(GPU)。大部分后端取決于其他軟件，例如，NVIDIA? CUDA? 工具包和 CUDA 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫 (cuDNN)。
2018-05-14 04:05:00
6359 在如今的網(wǎng)絡(luò)時代，錯綜復(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 10:51:323475 
``提供個人超級計算機(jī)解決方案 高性能GPU運(yùn)算服務(wù)器解決方案/集群解決方案 Nvidia Tesla C2050 CUDA核心頻率：1.15 GHz CUDA核心數(shù)量：448 雙精度浮點(diǎn)性能
2014-08-03 18:09:13
周 Nvidia TeslaK20X "GPU 的數(shù)量和類型:1 Kepler GK110CUDA核心數(shù)量：2688 雙精度浮點(diǎn)性能：1.31 Tflops 單精度浮點(diǎn)性能
2014-09-02 21:17:41
GPU架構(gòu)設(shè)計者提供反饋，以改善和推進(jìn)未來GPU的架構(gòu)設(shè)計基本要求(其一即可)： * 嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿嬎季S和分析能力* 有CUDA代碼調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)（或者SIMD等架構(gòu)的調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)）* 熟悉矩陣計算的優(yōu)化和加速* 較強(qiáng)C++編程能力、算法分析和實(shí)現(xiàn)* 熟悉計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)*了解GPU架構(gòu)與基于GPU的高性能計算
2017-09-01 17:22:28
目前NVIDIA在中國熱招解決方案架構(gòu)師, 該崗位致力于協(xié)同客戶經(jīng)理將NVIDIA最新的深度學(xué)習(xí)/高性能計算解決方案與技術(shù)帶給我們的客戶, 幫助客戶通過實(shí)施NVIDIA技術(shù)解決方案來提升整體效率
2017-08-25 17:02:47
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
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
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
是一臺包含GPU的服務(wù)器或高性能PC，Device從機(jī)是一個ZYNQ/FPGA開發(fā)板。另一方面，通常情況下，當(dāng)落地到具體場景解決某個具體問題時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法通常僅是整體解決方案的一小部分，其他的算法和流程
2020-05-18 17:13:24
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
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
NMSIS NN 軟件庫是一組高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)核，旨在最大限度地提高 Nuclei N 處理器內(nèi)核上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能并最??大限度地減少其內(nèi)存占用。
該庫分為多個功能，每個功能涵蓋特定類別
2025-10-29 06:08:21
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“這個范例有很多不懂的地方，比如
2017-02-22 16:08:08
/deviceQuery若看到類似以下信息則說明 cuda 已安裝成功：
7、安裝cuDNN
cuDNN是GPU加速計算深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的庫。首先去官網(wǎng) https://developer.nvidia
2019-07-09 07:45:08
習(xí)神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)是如何一直沒有具體實(shí)現(xiàn)一下：現(xiàn)看到一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于訓(xùn)練的輸入數(shù)據(jù):對應(yīng)的輸出數(shù)據(jù):我們這里設(shè)置：1：節(jié)點(diǎn)個數(shù)設(shè)置：輸入層、隱層、輸出層的節(jié)點(diǎn)
2021-08-18 07:25:21
《 AI加速器架構(gòu)設(shè)計與實(shí)現(xiàn)》+第一章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀感
? ?在本書的引言中也提到“一圖勝千言”，讀完第一章節(jié)后，對其進(jìn)行了一些歸納（如圖1），第一章對常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了介紹，舉例了一些結(jié)構(gòu)
2023-09-11 20:34:01
項(xiàng)目名稱：基于PYNQ的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速試用計劃：申請理由：本人研究生在讀，想要利用PYNQ深入探索卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件加速，在PYNQ上實(shí)現(xiàn)圖像的快速處理項(xiàng)目計劃：1、在PC端實(shí)現(xiàn)Lnet網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
2018-12-19 11:37:22
，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的第三次發(fā)展浪潮仍在繼續(xù)，在其背后，高性能CPU、GPU和FPGA、ASIC以強(qiáng)大的算力為技術(shù)的應(yīng)用落地提供了有力的支持。然而目前基于FPGA平臺搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為控制器，適合我們自己動手實(shí)現(xiàn)
2019-03-02 23:10:52
用于搭建深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練加速平臺的云端利器。GN5采用了NVIDIA Pascal架構(gòu)P100 GPU，可在云端按需構(gòu)建敏捷彈性、高性能和高性價比的深度學(xué)習(xí)平臺，讓用戶以最簡便地方式享用阿里云遍布全球的高效
2017-12-26 11:22:09
` 本帖最后由 jackeyt 于 2020-7-27 22:17 編輯
0、背景自從深度學(xué)習(xí)火起來之后，Nvidia GPU大賣。因?yàn)榭梢宰?b class="flag-6" style="color: red">神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練(Training)，搭配CUDA享用
2020-07-27 17:28:00
今天學(xué)習(xí)了兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分別是自適應(yīng)諧振（ART）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自組織映射（SOM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。整體感覺不是很難，只不過一些最基礎(chǔ)的概念容易理解不清。首先ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是競爭學(xué)習(xí)的一個代表，競爭型學(xué)習(xí)
2019-07-21 04:30:00
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
，如何用一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，寫出一套機(jī)器學(xué)習(xí)算法，來自動識別未知的圖像。一個 4 層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層經(jīng)過幾層算法得到輸出層 實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法有很多，近年被人們討論得多的方法就是深度學(xué)習(xí)。 深度學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)
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)是一個非常活躍的研究領(lǐng)域，每天都在設(shè)計新的 DNN。其中許多結(jié)合了現(xiàn)有的標(biāo)準(zhǔn)計算，但有些需要全新的計算方法。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
取得了良好的性能?？梢哉f，DNN其實(shí)是一種架構(gòu)，是指深度超過幾個相似層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，一般能夠達(dá)到幾十層，或者由一些復(fù)雜的模塊組成。ILSVRC(ImageNet大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)賽)每年都不斷被深度
2018-05-08 15:57:47
本文使用keras搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)算法的股票價格預(yù)測。本文使用的數(shù)據(jù)來源為tushare，一個免費(fèi)開源接口；且只取開票價進(jìn)行預(yù)測。import numpy as npimport
2022-02-08 06:40:03
具體的軟硬件實(shí)現(xiàn)點(diǎn)擊 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技術(shù)網(wǎng)頁_MCU-AI
我們提出了一種利用由長短期記憶 (LSTM) 單元構(gòu)建的深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來降 噪心電圖信號 (ECG
2024-05-15 14:42:46
【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
十余年來快速發(fā)展的嶄新領(lǐng)域，越來越受到研究者的關(guān)注。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型是深度學(xué)習(xí)模型中最重要的一種經(jīng)典結(jié)構(gòu)，其性能在近年來深度學(xué)習(xí)任務(wù)上逐步提高。由于可以自動學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的特征表示，卷積
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
我們可以對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，使之適配微控制器的內(nèi)存和計算限制范圍，并且不會影響精度。我們將在本文中解釋和探討深度可分離卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在 Cortex-M 處理器上實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞識別的潛力。關(guān)鍵詞識別
2021-07-26 09:46:37
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
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
）進(jìn)行訓(xùn)練和分類。 隨著數(shù)據(jù)量的進(jìn)一步增加，機(jī)器學(xué)習(xí)將轉(zhuǎn)移到云。大型機(jī)器學(xué)習(xí)模式實(shí)現(xiàn)在云端的 CPU 上。盡管 GPU 對深度學(xué)習(xí)算法而言在性能方面是一種更好的選擇，但功耗要求之高使其只能用于高性能
2019-06-19 07:24:41
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
(Digital Signal Processor)相比，現(xiàn)場可編程門陣列(Field Programma-ble Gate Array，F(xiàn)PGA)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)上更具優(yōu)勢。DSP處理器在處理時采用指令順序執(zhí)行
2019-08-08 06:11:30
引入了圖采樣，以進(jìn)一步加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練并減少通信開銷?；谏鲜鐾ㄐ趴s減策略，本文提出了時序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)T-GCN。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，T-GCN實(shí)現(xiàn)了最高7.9倍的整體性能提升。在圖采樣性能上，本文提出的線段二分搜索采樣算法能夠實(shí)現(xiàn)最高38.8倍的采樣性能提升。原作者：追求卓越的Baihai IDP
2022-09-28 10:37:20
1、探求 NVIDIA GPU 極限性能的利器 在通常的 CUDA 編程中，用戶主要通過 CUDA C/C++ 或 python 語言實(shí)現(xiàn) CUDA 功能的調(diào)用。在 NVIDIA 對 CUDA C
2022-10-11 14:35:28
求一個simulink的蓄電池用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制電機(jī)加速勻速減速運(yùn)動的模型仿真
2020-02-22 02:15:50
誰有利用LABVIEW 實(shí)現(xiàn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序?。ㄎ矣玫陌姹臼?.6的 ）
2012-11-26 14:54:59
求高手，基于labview的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的實(shí)現(xiàn)過程，最好有程序哈，謝謝！！
2012-12-10 14:55:50
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？這個問題其實(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
最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-09-11 11:57:36
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
為幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員充分利用深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的機(jī)遇，NVIDIA為其深度學(xué)習(xí)軟件平臺發(fā)布了三項(xiàng)重大更新，它們分別是NVIDIA DIGITS 4、CUDA深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(cuDNN)5.1和全新的GPU推理引擎(GIE)?！ ?
NVIDIA深度學(xué)習(xí)軟件平臺推三項(xiàng)重大更新
2016-08-06 15:00:262307 微軟研究人員在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（deep neural network）上取得突破，
使其在性能上能趕上目前最先進(jìn)的語音識別技術(shù)。
2016-08-17 11:54:06
49 《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》講義
2017-07-20 08:58:240 計基于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 10:40:022557 據(jù)報道，亞馬遜和微軟合力推出全新的深度學(xué)習(xí)庫，名字叫Gluon。此舉被認(rèn)為是在云計算市場上與谷歌叫板，谷歌曾通過AI生態(tài)系統(tǒng)發(fā)力云計算，強(qiáng)調(diào)自身產(chǎn)品對深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大支持。Gluon可以讓訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)像開發(fā)APP一樣簡單，簡潔的代碼構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而不需要犧牲性能。
2018-01-05 16:56:104104 多GPU訓(xùn)練過程中的參數(shù)交換的位置，達(dá)到兩者兼容的目的。該方法利用分布式環(huán)境中的遠(yuǎn)程GPU資源實(shí)現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速訓(xùn)練，且達(dá)到單機(jī)多GPU和多機(jī)多GPU在CUDA編程模式上的統(tǒng)一。以手寫數(shù)字識別為例，利用通用網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多機(jī)多
2018-03-29 16:45:250 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 20:48:01937 人工智能系統(tǒng)所面臨的兩大安全問題的根源在于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不可解釋性。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可解釋性定義為可判讀（interpretability）和可理解（explainability）兩方面的內(nèi)容?？膳凶x性，即深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出可判讀
2020-03-27 15:56:183605 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制等方法在文本分類中的應(yīng)用和發(fā)展，分析多種典型分類方法的特點(diǎn)和性能，從準(zhǔn)確率和運(yùn)行時間方面對基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行比較，表明深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法在用于文本分類時更具優(yōu)
2021-03-10 16:56:5637 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器基本概念。
2021-05-27 15:22:5913 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、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。
2022-02-17 11:38:591616 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、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 13:31:442702 NVIDIA CUDA 工具包提供了開發(fā)環(huán)境，可供開發(fā)、優(yōu)化和部署經(jīng) GPU 加速的高性能應(yīng)用。
2022-06-10 12:03:424938 OpenCV4.x中關(guān)于CUDA加速的內(nèi)容主要有兩個部分，第一部分是之前OpenCV支持的圖像處理與對象檢測傳統(tǒng)算法的CUDA加速；第二部分是OpenCV4.2版本之后開始支持的針對深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的CUDA加速。
2022-09-05 10:03:006067 這些新產(chǎn)品。NVIDIA 還在會上發(fā)布了 cuQuantum、 CUDA ? 和? BlueField ? DOCA 加速庫的重大更新。 Quantum-2 和庫的更新均屬于 NVIDIA HPC 平臺
2022-11-15 21:15:021170 CV-CUDA （Computer Vision – Compute Unified Device Architecture）高性能圖像處理加速庫，近日發(fā)布 Alpha 版本，正式向全球開發(fā)者開源
2022-12-21 20:45:022135 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 09:14:444834 聚焦如何助力客戶構(gòu)建加速、高效和安全的云計算基礎(chǔ)設(shè)施，從而實(shí)現(xiàn)高性能和節(jié)能的數(shù)據(jù)中心。 來自 百度智能云、VMware、紅帽軟件 以及 NVIDIA 網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)專家在線用中文為觀眾揭秘了構(gòu)建全棧技術(shù)基礎(chǔ)架構(gòu)的核心技術(shù)。 如果您錯過了 3 月 22 日 NVIDIA 高性能加速網(wǎng)絡(luò)專場的直播，不用擔(dān)心
2023-03-25 22:05:041327 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MLP)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)。 2、什么是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，專門研究計算機(jī)怎樣模擬或實(shí)現(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工
2023-05-15 14:20:011616 
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)知識和三個最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2023-05-17 09:59:194321 
NVIDIA的標(biāo)準(zhǔn)庫使在CUDA中建立第一個深度學(xué)習(xí)庫變得非常容易。早期的優(yōu)勢加上NVIDIA強(qiáng)大的社區(qū)支持意味著如果使用NVIDIA GPU，則在出現(xiàn)問題時可以輕松得到支持。
2023-07-12 11:49:28916 
一。其主要應(yīng)用領(lǐng)域在計算機(jī)視覺和自然語言處理中，最初是由Yann LeCun等人在20世紀(jì)80年代末和90年代初提出的。隨著近年來計算機(jī)硬件性能的提升和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，CNN在很多領(lǐng)域取得了重大的進(jìn)展和應(yīng)用。 一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 （一）卷積層（Convolutional Layer） 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最
2023-08-17 16:30:302217 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn) cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional neural network，CNN）是一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由于其出色的性能
2023-08-21 16:41:484333 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 17:07:365027 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《具有小浮點(diǎn)的高性能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).pdf》資料免費(fèi)下載
2023-09-13 17:07:130 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 09:14:331896 
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能加速的有很多，當(dāng)然使用硬件加速是最可觀的了，而目前除了專用的NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速單元），就屬于GPU對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速效果最好了
2024-03-05 10:26:541665 
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks，DNNs）是一類具有多個隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它們在許多領(lǐng)域取得了顯著的成功，如計算機(jī)視覺、自然語言處理、語音識別等。以下是一些常見的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2024-07-02 10:00:013227 1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，簡稱CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于圖像識別、視頻分析、自然語言處理等領(lǐng)域。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其
2024-07-02 16:47:161735 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Network）是一種常見的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它使用反向傳播算法來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。雖然BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在某些方面與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural
2024-07-03 10:14:301801 人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片是一類專門為深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計的處理器。它們具有高性能、低功耗、可擴(kuò)展等特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域。以下是關(guān)于人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片的介紹
2024-07-04 09:33:372007 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks, DNNs）作為人工智能領(lǐng)域的重要技術(shù)之一，通過模擬人腦神經(jīng)元之間的連接，實(shí)現(xiàn)了對復(fù)雜數(shù)據(jù)的自主學(xué)習(xí)和智能判斷。其設(shè)計方法不僅涉及網(wǎng)絡(luò)
2024-07-04 13:13:491515 在探討深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks, DNNs）與基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（通常指傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的區(qū)別時，我們需要從多個維度進(jìn)行深入分析。這些維度包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練機(jī)制、特征學(xué)習(xí)能力、應(yīng)用領(lǐng)域以及計算資源需求等方面。以下是對兩者區(qū)別的詳細(xì)闡述。
2024-07-04 13:20:362554 可編程門陣列（FPGA）作為一種靈活、高效的硬件實(shí)現(xiàn)方式，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速提供了新的思路。本文將從FPGA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、關(guān)鍵技術(shù)、實(shí)現(xiàn)流程以及應(yīng)用前景等方面進(jìn)行詳細(xì)闡述。
2024-07-10 17:01:424401 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器是一種專門設(shè)計用于提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算效率的硬件設(shè)備。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜度和計算量急劇增加，對計算性能的要求也越來越高。傳統(tǒng)的通用處理器（CPU
2024-07-11 10:40:591728 殘差網(wǎng)絡(luò)（Residual Network，通常簡稱為ResNet） 是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種 ，其獨(dú)特的結(jié)構(gòu)設(shè)計在解決深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的梯度消失和梯度爆炸問題上取得了顯著的突破，并因此成為圖像處理、語音識別等多個領(lǐng)域的重要模型。以下是對殘差網(wǎng)絡(luò)作為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詳細(xì)闡述。
2024-07-11 18:13:432112 隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Network, DNN）作為其核心算法之一，在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域取得了顯著成果。然而，傳統(tǒng)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2024-07-24 10:42:461567 深度學(xué)習(xí)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是核心模型。今天我們用 Python 和 NumPy 構(gòu)建一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個神經(jīng)元組成，神經(jīng)元之間通過權(quán)重連接。我們構(gòu)建一個包含輸入層、隱藏層和輸出層的簡單
2025-01-23 13:52:15915 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)之間存在著密切的關(guān)系，以下是對它們之間關(guān)系的介紹： 一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Network
2025-02-12 15:15:211520 NVIDIA GTC 全球 AI 大會上宣布，開發(fā)者現(xiàn)在可以通過 CUDA-X 與新一代超級芯片架構(gòu)的協(xié)同，實(shí)現(xiàn) CPU 和 GPU 資源間深度自動化整合與調(diào)度，相較于傳統(tǒng)加速計算架構(gòu)，該技術(shù)可使計算工程工具運(yùn)行速度提升至原來的 11 倍，計算規(guī)模增加至 5 倍。
2025-03-25 15:11:341334 發(fā)者能使用 NVIDIA GeForce RTX GPU 中的 AI Tensor Cores，在游戲的圖形渲染管線內(nèi)加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)渲染。
2025-04-07 11:33:36973
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