圖像和視頻處理領(lǐng)域。
2023-08-21 17:07:361860 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的一種框架，它是一種具備至少一個(gè)隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。與淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類似
2023-10-11 09:14:33363 
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