2018年12月4日-Imagination Technologies宣布推出其面向人工智能（AI）應(yīng)用的最新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器（NNA）架構(gòu)PowerVRSeries3NX。基于屢獲殊榮的前代產(chǎn)品
2018-12-06 10:05:39
919 行家一伸手，便知有沒有。英國Imagination最新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器PowerVR 2NX NNA性能領(lǐng)先最接近競爭對手2倍，不管你是DSP+硬件、VPU+硬件還是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DSP。預(yù)計(jì)它將是海思下一代麒麟芯片的不二之選。
2017-09-25 13:51:242028 
我的母親是一名護(hù)士，目前已經(jīng)退休。她是一個(gè)非常聰明的人，對自己的工作業(yè)務(wù)非常的盡職盡責(zé)。幾天前我和她說我正在研究Imagination最新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，她詫異的說：你說的是什么意思？，當(dāng)然只有
2018-06-19 18:36:175332 
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)50例
2012-11-28 16:49:56
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Matlab程序
2009-09-15 12:52:24
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
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本介紹
2018-01-04 13:41:23
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
的越來越大的挑戰(zhàn)。結(jié)論機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將沿著一條挑戰(zhàn)高效處理性能的發(fā)展道路繼續(xù)闊步前進(jìn)。先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)已經(jīng)顯現(xiàn)出優(yōu)于人類的識別精確性。用于生成網(wǎng)絡(luò)的最新框架，如 CDNN2，正在推動輕型、低功耗嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將使目前的高級輔助駕駛系統(tǒng)具有較高的精確性及實(shí)時(shí)處理能力。`
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
1、ARM Cortex-M系列芯片神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理庫CMSIS-NN詳解CMSIS-NN是用于ARM Cortex-M系列的芯片的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理庫，用于低性能芯片/架構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署
2022-08-19 16:06:43
自然會想到Arm Cortex-M系列處理器內(nèi)核，那么如果您想要強(qiáng)化它的性能并且減少內(nèi)存消耗，CMSIS-NN就是您最好的選擇。基于CMSIS-NN內(nèi)核的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理運(yùn)算，對于運(yùn)行時(shí)間/吞吐量將會有4.6X的提升，而對于能效將有4.9X的提升。
2019-07-23 08:08:59
全新CMSIS-NN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)核讓微控制器效率提升5倍
2021-03-15 06:55:09
監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的數(shù)據(jù)集由圖片及其對應(yīng)的標(biāo)注信息組成。其中，圖片通常來自實(shí)際場景，而對應(yīng)的標(biāo)注信息則根據(jù)不同的機(jī)器視覺任務(wù)大致分為三類：（1）分類標(biāo)注，即該圖片屬于N類中的哪一類；（2）定位標(biāo)注，即
2020-05-18 17:13:24
我們在使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或其他變體時(shí)，通常都希望對模型的架構(gòu)可以進(jìn)行可視化的查看，因?yàn)檫@樣我們可以 在定義和訓(xùn)練多個(gè)模型時(shí)，比較不同的層以及它們放置的順序?qū)Y(jié)果的影響。還有可以更好地理
2022-11-02 14:55:04
MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2013-07-08 15:17:13
Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱是什么？Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱在同步中的應(yīng)用有哪些？
2021-04-26 06:42:29
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
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(gè)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(gè)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(jì)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
的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程，想基于此開發(fā)板，進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，訓(xùn)練和測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。項(xiàng)目計(jì)劃：1.基于官方的文檔及資料，熟悉此開發(fā)板。2.測試官方demo，學(xué)習(xí)ARM內(nèi)核和FPGA如何協(xié)調(diào)工作。3.基于自己最近
2019-01-09 14:48:59
作品簡介這次試用PYNQ-Z2作品“基于PYNQ平臺的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動駕駛小車”，在PYNQ平臺上對車載攝像頭圖像高速采集、預(yù)處理，并在FPGA上搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用圖像輸入生成小車運(yùn)動的控制信號，實(shí)現(xiàn)小車自動駕駛
2018-12-19 11:36:24
，得到訓(xùn)練參數(shù)2、利用開發(fā)板arm與FPGA聯(lián)合的特性，在arm端實(shí)現(xiàn)圖像預(yù)處理已經(jīng)卷積核神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的池化、激活函數(shù)和全連接，在FPGA端實(shí)現(xiàn)卷積運(yùn)算3、對整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)試。4、在基本實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上
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
` 本帖最后由 楓雪天 于 2019-3-2 23:12 編輯
本次試用PYNQ-Z2的目標(biāo)作品是“基于PYNQ的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動駕駛小車”。在之前的一個(gè)多月內(nèi)，已經(jīng)完成了整個(gè)項(xiàng)目初步實(shí)現(xiàn)，在接下來
2019-03-02 23:10:52
今天學(xué)習(xí)了兩個(gè)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(gè)代表，競爭型學(xué)習(xí)
2019-07-21 04:30:00
`BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首先給出只包含一個(gè)隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實(shí)由兩部分組成：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是前饋的，其權(quán)重都不回送到輸入單元，或前一層輸出單元（數(shù)據(jù)信息是單向
2019-07-21 04:00:00
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
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課件
2016-06-19 10:15:48
體驗(yàn)。我們的VIVE?解決方案采用高通創(chuàng)銳訊基于算法的革命性技術(shù)進(jìn)行增強(qiáng)，將使網(wǎng)絡(luò)容量提高三倍，優(yōu)化Wi-Fi設(shè)備的使用方式，最大限度地提高網(wǎng)絡(luò)上每個(gè)用戶的連接能力。
2019-08-15 07:58:07
簡單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-01-28 07:16:57
圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-08-20 12:05:29
優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法有哪些？
2022-09-06 09:52:36
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
以前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幾乎都是部署在云端（服務(wù)器上），設(shè)備端采集到數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給服務(wù)器做inference（推理），結(jié)果再通過網(wǎng)絡(luò)返回給設(shè)備端。如今越來越多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署在嵌入式設(shè)備端上，即
2021-12-23 06:16:40
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么適合圖像處理？
2022-09-08 10:23:10
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門詳解
2019-02-12 13:58:26
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
。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思想起源于1943年McCulloch 和 Pitts 提出的神經(jīng)元模型[19]，簡稱 MCP 神經(jīng)元模 型。它是利用計(jì)算機(jī)來模擬人的神經(jīng)元反應(yīng)的過 程，具有開創(chuàng)性意義。此模型將神經(jīng)元反應(yīng)簡化
2022-08-02 10:39:39
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)
2020-05-05 18:12:50
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
抽象人工智能 （AI） 的世界正在迅速發(fā)展，人工智能越來越多地支持以前無法實(shí)現(xiàn)或非常難以實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用程序。本系列文章解釋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN） 及其在 AI 系統(tǒng)中機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性。CNN 是從
2023-02-23 20:11:10
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
反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2020-04-28 08:36:58
?！?卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)基于 DNN 的 KWS 的一大主要缺陷是無法為語音功能中的局域關(guān)聯(lián)性、時(shí)域關(guān)聯(lián)性、頻域關(guān)聯(lián)性建模。CNN 則可將輸入時(shí)域和頻域特征當(dāng)作圖像處理，并且在上面執(zhí)行 2
2021-07-26 09:46:37
為提升識別準(zhǔn)確率，采用改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過Mnist數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。整體處理過程分為兩步：圖像預(yù)處理和改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理。圖像預(yù)處理主要根據(jù)圖像的特征，將數(shù)據(jù)處理成規(guī)范的格式，而改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理主要用于輸出結(jié)果。 整個(gè)過程分為兩個(gè)步驟：圖像預(yù)處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理。需要提前安裝Tengine框架，
2021-12-23 08:07:33
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
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識
2018-01-04 13:37:27
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
基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識
2018-01-04 13:38:52
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
稱為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能完成圖像數(shù)據(jù)的壓縮處理。在圖像壓縮中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理優(yōu)勢在于：巨量并行性；信息處理和存儲單元結(jié)合在一起；自組織自學(xué)習(xí)功能。與傳統(tǒng)的數(shù)字信號處理器DSP
2019-08-08 06:11:30
應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬污水生物處理（1.浙江工業(yè)大學(xué)建筑工程學(xué)院, 杭州 310014; 2.鎮(zhèn)江水工業(yè)公司排水管理處，鎮(zhèn)江 212003）摘要：針對復(fù)雜的非線性污水生物處理過程，開發(fā)了徑向基函數(shù)的人
2009-08-08 09:56:00
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在很多領(lǐng)域得到了很好的應(yīng)用，尤其是具有分布存儲、并行處理、自學(xué)習(xí)、自組織以及非線性映射等特點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用更加廣泛。嵌入式便攜設(shè)備也越來越多地得到應(yīng)用，多數(shù)是基于ARM內(nèi)核及現(xiàn)場可編程門陣列
2019-09-20 06:15:20
有提供編寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測程序服務(wù)的嗎？
2011-12-10 13:50:46
求助地震波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，共同交流??！
2013-05-11 08:14:19
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
求助大神 小的現(xiàn)在有個(gè)難題： 一組車重實(shí)時(shí)數(shù)據(jù) 對應(yīng)一個(gè)車重的最終數(shù)值（一個(gè)一維數(shù)組輸入對應(yīng)輸出一個(gè)數(shù)值） 這其中可能經(jīng)過均值、方差、去掉N個(gè)最大值、、、等等的計(jì)算 我的目的就是弄清楚這個(gè)中間計(jì)算過程 最近實(shí)在想不出什么好辦法就打算試試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 請教大神用什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)好求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序
2016-07-14 13:35:44
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
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
最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-09-11 11:57:36
的研究具有重要意義.模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊系統(tǒng)相結(jié)合的新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，把它應(yīng)用于語音識別系統(tǒng)，使系統(tǒng)不僅具有非線性、自適應(yīng)性、魯棒性和自學(xué)習(xí)等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本來的優(yōu)勢，也具有模糊推理和模糊劃分等模糊邏輯全文下載
2010-05-06 09:05:35
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
原文鏈接：【嵌入式AI部署&基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)篇】輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精述--MobileNet V1-3、ShuffleNet V1-2、NasNet深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用在圖像分類、物體檢測等機(jī)器
2021-12-14 07:35:25
模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是模糊理論同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的產(chǎn)物，它匯集了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊理論的優(yōu)點(diǎn)，集學(xué)習(xí)、聯(lián)想、識別、信息處理于一體。
2017-12-29 14:40:4047540 
詳細(xì)的解釋。Imagination的PowerVR Series2NX集成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專用處理器，相信這必定使其性能提高一個(gè)量級。
2018-04-25 16:18:001227 
詳細(xì)的解釋。 Imagination的PowerVR Series2NX集成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專用處理器，相信這必定使其性能提高一個(gè)量級。 最近，一家競爭企業(yè)宣稱，他們新一代的SoC芯片組將不僅包含CPU、GPU而且將包含一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器NPU。
2018-04-24 18:43:00995 我的母親是一名護(hù)士，目前已經(jīng)退休。她是一個(gè)非常聰明的人，對自己的工作業(yè)務(wù)非常的盡職盡責(zé)。幾天前我和她說我正在研究Imagination最新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，她詫異的說：“你說的是什么意思？”，當(dāng)然只有她在護(hù)理學(xué)校進(jìn)行外科手術(shù)培訓(xùn)或者照顧老年癡呆患者時(shí)才會真正思考神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)意味著什么。
2018-04-26 18:44:002759 硬件開發(fā)之用。
Imagination 已于 2017 年 9 月推出首款神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器 PowerVR Series2NX。API 和 SDK 程序庫的未來版本可協(xié)助開發(fā)人員針對我們的 GPU 與 NNA 硬件開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序，無需重新撰寫程序代碼。
2018-01-26 17:05:423111 
2017年9月21日 ─ Imagination Technologies 宣布推出完整、獨(dú)立式的硬件IP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)專用的PowerVR架構(gòu)實(shí)現(xiàn)，可提供業(yè)界領(lǐng)先的面積
2018-04-09 07:16:001093 Series2NX NNA 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器。2NX NNA 是按神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的特性和架構(gòu)全新設(shè)計(jì)的處理器，可以支持高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推算過程。相比傳統(tǒng)的通用處理器，NNA 在性能、面積、功耗、帶寬等方面都有數(shù)量級上的提升。”他說。
2018-05-03 14:37:123675 Imagination公司日前基于其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器(NNA)架構(gòu)PowerVR 2NX推出了兩款全新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)核AX2185和AX2145，其設(shè)計(jì)目的是在極小芯片面積上以極低功耗實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高性能計(jì)算。
2018-06-20 10:50:043674 
Imagination負(fù)責(zé)PowerVR Series2NX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器（NNA）的設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)日前獲得了著名的英國工程優(yōu)秀獎(jiǎng)（BEEA）的榮譽(yù)。該獎(jiǎng)項(xiàng)成立于2009年，旨在展示英國在工程設(shè)計(jì)和創(chuàng)新
2018-11-04 10:41:392992 Imagination Technologies宣布推出其面向人工智能（AI）應(yīng)用的最新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器（NNA）架構(gòu)PowerVR Series3NX。
2018-12-06 16:09:323256 Imagination公司的業(yè)務(wù)是為芯片設(shè)計(jì)提供必要的內(nèi)核組件，我們在嵌入式圖形處理器（GPU）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器（NNA）技術(shù)方面聞名，我們將這些技術(shù)授權(quán)給世界領(lǐng)先的芯片供應(yīng)商。
2018-12-22 14:35:193026 而Imagination則在2017年就發(fā)布了全球第一款神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器PowerVR?2NX NNA（簡稱2NX），這是一個(gè)專門做人工智能硬件加速的IP。作為獨(dú)立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器， 2NX不需要跟CPU、GPU綁定，既可以輔助加速，也可以獨(dú)立存在。
2018-12-22 16:15:275973 基于端側(cè)推斷任務(wù)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器基準(zhǔn)測試結(jié)果中，Imagination的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器在多個(gè)框架測試中成績名列第一！
2019-07-12 15:23:475005 Imagination Technologies宣布：領(lǐng)先的無晶圓廠半導(dǎo)體公司紫光展銳（UNISOC）已獲得其最新一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器（NNA）PowerVR Series3NX半導(dǎo)體知識產(chǎn)權(quán)（IP）的授權(quán)許可。
2019-12-03 17:55:02874 其實(shí)Imagination早在2017年就在人工智能芯片IP中嶄露頭角。2017年9月Imagination發(fā)布了一項(xiàng)全新的IP產(chǎn)品，硬件神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器：“PowerVR 2NX”。Imagination將其命名為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器（NNA）。
2019-12-10 13:56:492674 Imagination Technologies發(fā)布了最新一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器IP核IMG Series4 NNA，并將于12月份正式向廠商提供。 芯東西獨(dú)家獲悉，已有汽車領(lǐng)域廠商率先獲得IMG
2020-11-18 16:06:282339 本次展銳的唐古拉T770和T760 5G SoC采用的是Imagination的PowerVR AX3596 NNA加速內(nèi)核。
2021-12-20 09:42:47611 和 T760 芯片中采用了Imagination的PowerVR Series3NX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器（NNA）半導(dǎo)體知識產(chǎn)權(quán)（IP）。
2021-12-28 17:16:251961 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 09:14:442254
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